Si las herramientas de inteligencia artificial están cada vez más al alcance de todos, ¿dónde empieza a construirse el verdadero diferencial?
Esa fue una de las preguntas que atravesó una nueva sesión de IMAS junto a Santex, liderada por Ignacio Kocourek, AI Strategy Lead, en la que conversamos sobre cómo pasar del uso exploratorio de la IA a aplicaciones concretas que generen valor en los negocios.
Entender para usar mejor
Uno de los primeros puntos de la conversación fue comprender qué hay detrás de las herramientas que usamos todos los días.
Los modelos de lenguaje necesitan contexto, estructura y dirección para generar respuestas útiles. Entender sus posibilidades y también sus límites permite usarlos con más criterio y tomar mejores decisiones a partir de lo que producen.
Porque la tecnología puede aportar velocidad y capacidad de procesamiento, pero son las personas las que suman experiencia, contexto y conocimiento del negocio.
De una respuesta rápida a un proceso confiable
Durante la sesión, Ignacio llevó esta idea a un caso concreto. A partir de una empresa propuesta por los propios participantes —La Serenísima—, mostró la diferencia entre pedirle a un modelo un informe y diseñar un proceso de investigación apoyado en IA.
Ante una primera instrucción, la herramienta pudo generar rápidamente un reporte de inteligencia corporativa, pero también aparecieron inferencias no verificadas y algunos errores. El paso siguiente fue incorporar criterio y controles dentro del propio proceso.
Ignacio construyó un sistema de varios agentes: uno encargado de investigar, otro de revisar y contrastar la información con fuentes externas, y un tercero de organizar el resultado final en un documento listo para analizar.
El ejemplo permitió llevar la discusión a algo muy concreto: el valor no está solamente en obtener una respuesta más rápido, sino en diseñar un proceso que permita confiar en ella.
Y abre una pregunta más amplia: ¿qué cambia cuando dejamos de pensar solamente qué tarea podemos resolver con IA y empezamos a mirar qué procesos podemos transformar?
El criterio como diferencial
A medida que la tecnología se vuelve más accesible, el diferencial empieza a estar cada vez más en cómo la usamos.
Esto también puede verse en situaciones mucho más cotidianas. Por ejemplo, un director comercial podría consultar en lenguaje natural cuáles fueron los productos con mayor margen durante el último trimestre, sin necesidad de saber programar en SQL. Pero para obtener una respuesta realmente útil, alguien tiene que definir qué entiende el negocio por margen, qué datos son relevantes y cómo deben interpretarse.
La IA puede traducir esa necesidad y acelerar el acceso a la información. El criterio sigue definiendo qué queremos saber y qué hacemos con la respuesta.
Desde Finnegans, esta mirada forma parte de lo que llamamos inteligencia potenciada: combinar tecnología, conocimiento, criterio y creatividad para hacer mejor el trabajo.
No se trata de sumar herramientas de manera aislada, sino de repensar procesos para que las personas puedan interpretar, decidir y crear con más información, velocidad y calidad.
Conversaciones que abren nuevas preguntas
La sesión dejó en claro que pasar de la curiosidad a los resultados no depende solamente de acceder a nuevas herramientas. También implica entender qué queremos transformar, qué conocimiento necesitamos poner en juego y qué decisiones siguen estando en nuestras manos.
Ese es uno de los propósitos de IMAS: reunir a líderes, especialistas y empresas alrededor de desafíos reales para intercambiar experiencias, poner distintas miradas sobre la mesa y pensar nuevas formas de hacer.
Porque frente a transformaciones que avanzan tan rápido como la inteligencia artificial, no siempre se trata de llegar a una respuesta cerrada. A veces, hacer mejores preguntas es el primer paso para tomar mejores decisiones.
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