Inteligencia artificial en las empresas: cómo evitar errores comunes

La inteligencia (IA) ha pasado de ser una promesa futurista a convertirse en la "Nueva Revolución Industrial". Sin embargo, a medida que crece la expectación, también aumenta la confusión sobre lo que realmente representa esta tecnología y cómo puede, de hecho, transformar los resultados financieros de una organización.

Recientemente, tras la Cumbre de IA de The Developers Conference (TDC) en São Paulo, expertos de Builders by Skyone analizaron las principales controversias y tendencias que configuran el sector. La conclusión es clara: no basta con tener IA; se necesita estrategia, una infraestructura sólida y, sobre todo, centrarse en el valor para el negocio.

En este artículo, exploramos los matices técnicos y estratégicos para implementar la IA de manera eficiente, evitando errores comunes que agotan las inversiones sin generar retornos.

El concepto erróneo del "modelo de patio trasero": ¿qué es realmente la IA?

Una de las mayores controversias planteadas por Renata Klein, científica de datos y arquitecta en Skyone, es la confusión entre consumir una API y crear un modelo de lenguaje de aprendizaje (LLM).

Muchos profesionales creen que están desarrollando tecnologías propias "desde cero", cuando en realidad simplemente están integrando interfaces en modelos existentes, como OpenAI o Gemini. La creación de un modelo entrenado requiere:

• Redes neuronales profundas: donde la inteligencia artificial alcanza su máxima expresión.
• Máquinas robustas: con capacidad de procesamiento de alto nivel (GPU) que no se encuentra en los ordenadores domésticos.
• Conocimientos matemáticos y estadísticos: cálculos complejos que van mucho más allá de la simple integración de software.

Para las empresas, comprender esta distinción es vital para la planificación de costes y para la seguridad de la propiedad intelectual.

La diferencia entre "tener IA" y "generar valor"

Beatriz Fujii, analista de datos en Skyone, señala un problema latente en el mercado: muchas empresas crean agentes de IA simplemente para decir que tienen la tecnología, sin identificar qué problema empresarial están abordando ni qué cifras quieren impactar.

La IA debe considerarse una para la extracción de valor. Beatriz utiliza una poderosa analogía con la industria minera: si bien la atención puede centrarse en el cobalto, la IA puede identificar "piedras preciosas y oro" (datos e indicadores) que de otro modo se desperdiciarían al final de la línea de producción.

El papel del código de vibraciones y la apreciación humana

Otro punto de debate fue el concepto de Vibe Code y el software generado por IA. Si bien las herramientas de automatización pueden reducir el tiempo de desarrollo de meses a horas, la supervisión humana sigue siendo insustituible. La máquina actúa como una herramienta de escalabilidad, pero el proceso creativo, el diseño y el control de calidad final dependen del profesional cualificado.

El ecosistema de la IA: los "expertos en sistemas" tecnológicos

Así como la industria automotriz cuenta con "integradores de sistemas" (empresas que producen componentes específicos como tableros de instrumentos o neumáticos para los fabricantes de automóviles), la IA ha creado un ecosistema similar.

Skyone se posiciona como el sistema central que conecta a diversos proveedores y tecnologías para ofrecer un producto final coherente al cliente. Este ecosistema quedó patente en TDC, atrayendo a un público diverso, desde el poder judicial y las administraciones públicas hasta grandes bancos y empresas emergentes.

Del lago de datos al agente: la práctica con Skyone Studio

Para materializar esta evolución, Skyone demostró el potencial de Skyone Studio, una plataforma que integra datos, cuenta con su propio Data Lake y permite la creación acelerada de agentes de IA.

Las principales diferencias del enfoque de bajo código:

1. Unificación de equipos: elimina la necesidad de equipos segmentados (uno para la integración, otro para la administración de bases de datos, etc.), lo que permite que el trabajo fluya de principio a fin a través de una única interfaz.
2. Rapidez en la entrega: creación de agentes completos, desde la integración hasta la obtención de datos, en cuestión de minutos.
3. Gobernanza y control: una administración centralizada que garantice que la IA no sea una "caja negra", sino una herramienta manejable.

Skyone Studio es compatible con varios modelos LLM (como GPT-4, Llama 3 y Gemini) y se centra en la capa de aplicación, donde la innovación realmente surge al resolver problemas cotidianos del mundo real.

Pequeños trucos para grandes resultados

Para concluir el debate, los expertos compartieron consejos prácticos sobre productividad y mentalidad:

• Disposición a escuchar: Renata subraya que el éxito técnico y personal proviene de estar abierto a escuchar todos los aspectos (datos y personas), transformando la retroalimentación en un beneficio real.
• Cuestionamiento y audacia: Beatriz fomenta la inconformidad. "No hagas las cosas solo porque los demás las hacen. Cuestiona cómo hacerlas de la mejor manera y atrévete a salir de lo convencional.

Conclusión: el siguiente paso en tu camino hacia la IA

La IA no se trata solo de tecnología; se trata de reasignar el talento a servicios de mayor valor y automatizar procesos repetitivos. Para liderar esta transformación digital, su empresa necesita una base de datos sólida y herramientas que simplifiquen la complejidad.

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Este artículo se basa en una interesante y polémica conversación de nuestro podcast. Para no perderte ningún detalle, el tono de voz y los consejos completos de nuestros expertos, haz clic en el enlace de abajo y escucha ahora en Spotify:

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Escrito por Skyone