Por: Jhonnatan Horna. Profesor de ESAN Graduate School of Business.

La inteligencia artificial se ha convertido en una especie de invitado obligatorio en las conversaciones empresariales. Está en los comités directivos, en los planes estratégicos, en las presentaciones comerciales y, por supuesto, en los presupuestos de transformación digital. Pareciera que toda organización necesita tener un proyecto de IA para demostrar que está avanzando. Sin embargo, mientras observo este entusiasmo, cada vez me hago una pregunta más sencilla: ¿realmente necesitamos tantos proyectos de inteligencia artificial o estamos financiando iniciativas simplemente porque llevan la etiqueta de IA?

El problema no está en experimentar. De hecho, considero que experimentar sigue siendo fundamental para entender las posibilidades de una tecnología que evoluciona rápidamente. La dificultad aparece cuando confundimos experimentar con invertir sin criterios claros. Una demostración impresionante puede captar nuestra atención en pocos minutos, pero eso no significa necesariamente que detrás exista un problema empresarial suficientemente relevante.

Primero el problema, después la IA

Antes de discutir qué modelo utilizar, qué proveedor contratar o qué plataforma implementar, prefiero comenzar por algo mucho menos sofisticado, es decir, entender qué queremos cambiar. La primera pregunta debería ser bastante concreta: ¿qué decisión, actividad o proceso será diferente después de implementar la IA?

Si la respuesta se limita a expresiones como “mejoraremos la productividad”, “seremos más innovadores” u “obtendremos mejores insights”, probablemente todavía no tenemos un proyecto. Tenemos, en el mejor de los casos, una intención. Para mí, un proyecto comienza a tener sentido cuando podemos identificar........

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