Hace un par de años, cuando nos enfocamos en servicios de inteligencia artificial desde Redstone Labs, sabíamos que el potencial era enorme, pero no estábamos preparados para las dificultades reales de implementación en contextos organizacionales reales. Para ser franco, hemos tenido que enfrentar más resistencia, confusión y escepticismo del que había imaginado.

El desafío inicial

Hace un año partimos un proyecto con una empresa que estaba justo en medio de un ambicioso proceso de transformación digital. Tenían la visión de aprovechar la inteligencia artificial para acelerar su crecimiento, mejorar su eficiencia operativa y potenciar la atención al cliente.

Sin embargo, rápidamente notamos varios desafíos importantes.

Expectativas vs realidad

Al inicio del proyecto, existía una gran emoción y expectativas altas sobre el potencial inmediato de la inteligencia artificial. Creían firmemente que conectando algunas APIs, como ChatGPT, la IA comenzaría automáticamente a generar resultados valiosos y perceptibles. Sin embargo, a las pocas semanas, la sensación de optimismo se transformó en una profunda decepción.

Descubrimos que nadie en el equipo sabía cómo interactuar efectivamente con una IA. Los prompts eran imprecisos, demasiado generales y ambiguos.

Esto generaba respuestas superficiales, poco útiles o incluso incorrectas. La frustración comenzó a dominar el ambiente, con miembros del equipo cuestionando abiertamente la utilidad real de la IA.

El problema de los datos

A medida que profundizamos, identificamos otro desafío crítico: la empresa había acumulado enormes volúmenes de datos, dispersos y desordenados en múltiples plataformas internas. Creían inicialmente que podían entregar toda esa información a la IA y obtener automáticamente insights valiosos.

Fue un golpe duro explicarles que primero debían gobernar sus datos, lo que implicaba ordenarlos, limpiarlos, etiquetarlos y asegurar estándares mínimos de calidad.

Resistencia al cambio metodológico

La situación se complicó aún más cuando propusimos implementar metodologías específicas para proyectos de IA, adaptadas a ciclos de iteración más cortos y una experimentación continua. El equipo ya estaba familiarizado con Agile y Scrum, y la sola idea de introducir otro marco metodológico generó resistencia inmediata.

Los 5 aprendizajes clave

Estas experiencias nos enseñaron mucho sobre los desafíos reales de integrar IA en las organizaciones. Aunque cada situación tiene sus particularidades, hay 5 aprendizajes clave que pueden servir a cualquier empresa:

1. Gobernanza de datos primero

La IA depende directamente de la calidad de los datos. Es esencial organizar, limpiar y etiquetar adecuadamente los datos antes de integrarlos con soluciones de IA. Además, se requiere establecer procesos constantes de auditoría, roles dedicados y asegurarse de cumplir con normativas internas y externas sobre privacidad y seguridad.

2. Prompts efectivos

Aprender a formular preguntas claras y específicas para la IA es crucial. Esto incluye capacitar al equipo en selección de herramientas, técnicas para definir contextos precisos, interpretar y evaluar adecuadamente los resultados y compartir internamente las mejores prácticas para maximizar el valor obtenido.

3. Cambio cultural

La integración de la IA implica un profundo cambio en cómo trabaja la empresa y pensar en la mejor manera de apalancarse con la IA como primera opción. Se deben gestionar activamente las resistencias naturales al cambio mediante una comunicación clara, capacitación continua y empoderamiento de los empleados en todas las etapas del proceso.

4. Metodologías específicas para IA

Las metodologías ágiles tradicionales necesitan adaptaciones cuando se trata de IA. Es importante adoptar enfoques que permitan iteraciones rápidas, prototipado veloz, validación frecuente con usuarios y ajustes ágiles basados en resultados.

5. Expectativas realistas

Aunque el potencial de la IA es inmenso, no es mágica. Es común encontrar en redes sociales una narrativa exagerada y simplificada que promete resultados rápidos y fáciles con tan solo “conectar un par de herramientas”. Este hype puede crear falsas expectativas, generando frustración cuando la realidad no coincide con lo prometido. Es clave realizar proyectos piloto bien estructurados, establecer objetivos claros y avanzar paso a paso. Mantener expectativas realistas evita frustraciones, facilita una adaptación progresiva y permite apreciar genuinamente los beneficios reales de la IA.

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Implementar IA en empresas chilenas nos confirmó que el desafío es tanto humano como tecnológico. Lo más valioso que aprendimos es que no se trata solo de tecnología, sino de construir confianza, desaprender viejas prácticas y preparar a las personas para un nuevo paradigma.

Una implementación exitosa no solo cambia procesos, sino que cambia mentalidades. Cuando eso ocurre, la IA deja de ser una promesa lejana y se convierte en un aliado real y cotidiano para resolver problemas, liberar tiempo, mejorar decisiones y elevar la calidad del trabajo.

El camino puede ser difícil, pero también es profundamente inspirador. Ver a un equipo pasar del escepticismo al entusiasmo, de la duda a la apropiación, es una de las experiencias más gratificantes.

¿Te está costando implementar la IA dentro de tu empresa?

Hablemos. En Redstone Labs nos especializamos en apoyarte en este proceso de transformación.