En el primer ciclo de la IA generativa ha habido mucho interés por probar, experimentar y entender posibilidades de la inteligencia artificial. Ahora, las organizaciones quieren avanzar, pero con más control. Quieren saber qué caso de uso tiene sentido, qué impacto puede tener, qué datos necesitan, qué riesgos existen, qué infraestructura requieren y cómo se puede escalar si funciona.
Y es que la innovación por sí sola ya no es suficiente. El cliente quiere innovar, pero necesita que esa innovación tenga una justificación clara. La inteligencia artificial está dejando de ser una conversación puramente tecnológica para vincularse a necesidades concretas de negocio.
A este respecto, es importante destacar que no todos los proyectos deben tener un retorno económico inmediato en sentido estricto, pero sí tienen que estar ligados a un resultado concreto. Puede ser ahorro de tiempo, mejora de productividad…
Actualmente, muchas empresas están en el punto de trasladar casos de uso a producción o, al menos, de definir qué casos tienen más sentido para poder hacerlo. Los proyectos que más tracción están teniendo son aquellos que tienen una conexión clara con productividad, automatización, explotación del dato o mejora de procesos internos. Por ejemplo, asistentes documentales, búsqueda inteligente sobre información corporativa, copilotos internos, automatización de soporte…
También empieza a haber mucho interés en arquitecturas de RAG, donde el cliente quiere conectar modelos de IA con su propia documentación, sus procedimientos, sus bases de conocimiento o sus datos internos. Esto es muy relevante porque, en muchos casos, el cliente no necesita entrenar un modelo desde cero. Lo que necesita es poder utilizar la IA sobre su información, de forma segura, gobernada y con control sobre los datos.
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Ordenar ideas, priorizar casos de uso, construir arquitecturas
En este nuevo ciclo, el canal IT es una pieza imprescindible. La IA es un terreno con muchas dimensiones que es prácticamente imposible abarcar por la mayoría de las organizaciones. Nuestra responsabilidad es ayudar al cliente a ordenar ideas, priorizar casos de uso y construir una arquitectura que tenga sentido, no solo para una demo, sino para un proyecto real.
Como socios, también, tenemos que aplicar un planteamiento dirigido a cómo monetizar la IA respondiendo a las inquietudes de los clientes: “¿Por dónde empiezo, cuánto me cuesta, qué retorno puedo esperar y cómo evito construir algo que luego no pueda llevar a producción?”.
En este camino es crítico empezar hablando de qué problema quieren solventar en vez de muchas veces ‘saturarles’ con cuestiones tecnológicas referidas a GPU, plataformas o fabricantes. En ese sentido, es fundamental, además, dirigirse a la persona adecuada. Ciertamente, el diálogo con el personal IT es imprescindible, pero también con perfiles relacionados con negocio, datos, seguridad, cumplimiento, operaciones y dirección, en algunas ocasiones.
Simplificar la complejidad de la IA
La IA es compleja, tiene muchas capas: datos, modelos, infraestructura, seguridad, gobierno, integración, operación, costes. Si el partner no es capaz de explicar ese mapa de forma sencilla y consultiva, el cliente puede quedarse bloqueado o limitarse a hacer pequeñas pruebas que nunca escalan.
Por eso, el canal necesita perfiles capaces de unir varios mundos. Ya no vale solo con tener conocimiento de infraestructura tradicional, ni tampoco basta con saber hablar de modelos o de IA generativa de forma superficial. Y es que cuando el cliente quiere llevar un caso de uso a producción, aparecen preguntas sobre dónde están los datos, cómo se protegen, cómo se gobiernan, cómo se escala, cómo se opera, cuánto cuesta y cómo se recupera ante un incidente.
En definitiva, para monetizar la IA hay que empezar la casa por los cimientos en este orden: entender la necesidad, definir el caso de uso, validar los datos, identificar riesgos y analizar la tecnología más adecuada. Estamos en una nueva fase en la que el éxito radica, en una alta probabilidad, en dejarse acompañar por partners capaces de combinar visión de negocio, conocimiento técnico y capacidad consultiva.
