Ciudad de México,
Sergio F Cara
Crédito foto: Sergio F Cara (NotiPress/Composición)
Las empresas enfrentan un desfase creciente entre lo que esperan de la inteligencia artificial y lo que realmente pueden obtener en su implementación operativa. Esta brecha, impulsada por la rápida popularización de herramientas generativas de IA, comienza a impactar proyectos empresariales al generar decisiones basadas en supuestos poco realistas sobre sus capacidades.
En el contexto actual, donde la adopción de inteligencia artificial se acelera en múltiples industrias, especialistas advierten que gran parte del problema no radica en la tecnología, sino en la percepción que se tiene de ella. Héctor Rosado, socio y CTO de Lidd AI, explicó en entrevista con NotiPress que los modelos actuales "no es razonamiento parecido a un humano", ya que operan bajo sistemas probabilísticos, aunque sus resultados puedan parecerlo.
La diferencia entre percepción y funcionamiento real ha generado un entorno donde muchas organizaciones apuntar a integrar inteligencia artificial sin identificar primero un caso de uso concreto. Según Rosado, es común encontrar empresas que desean implementar esta tecnología sin tener claridad sobre su aplicación práctica, lo que deriva en iniciativas poco alineadas a necesidades reales del negocio. De hecho, los proyectos de inteligencia artificial obligan a las profesionales a adquirir nuevas habilidades y no necesariamente en la parte técnica.
Ese fenómeno se amplificó tras la masificación de herramientas como ChatGPT, que facilitaron el acceso a la inteligencia artificial para usuarios sin formación técnica. Esta accesibilidad marcó un punto de inflexión, al permitir que cualquier persona pudiera interactuar con modelos avanzados, aunque también contribuyó a elevar las expectativas sobre lo que estas soluciones pueden lograr en entornos empresariales.
Desde la perspectiva operativa, uno de los principales riesgos es confundir la capacidad de generar prototipos rápidos con la posibilidad de desplegar soluciones escalables. El especialista señaló que, aunque hoy es posible desarrollar aplicaciones en minutos, llevarlas a producción requiere conocimientos de arquitectura, seguridad y escalabilidad que no pueden resolverse únicamente con herramientas automatizadas.
En ese sentido, la brecha es tecnológica pero también organizacional. Mientras las áreas de negocio suelen mostrar una visión optimista sobre el potencial de la inteligencia artificial, los equipos técnicos tienden a ser más cautelosos debido a su conocimiento de las limitaciones y riesgos. Esta diferencia de perspectivas puede generar fricciones internas durante la implementación de proyectos.
Ian Beacraft, CEO de Signal and Cipher, expresó en su paso por México en el Dell Technocologies Forum 2025 una preferencia por un perfil con talento generalista creativo para formar equipos con IA. Para el futurólogo, quien sepa dirigir una IA, puede aprovechar las capacidades para hacer análisis de tendencias o crear estrategias sin depender de habilidades centralizadas. En el ambiente empresarial, esto podría promover la creatividad general sin depender de una alta especialidad, algo que para Beacraft cambió con la IA generativa.
Por su parte, otro factor que influye en la percepción del mercado es la presencia de soluciones sobreprometidas o mal implementadas. La experiencia previa de empresas con proyectos que no cumplieron expectativas incrementa la resistencia al cambio, particularmente en equipos técnicos que buscan evitar repetir errores. Esto obliga a las organizaciones a equilibrar entusiasmo con análisis crítico antes de adoptar nuevas tecnologías.
A pesar de estas limitaciones, la inteligencia artificial continúa posicionándose como una herramienta de alto impacto cuando se aplica correctamente. El reto, de acuerdo con el CTO de Lidd AI, consiste en entender con precisión las necesidades del negocio y diseñar soluciones alineadas a objetivos específicos, en lugar de intentar adaptar la operación a la tecnología.
El entorno actual plantea así un cambio en la forma en que las empresas abordan la innovación tecnológica. Más allá del acceso a herramientas avanzadas, el diferencial competitivo se encuentra en la capacidad de interpretar sus alcances reales y ejecutar proyectos con criterios técnicos y estratégicos sólidos.