8 aprendizajes para transformar el hype de la IA generativa en resultados concretos

Por Alejandro Cimas

Después de varios meses liderando una estrategia comercial enfocada en IA generativa (GenAI), me pareció clave ordenar algunas ideas. En un contexto de mucho entusiasmo, ruido y expectativas altas, encontré patrones que se repiten y decisiones que realmente hacen la diferencia.

En este artículo, no comparto fórmulas mágicas, sino 8 aprendizajes que me están ayudando a separar lo que genera valor de lo que solo genera titulares.

1. No todas las iniciativas de GenAI buscan lo mismo

Algunas tienen un ROI inmediato, como la automatización. Otras mejoran la experiencia del equipo, como los copilotos. Y otras, más disruptivas, exploran modelos de negocio nuevos. Tener esta distinción clara permite comparar, medir y decidir con criterio.

2. La adopción es el nuevo backlog

Una idea sin usuarios no genera valor. No todos los perfiles se benefician igual de la IA generativa, por eso cada implementación necesita una narrativa distinta para cada audiencia.

3. Gobernar es tan importante como innovar

La IA sin control puede escalar rápido, pero de forma frágil. Implementar una capa de confianza como TRiSM (Trust, Risk & Security Management) es clave para sostener el crecimiento sin perder el rumbo.

4. Sin estrategia de datos, no hay IA confiable

La IA generativa combina datos estructurados, no estructurados y sensibles. ¿Quién accede a qué? ¿Cómo se protege lo confidencial? Sin estrategia de acceso y gobierno, hay más riesgos que beneficios.

5. La IA no reemplaza: potencia

Si no rediseñás los roles con el equipo, podés ganar eficiencia pero perder motivación. El verdadero salto está en co-crear experiencias donde las personas y la IA se potencien mutuamente.

6. Tu ritmo debe ir de la mano de tu industria

Si tu sector aún no fue impactado por GenAI, ir despacio puede estar bien. Pero si el cambio ya empezó, quedarse quieto puede ser tan riesgoso como avanzar sin dirección.

7. El costo importa (y se puede optimizar)

Además de los desafíos técnicos, el costo también preocupa. Pero no debe frenar el avance. Con buena visibilidad del stack y control del “AI bill”, se puede optimizar. En mi experiencia, Globant Enterprise AI es una de las soluciones más eficientes.

8. La IA no es el fin: es el medio

Lo importante no es la tecnología en sí, sino lo que logramos con ella: productividad, eficiencia, competitividad. La IA genera oportunidades, pero el verdadero valor lo construimos nosotros.

Una conversación que recién empieza

Cada equipo, cada industria y cada etapa requieren enfoques distintos. No hay una sola receta para aplicar bien la IA generativa, pero sí es fundamental abrir más conversaciones reales sobre lo que funciona, lo que no y lo que estamos aprendiendo.