¿Por qué algunas empresas avanzan con la inteligencia artificial mientras otras se quedan estancadas en pruebas piloto? No es magia. Tampoco suerte. La diferencia suele estar en cómo deciden empezar.
La idea que cambia el juego
Muchas organizaciones cometen el error de poner todas sus fichas en un solo gran proyecto de IA. Si funciona, perfecto. Pero si falla, abandonan la tecnología por completo. Lo que realmente funciona es otro enfoque: pensar en IA como un portafolio.
Es decir, no uno, sino varios proyectos en paralelo: unos que den resultados en semanas, y otros que, con el tiempo, transformen por completo la forma de operar.
Por dónde empezar: resultados rápidos, aprendizajes valiosos
Los llamados “quick wins” no están para impresionar al CEO con una métrica espectacular. Su función es más valiosa: sirven para aprender, convencer a los escépticos, y crear capacidades internas.
Ejemplos sobran. Un sistema de voz para ayudar a un farmacéutico a buscar sustitutos de medicamentos sin teclear. Un agente que coordina reuniones. Mejoras pequeñas, pero visibles. Y sobre todo, de bajo riesgo.
Este tipo de proyectos ayudan a que los equipos entiendan cómo funciona la IA, cómo se recolectan, etiquetan y usan los datos. Y eso vale oro.
Lo importante: no quedarse solo ahí
Los verdaderos cambios vienen con los proyectos de largo plazo. Pensemos en una aseguradora que automatiza el análisis de reclamaciones con IA: fotos de daños, análisis de patrones anteriores, decisiones automáticas. No es solo optimizar, es replantear todo el proceso.
Claro, lleva tiempo. Pero es ahí donde se construyen las ventajas reales: menores costos, clientes más satisfechos, equipos enfocados en tareas complejas.
¿Funciona? Mira a Google
Cuando Sundar Pichai declaró que Google sería una empresa AI-first, no solo hablaba de coches autónomos. Hablaba de Gmail, de Google Photos, del equipo de recursos humanos… todos los equipos recibieron el reto de aplicar IA en algo. Sin pedirles un ROI inmediato.
Se trataba de aprender. De entrenar a miles de personas. De sembrar en muchas partes, sabiendo que algunas darían frutos grandes. Hoy vemos el resultado: IA útil, real, integrada en cada producto.
¿Y tú, por dónde empiezas?
Haz este ejercicio. Junta a tu equipo y haz una lista larga —de verdad larga— de cosas que podrían mejorar con IA. Luego divide: ¿qué se puede lograr en seis meses? ¿Qué tomaría más de un año?
Arma una cartera realista: algunos proyectos rápidos, otros ambiciosos. No todo tiene que salir perfecto. Pero sí tiene que avanzar.
La IA no es solo una tecnología. Es una capacidad. Y se construye proyecto a proyecto.
