Hay dos tipos de empresas ahora mismo. Las que están usando la inteligencia artificial generativa para hacer las cosas mejor, más rápido y con menos errores. Y las que pusieron un chatbot en la esquina del widget de la web que no entiende el 60% de las preguntas, responde el resto con la información del trimestre pasado, y aun así aparece en la presentación de resultados bajo el epígrafe "Innovación tecnológica". Las dos dicen que "ya trabajan con IA".
La IA generativa —los modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini que generan texto, código, imágenes y audio— es una de las pocas tecnologías de las que se puede decir sin exagerar que cambia lo que es posible hacer con un equipo pequeño. El problema es que, como con cualquier herramienta que genera mucho ruido, entre el hype y el uso real hay un abismo en el que caben varios departamentos de marketing enteros.
Según el informe State of AI de McKinsey, el 65% de las organizaciones ya usa IA generativa en al menos una función de negocio. Lo cual deja un 35% que todavía no, y un porcentaje indeterminado del 65% que tiene una suscripción a ChatGPT que solo usa el de marketing para hacer los captions del Instagram.
Lo que la IA puede hacer (y lo que no puede hacer aunque le insistas)
La IA generativa puede escribir, resumir, clasificar, traducir, revisar, generar código, analizar datos, crear imágenes, responder preguntas sobre documentos que le pases, y hacer borradores de casi cualquier cosa en una fracción del tiempo que llevaría hacerlo a una persona. Es genuinamente útil. No es exageración de congreso tecnológico.
Lo que no puede hacer: tener criterio sobre tu negocio. La IA no sabe que tu empresa ha cambiado de estrategia tres veces este año. No sabe que ese cliente en concreto lleva quejándose desde enero y hay que tratarlo con guante de terciopelo. No ha leído el email del lunes donde el CEO daba un giro inesperado al posicionamiento. No sabe lo que saben las personas que llevan años en tu sector. Puede producir texto fluido y aparentemente informado sobre casi cualquier cosa, pero sin contexto específico de tu negocio, lo que produce es texto genérico con buena gramática. Que tampoco está mal, pero no es lo mismo.
El chatbot que dice "entiendo tu frustración" (sin entender nada)
Existe una implementación de IA que es, objetivamente, peor que no tener IA: el chatbot de atención al cliente que parece que ayuda pero no ayuda. Tienes quince minutos intentando cancelar algo. El chatbot te dice "entiendo tu frustración" —no la entiende, no tiene emociones, tiene una instrucción de sistema que dice "sé empático"—. Le preguntas por el plazo de entrega. Te responde con los términos y condiciones generales de envío. Le dices que quieres hablar con una persona. Te dice "claro, ¿en qué puedo ayudarte?"
El cliente cierra la pestaña. Llama a tu competencia. Deja una reseña de dos estrellas que menciona específicamente el chat. Perfecto.
El criterio para implementar un chatbot debería ser el mismo que para cualquier otra inversión: ¿resuelve un problema real? ¿Mejor que la alternativa? ¿Lo va a usar alguien con resultado positivo? Un chatbot que contesta bien el 40% de las preguntas y frustra al otro 60% no es innovación. Es un obstáculo tecnológico entre tu cliente y su dinero.
Dónde sí tiene sentido implementar IA generativa
Los usos que funcionan tienen algo en común: hay un volumen alto de una tarea repetitiva, el criterio sobre si el resultado es bueno o malo lo puede supervisar una persona del equipo, y el error tiene consecuencias manejables.
Ejemplos concretos que funcionan bien: generación de borradores de contenido que luego revisa alguien con criterio. Clasificación automática de emails o formularios de contacto. Resúmenes de documentos largos. Generación de variantes de copy para tests. Análisis de reseñas de clientes para detectar patrones. Respuestas a preguntas frecuentes bien acotadas donde las respuestas correctas están definidas.
Ejemplos que suelen salir mal: automatizar completamente la atención al cliente en situaciones complejas. Generar contenido técnico sobre el negocio sin revisión humana. Tomar decisiones que afectan a clientes basándose solo en lo que diga el modelo. Y, por supuesto, cualquier implementación donde el éxito se mida solo por "cuántas veces se usó" en lugar de "cuántos problemas resolvió".
Si quieres saber cómo afecta esto también a cómo te encuentra la gente, hay un cambio relacionado que ya está pasando en cómo los buscadores y las IAs muestran resultados que merece atención aparte.
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