Getty Images/iStockphoto por Max Mayorga, Ivanti Publicado: 26 may 2026 En este momento, se están invirtiendo miles de millones de dólares en la implementación de la inteligencia artificial (IA), pero la capacitación de los empleados en IA ha pasado a un segundo plano. El énfasis se ha desplazado hacia la ampliación de lo que ya existe; es decir, incorporar la IA generativa en entornos de producción, en todas las unidades de negocio e integrarla en las operaciones diarias.
Para las implementaciones de IA generativa a escala empresarial, la idea de una prueba piloto limitada se está desvaneciendo rápidamente, ya que estas tecnologías requieren una importante inversión inicial y su integración en los sistemas existentes desde el primer día. En lugar de intentar un lanzamiento masivo y de una sola vez, las organizaciones están obteniendo mayor éxito al centrarse en unos pocos casos de uso específicos y ampliar metódicamente sus capacidades de IA. Según McKinsey & Company , por cada dólar que las organizaciones gastan en el desarrollo de modelos, deben esperar gastar tres dólares en la gestión del cambio.
Una vez que la IA generativa se integra en las operaciones centrales, el esfuerzo pasa de la experimentación a una transformación integral en toda la empresa que requiere recursos, planificación y un compromiso a largo plazo. Max Mayorga. Dos trampas, un mismo resultado Veo que muchas organizaciones caen en uno de estos dos escollos: Algunas esperan demasiado, convencidas de que necesitan más datos o un caso de uso más claro antes de comprometerse. Para cuando se ponen en marcha, los competidores ya han puesto en práctica estas herramientas y han construido ventajas que se acumulan con el tiempo.
Otras se lanzan sin una estrategia, sin un retorno de inversión claro, sin un plan de escalabilidad y sin gobernanza. Terminan con costos disparados, un mayor riesgo de
Se está acelerando la adopción de tecnología autónoma sin los controles mínimos en marcha, el mismo patrón que generó vulnerabilidades en ciclos anteriores, ahora con mayor velocidad y menor margen de error. Es hora de ponerlas en marcha, y así es como se hace La experimentación fue valiosa al principio. Los equipos que probaron herramientas y exploraron casos de uso construyeron un conocimiento institucional real, pero ejecutar proyectos piloto indefinidamente se convierte en una forma de evitar tomar decisiones. Implementar la IA a gran escala requiere algunos cambios específicos: Defina el éxito antes de implementar.
Si no puede articular cómo se ve el retorno de la inversión (ROI) para un
Etiquetas: Tecnología · IA general
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