Integración de inteligencia artificial generativa es un reto empresarial

En la actualidad, la integración de inteligencia artificial generativa (GenAI) dentro del sector empresarial representa todo un desafío. Su adopción va desde las aplicaciones hasta chatbots de servicio, así como diversas soluciones de generación de contenido.

Con dichas plataformas, se optimiza el proceso de toma de decisiones estratégicas ya que se basan en información de alto valor. Sin embargo, detrás de este optimismo, es posible identificar un patrón de errores, que se repiten dentro de las organizaciones.

Uno de estos, es la falta de integración y dicha situación se debe a que no se cuenta con una preparación estratégica adecuada. Las consecuencias son altos costos, bajos retornos de inversión, así que implementar no es suficiente y la integración es clave.

Otro error común en la integración de inteligencia artificial generativa, es la ausencia de pruebas de concepto. Así como la elección apresurada de modelos personalizados y la falta de indicadores claros, para medir el impacto con los resultados del proyecto. 

De hecho, muchas empresas subestiman aspectos relacionados con la gobernanza de datos, privacidad y ciberseguridad. También, se debe considerar que dichos modelos de Gen AI, sólo son eficientes cuando se tiene acceso a la información estructurada.

Por su parte, las denominadas alucinaciones representan un desafío clave ya que se genera contenido falso que simula ser real. Al respecto, los nuevos modelos GPT-5 de OpenAI y Gemini 2.5 Pro, de Google, redujeron el índice de alucinaciones generadas.

Empresas debe apostar por integración de inteligencia artificial generativa

En este sentido, la integración de inteligencia artificial generativa debe ser un factor de alta prioridad para el sector empresarial. De hecho, en Nearsure publicamos este año un documento sobre plataformas de GenAI, con sus desafíos a nivel de adopción.

Así, el primero es comenzar sin identificar un problema empresarial que se requiera resolver, esto deriva en soluciones genéricas. Que se desconectan de los resultados tangibles, otro es que muchas empresas prescinden de la prueba de concepto (PoC).

Con ello, se omite la validación de requerimientos y arquitecturas antes de escalar así otro reto es no preestablecer métricas claras de resultados. Además con el desarrollo de modelos personalizados, implica costos más altos que la integración tecnológica. 

Es por esto, que desde Nearsure compartimos una serie de mejores prácticas para la integración de inteligencia artificial generativa. La primera es empezar gradualmente, con un enfoque específico, en lugar de escalar rápidamente dichos proyectos de IA.

Se debe tener en cuenta, que la adopción exitosa de IA suele ser progresiva a través de aplicaciones aisladas de bajo riesgo. Ejemplos de ello, son los copilotos internos o de generación de contenido, así es posible avanzar con integraciones más eficientes.

En resumen, es necesario integrar antes de escalar con un enfoque en la resolución de problemas a nivel operativo. Finalmente, se debe entender que la IA generativa es más que una tendencia, ya que se está consolidando como una solución de alto valor. 

Por Diego Garagorry, COO de Nearsure, una compañía de Nortal