Adoption is all you need

Durante años, hemos exigido a la tecnología que sea perfecta. Que funcione siempre. Que no cometa errores. Esta expectativa ha sido, en muchos casos, una barrera para su adopción real. Con la inteligencia artificial (IA), esta expectativa se vuelve directamente contraproducente.

Porque la IA no es una tecnología determinista. Su comportamiento no es completamente predecible ni replicable. No es una máquina clásica que sigue instrucciones de manera exacta. Es un sistema probabilístico que, dependiendo del contexto, de los datos de entrada y de muchos factores más, puede generar resultados muy diferentes ante una misma situación.

Y eso desconcierta. Sobre todo cuando el mensaje que muchos han recibido es que bastará con “hacerle una pregunta” para recibir una respuesta brillante. Pero la realidad es otra. La realidad es que, para obtener valor real, la inteligencia artificial exige trabajo, contexto y conocimiento. Y sobre todo, exige práctica.

No es magia, es trabajo

Estamos rodeados de ejemplos asombrosos. Presentaciones espectaculares, vídeos virales, casos de uso que parecen sacados de una película de ciencia ficción. Y sí, son reales. Pero lo que rara vez se cuenta es el trabajo que hay detrás. No son fruto de un clic. Son fruto de procesos iterativos, pruebas, errores, ajustes finos y mucha comprensión del sistema con el que se está trabajando.

Por eso, quienes intentan usar IA sin una base mínima de entendimiento y sin una inversión en aprendizaje se frustran rápido. Les parece que “no funciona”, que “no es para tanto”. Cuando en realidad, lo que ocurre es que están usando una herramienta compleja como si fuera trivial. Están esperando magia cuando lo que tienen entre manos es una tecnología transformadora, pero exigente.

La exigencia de perfección como freno

En el mundo empresarial, aceptamos que las personas cometen errores. Creamos sistemas de control, supervisión y mejora continua precisamente porque sabemos que los errores forman parte del trabajo. Pero cuando hablamos de IA, muchas veces le exigimos infalibilidad.

¿Y si cambiamos esa expectativa? ¿Y si diseñamos también sistemas para trabajar con una tecnología que, como los humanos, se equivoca de vez en cuando, pero aporta un enorme valor cuando se integra adecuadamente?

Las organizaciones no se paralizan porque alguien cometa un error. Se adaptan, corrigen, aprenden. Con la IA deberíamos hacer lo mismo.

El mayor problema es la no adopción

En entaina escuchamos a muchas personas y equipos que quieren “saber más de IA” pero no logran incorporarla a su día a día. El ruido del mercado, las promesas exageradas, la crítica constante o simplemente la falta de tiempo y foco hacen que la adopción real sea mínima.

Y sin adopción, no hay aprendizaje. No hay adaptación. No hay transformación.

Por eso defendemos que el mayor desafío no es técnico. Es cultural. Es estratégico. Y pasa por empezar. Por usar modelos de lenguaje con regularidad. Por compartir los usos en los equipos. Por dedicar tiempo a reflexionar, al menos una vez por semana, sobre cómo ha cambiado tu trabajo gracias a la IA, o qué proyectos podrías abordar si la incorporaras con más profundidad.

Si solo escuchas lo negativo, no empezarás nunca

La crítica hacia la inteligencia artificial es legítima. Muchos señalan sus errores, su falta de transparencia, su origen en modelos de negocio centrados en el capital y no siempre en el interés público. Y tienen razón. Pero también es cierto que vivimos en una época profundamente polarizada, donde lo primero que escuchamos tiende a condicionar todo lo que viene después.

Si tu primer contacto con la IA está mediado por titulares alarmistas o por experiencias frustrantes, es probable que desarrolles una resistencia difícil de revertir. Por eso, adoptar una mirada equilibrada y basada en la experiencia directa es más necesario que nunca.

No compitas con los genios. Compite con la media

Una de las trampas habituales es comparar a la IA con el mejor humano que conocemos: el artista genial, el pensador brillante, el planificador estratégico perfecto. Y claro, en esa comparación, la IA “no está a la altura”.

Pero esa no es la comparación relevante. La pregunta correcta es: ¿qué tan bien hace su trabajo la IA comparada con la mayoría de personas que hoy hacen tareas similares? Y ahí la respuesta cambia. Porque en muchos casos, los modelos actuales superan a la media en redacción, planificación, síntesis de información y apoyo a la toma de decisiones. No son infalibles, pero sí enormemente útiles.

Las métricas no son claras, pero la utilidad sí

El debate sobre cómo medir la calidad de un modelo de IA sigue abierto. No hay consenso sobre las métricas. Muchos benchmarks están influidos por intereses comerciales. Comparar modelos es difícil y, muchas veces, poco útil para quienes simplemente quieren saber si una herramienta les sirve.

Por eso proponemos otra forma de evaluar: ¿te ayuda a ti? ¿Mejora tu productividad? ¿Te permite hacer cosas que antes no podías hacer, o que ahora haces mejor? Esa es, al final, la métrica más importante.

Lo que importa es la práctica

Si crees que la IA va a tener un impacto relevante en tu empresa, entonces el camino es claro: no esperes a que sea perfecta. No esperes el caso de uso definitivo. No esperes a tener todo resuelto. Empieza a usarla. Reflexiona. Comparte. Ajusta. Repite.

Porque la clave está en la adopción. No en la espectacularidad. No en los resultados de laboratorio. Sino en que tú, tu equipo y tu organización la integren, poco a poco, en los procesos del día a día.

En entaina estamos desarrollando una plataforma y una metodología específica para acompañar a las organizaciones en este proceso. No para enseñarles “las mejores herramientas”, sino para ayudarlas a integrar la IA en su cultura operativa. Pronto compartiremos más detalles.

Pero mientras tanto, nuestro consejo es simple: adopta. Aunque no sea perfecto. Aunque sea incómodo al principio. Porque al final, adoption is all you need.