La IA ya no es exagerada, es real. IDC predice que para 2028 el gasto de IA podría alcanzar los $ 623 mil millones para 2028. Ese tipo de inversión no proviene de Buzz. Viene de empresas que ven un valor real.
Las herramientas de IA ya están reduciendo los costos, acelerando el trabajo y, seamos honestos, haciendo que los trabajos sean más agradables. Nadie se pierde las cosas repetitivas. En cambio, estamos haciendo más de lo que realmente somos buenos: estrategia, creatividad y resolución de problemas.
Entonces, ahora que las empresas han probado ese valor, muchas quieren ir más allá. No solo use AI, sino que también construya soluciones internas con energía de IA. Custiva algunos modelos, construya una aplicación, lancéla a sus equipos. El pensamiento funciona: si las herramientas estándar funcionan, imagine lo bueno que será si controlamos todo.
Aquí está la realidad: para la mayoría de las empresas, especialmente las empresas que no son de tecnología, construir soluciones de IA internas es una mala apuesta. Toman demasiado tiempo, cuestan demasiado y rara vez entregan lo que el negocio realmente necesita.
Hablemos de por qué.
Vicepresidente sénior de desarrollo empresarial, Templafy.
No se trata del modelo. Se trata del eslabón perdido entre tecnología y impacto.
Las empresas ya están experimentando con modelos. Están usando GPTS, construyendo copilotos, agentes de prueba. Ese no es el problema. El problema es creer que la solución se trata solo de elegir un modelo o cablear uno. Ahí no es donde la mayoría de los proyectos fallan.
Fallan porque la solución, cómo encaja en sus flujos de trabajo, sus sistemas, su gente, no está bien pensada. Está fragmentado. No es escalable. No se adhiere. El modelo puede ser poderoso, pero la experiencia a su alrededor no funciona. Y sin eso, el valor nunca se materializa. Es por eso que la capa conectiva importa.
La interfaz. La orquestación. La automatización. Las salvaguardas. Es lo que convierte “tenemos un modelo” en “Estamos impulsando los resultados”. Y la mayoría de las empresas no tienen la experiencia interna para construir esa capa correcta.
Ir en solitario viene con costos ocultos
Tratar de construir su propia solución con AI puede sentirse valiente. Pero a menos que su empresa sea una empresa de productos e ingeniería, las probabilidades se apilan contra usted.
Aquí es donde la mayoría de las organizaciones se equivocan:
1. No tienes el músculo UX
AI solo ofrece valor cuando las personas realmente lo usan. Eso significa interfaces perfectas, intuitivas y confiables. La mayoría de las empresas no tienen el diseño del producto y el software UX y las capacidades de desarrollo para crear interfaces con las que los usuarios realmente desean interactuar. Las herramientas internas a menudo se ven y se realizan como experimentos científicos.
2. Estás volando ciego
Los proveedores aportan el aprendizaje de cientos de despliegues. No lo haces. Si está implementando una solución de IA personalizada basada en algunas pruebas internas e instinto, está adivinando. No tiene suficientes datos para saber cómo se ve “bueno”, o qué adopción real toma.
3. No estás presupuestando para lo que viene después
La IA no es estática. Los modelos evolucionan. Las interfaces se rompen. El usuario necesita cambio. Si no está comprometiendo presupuesto y personal de cabeza para la iteración constante, reentrenamiento y apoyo, esa solución interna estará desactualizada en menos de un año. Y se sentará sin usar, no importa cuán prometedor se veía al lanzamiento.
4. Las preocupaciones de seguridad son exageradas
Sí, proteger los datos es fundamental. ¿Pero asumir que las herramientas de IA de proveedores son inherentemente menos seguras? Esa es una toma defectuosa. Los mejores proveedores de IA construyen con seguridad y cumplimiento en el centro. Si confía en la infraestructura en la nube, puede confiar en los proveedores de IA de grado empresarial.
5. “Solo nosotros sabemos nuestro negocio” pierde el punto
Su equipo interno conoce mejor su negocio. Eso no está en cuestión. Pero es probable que no sepan cómo construir IA escalable y listo para la producción. Los proveedores lo hacen. Ya han resuelto los desafíos de ingeniería, los problemas de datos, el desastre de implementación. ¿Por qué comenzar desde cero?
Si no eres una empresa de tecnología, deja de intentar ser una. No hay vergüenza en asociarse con expertos, así es como los ganadores ganan más rápido.
Se acerca la IA de agente, y es aún más difícil construir bien
La siguiente fase es la IA de agente. Estos sistemas no solo generan, sino que actúan. Ellos toman decisiones. Aprenden. Se ejecutan. Ya está revolucionando las transmisiones de trabajo como el servicio al cliente, los informes y la creación de documentos.
Pero estas no son características livianas. Son sistemas completos: requerir la orquestación real, la conciencia del contexto, la gobernanza y el mantenimiento. ¿Intentando construirlos internamente sin la base correcta? Eso no es solo ineficiente. Es arriesgado.
No necesitas construir estas cosas. Debe aprovechar las empresas que ya tienen.
Ai es un deporte de equipo, juega con los profesionales
AI siente que se está volviendo más fácil. Y de alguna manera, lo es. Modelos de código abierto. Plataformas sin código. API accesibles.
¿Pero construir una solución de IA que realmente mueva la aguja? Eso sigue siendo difícil. Muy duro. Y si cree que su equipo interno puede replicar lo que los proveedores han pasado años perfeccionando, está perdiendo el tiempo, y probablemente dinero.
Las compañías más inteligentes no están tratando de hacerlo todo por sí mismas. Se están centrando en lo que hacen mejor y en asociarse para el resto.
AI es un deporte de equipo. Juega con los profesionales.
Así es como ganas.
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