Razones por las que la mayoría de las empresas no deberían desarrollar sus propias soluciones de inteligencia artificial.

El interés en la inteligencia artificial ha dejado de ser solo una tendencia para convertirse en una realidad. Se espera que para el año 2028, el gasto en AI alcance los 623 mil millones de dólares, lo que refleja el reconocimiento del verdadero valor que las empresas están encontrando en estas herramientas. Actualmente, las soluciones de AI están ayudando a reducir costos, acelerar procesos y mejorar la satisfacción laboral, permitiendo que los empleados se concentren en actividades más estratégicas y creativas, lejos de tareas repetitivas.

Ante esta nueva realidad, muchas organizaciones están considerando no solo utilizar soluciones de AI existentes, sino también desarrollar sus propias herramientas internas impulsadas por esta tecnología. La idea es simple: si las soluciones disponibles funcionan, imagina lo excelente que podría ser tener el control total de su diseño y funcionalidad.

Sin embargo, la realidad es que para la mayoría de las empresas, especialmente aquellas que no son tecnológicas, construir soluciones de AI internamente puede resultar en una mala inversión. Estos proyectos suelen ser prolongados, costosos y, en muchas ocasiones, no cumplen con las necesidades verdaderas del negocio.

Es crucial entender que el desafío no radica tanto en elegir el modelo adecuado de AI, sino en cómo se integra este en los flujos de trabajo, sistemas y personas dentro de la organización. Muchas iniciativas fracasan porque no han considerado adecuadamente cómo encaja la solución en la operación de la empresa, lo que puede llevar a experiencias fragmentadas y no escalables. La realidad es que, aunque el modelo de AI pueda ser potente, si la experiencia en torno a este no es la correcta, el valor prometido no se materializa.

Algunas de las áreas donde las organizaciones suelen cometer errores incluyen:

1. Falta de experiencia en UX: La AI solo es efectiva si los usuarios la utilizan. Es esencial contar con interfaces intuitivas y confiables, algo que muchas empresas no logran construir adecuadamente.

2. Desarrollo sin datos suficientes: Las empresas que implementan soluciones de AI personalizadas sin una base sólida de pruebas previas corren el riesgo de adivinar el camino correcto. La falta de datos dificulta saber qué significa realmente "bueno" y cómo se logra una adopción efectiva.

3. No presupuestar lo necesario para el futuro: La AI no es estática; los modelos se actualizan y las necesidades cambian. Si no se asignan recursos para la iteración constante y el soporte, las soluciones internas pueden volverse obsoletas rápidamente.

4. Preocupaciones de seguridad mal fundadas: Aunque la protección de datos es crucial, asumir que las soluciones de AI de terceros son menos seguras no es correcto. Los mejores proveedores integran la seguridad y el cumplimiento desde el principio.

5. Subestimar la experiencia externa: Si bien el equipo interno conoce bien su negocio, puede que no tenga la habilidad para crear soluciones de AI escalables. Los proveedores ya han resuelto muchos de los desafíos relacionados con la implementación.

Con la llegada del AI agente, que no solo genera contenido sino que también toma decisiones y ejecuta acciones, la complejidad aumenta. Este tipo de sistemas requiere una orquestación adecuada y una gobernanza robusta, lo que hace aún más arriesgado intentar desarrollarlos internamente sin la infraestructura necesaria.

El desarrollo de soluciones de AI efectivas requiere colaboración. Muchas organizaciones exitosas se centran en sus fortalezas y se asocian con expertos para el resto. La inteligencia artificial es un deporte de equipo, y jugar con los profesionales es la clave para alcanzar el éxito.