Lo que los CIO realmente buscan en la Inteligencia Artificial (y cómo evitar errores costosos)
La inteligencia artificial está cambiando las reglas del juego empresarial. Desde el boom de herramientas como ChatGPT, la IA ocupa un lugar central en la agenda de transformación digital. Se prometen avances en eficiencia, automatización y productividad sin precedentes.
Pero en la realidad, muchas compañías no logran llevar sus proyectos de IA más allá de la fase piloto.
Una encuesta reciente de Salesforce a más de 150 CIO reveló un patrón claro: los desafíos no son solo tecnológicos, sino también estructurales. Soluciones mal integradas, modelos entrenados internamente sin visión a largo plazo y una débil conexión con los datos empresariales frenan su verdadero potencial.
Entonces, ¿qué necesitan realmente los CIO de una solución de IA?
1. Inteligencia que entienda el negocio (no solo dé respuestas bonitas)
Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son potentes, pero si no comprenden el contexto operativo —datos, procesos, clientes y políticas internas— su utilidad se diluye.
Muchos líderes tecnológicos optan por desarrollar modelos propios, pero esto suele derivar en altos costos, complejidad técnica y riesgos de seguridad. Lo esencial es contar con una IA capaz de acceder, de forma segura y estructurada, a la información crítica del negocio para tomar decisiones relevantes y precisas.
2. Soluciones que escalen, no pilotos eternos
Lanzar un piloto de IA puede ser sencillo. El verdadero reto es llevarlo a producción, integrarlo con los sistemas existentes y adaptarlo conforme el negocio crece.
Demasiadas soluciones surgen como productos aislados, sin una arquitectura flexible. Al intentar expandir su uso, las empresas enfrentan fricciones técnicas, gastos inesperados o dependencia de desarrollos a medida. Por eso, los CIO priorizan plataformas modulares y listas para integrarse con la lógica del negocio desde el inicio.
3. IA transversal que impacte en toda la operación
La IA empresarial debe ir más allá del típico chatbot. Las organizaciones necesitan agentes inteligentes que colaboren con ventas, marketing, soporte, recursos humanos y más.
Un buen ejemplo: automatizar la capacitación de nuevos vendedores con asistentes virtuales que simulan conversaciones reales y ofrecen retroalimentación. O asistentes que gestionen pedidos, personalicen recomendaciones y respondan proactivamente en múltiples canales.
La IA útil no solo responde: se anticipa, actúa y se adapta al flujo completo del negocio.
Conclusión: menos hype, más impacto real
La inteligencia artificial tiene el potencial de transformar organizaciones por completo. Pero para que eso ocurra, debe construirse sobre tres pilares: acceso seguro a los datos, escalabilidad operativa e integración nativa con la infraestructura existente.
Sin estas bases, la IA se queda en un experimento costoso.
Las empresas que ya están viendo resultados lo saben bien: no se trata de crear modelos desde cero, sino de adoptar soluciones inteligentes diseñadas para trabajar con el negocio desde adentro.