¿Y ya implementaste IA en tu empresa?¶

Marcelo Acosta Cavalero

Esta pregunta genera más ansiedad en reuniones corporativas que un corte de luz en medio de una presentación importante. Y no es para menos. Parece que todas las empresas están surfeando la ola de la IA mientras la tuya apenas está comprando el bloqueador solar.

Si frecuentas LinkedIn, seguramente ya te has topado con la historia del estudiante que resolvió problemas 'imposibles' por accidente. Hay algo en esta historia trillada que tiene más relevancia para la IA de lo que parece.

Corría el año 1939 cuando un estudiante universitario llegó tarde a clase (sí, llegar tarde también era cosa en 1939). En la pizarra había dos problemas matemáticos. Sin más contexto, los copió pensando que eran tarea para casa.

Plot twist: esos problemas llevaban años sin solución*. Pero como nadie le dijo que eran "imposibles", este estudiante, George Dantzig, los resolvió en unas semanas.

Las empresas que hoy sienten que van "tarde" en IA están en una posición similar. Sin el peso de las "mejores prácticas" ni la presión de ser pioneros, pueden ver el panorama con ojos frescos.

Mientras algunos early adopters luchan con chatbots que nadie usa y modelos predictivos que predicen el pasado, otras empresas están descubriendo algo interesante: a veces, no ser el primero te da ventajas inesperadas.

Una empresa de logística puede elegir entre presumir de chatbots y sistemas predictivos, o puede concentrarse en solucionar un problema concreto: optimizar rutas de entrega. Nada espectacular ni disruptivo, pero algo que ahorra más dinero que todos los chatbots existenciales de su competencia juntos.

Aquí viene la parte que nadie quiere escuchar: cuando un proyecto de IA falla, rara vez es por haber llegado tarde o por falta de algoritmos complejos. Parafraseando a Jason Liu: mientras los consultores te hablan de RAG, fine-tuning y el último modelo de moda, los verdaderos problemas son otros: pérdida de ingresos, objetivos no cumplidos, clientes que se van con la competencia. Todo ese conocimiento técnico vale poco si no entiendes qué está realmente en juego.

Mientras el mundo tech corre tras cada nueva tendencia en IA, los 'rezagados' tienen una oportunidad única: pueden aprender de los errores ajenos y enfocarse en crear soluciones que generen impacto real. A veces, la mejor innovación viene de ignorar el ruido y concentrarse en lo que verdaderamente importa.

• Nota técnica: Para los amantes de la precisión histórica; los problemas que Dantzig resolvió no eran exactamente "problemas sin solución", sino teoremas estadísticos no probados para los cuales él desarrolló las demostraciones matemáticas.