Festival IA Rep. Dominicana 2026: la guía para trascender el hype y escalar la IA en la empresa
- Redacción IT NOW
- 9 jun
- 3 min de lectura
En la charla de apertura del evento, Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, planteó un enfoque pragmático para evitar que los proyectos tecnológicos se estanquen en pilotos experimentales y logren resultados operativos concretos.
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una urgencia operativa. Sin embargo, existe una brecha preocupante: mientras que el 92% de las empresas declaran tener iniciativas de IA, solo el 26% ha logrado llevarlas a proyectos reales. Este es el punto de partida de la conferencia "IA sin humo", dictada por Marcelo Burman, donde el consultor desglosó por qué la mayoría de los proyectos fallan y cuál es la hoja de ruta para alcanzar una verdadera madurez operativa.
EBurman fue enfático en su crítica: la principal causa del fracaso es comenzar por la tecnología en lugar del problema. "Comprar licencias de ChatGPT no es una estrategia", advirtió el especialista. Las organizaciones que se enamoran de la herramienta antes de definir el caso de uso suelen terminar en lo que él denomina "pilotos sin continuidad", donde la innovación se celebra en las presentaciones pero nunca llega a integrarse en el flujo de trabajo diario. Para revertir esta tendencia, Burman propone tres preguntas fundamentales que funcionan como un filtro para cualquier iniciativa:
¿Qué problema del negocio quiero resolver? (Pensar en microtareas es clave para el éxito inicial).
¿Cómo mido el éxito? (La ausencia de métricas claras hace imposible justificar el retorno de la inversión).
¿Cómo lo integro al flujo de trabajo real? (La IA debe ser una pieza dentro del proceso, no un silo aislado).
Hoja de ruta para el éxito: El modelo de las 12 semanas
El experto compartió un roadmap estructurado para organizaciones que buscan resultados tangibles en el corto plazo:
Semanas 1-2: Mapeo de cuellos de botella y definición de problemas.
Semanas 3-6: Desarrollo de pilotos enfocados.
Semanas 7-10: Pruebas e integración al flujo operativo.
Semana 11 en adelante: Escalamiento a toda la organización.
Burman destacó la importancia de la "curva en J": una fase inicial de inversión y curva de aprendizaje donde la productividad puede disminuir temporalmente, seguida por un crecimiento exponencial. La paciencia y la medición son críticas durante este periodo.
La conferencia repasó diversos ejemplos industriales que demuestran cómo la IA, cuando se implementa correctamente, redefine la eficiencia:
Atención al cliente y eficiencia: Casos como Klarna y Air India evidenciaron que, con la implementación de agentes de IA, se pueden manejar millones de consultas, reduciendo drásticamente los tiempos de respuesta y los costos operativos.
Productividad Legal y Corporativa: JP Morgan destacó por la automatización del análisis legal, ahorrando 360,000 horas anuales, demostrando que la IA es una herramienta de productividad, no solo de automatización.
Creatividad y Producción: Coca-Cola (con "Create Real Magic") y Unilever (mediante gemelos digitales para fotografía de productos) mostraron cómo democratizar la producción publicitaria y reducir la fricción en la creación de campañas.
Gestión del Conocimiento: El caso de la consultora McKinsey (Lili) ejemplificó cómo digitalizar el conocimiento interno para ponerlo a disposición de toda la fuerza laboral global, procesando 500,000 consultas mensuales.
El factor humano: Riesgos y la "Supervisión Cognitiva"
El mayor riesgo advertido por Burman no es la falta de tecnología, sino la "delegación cognitiva": el peligro de volverse más dependiente de la máquina y, en consecuencia, menos capaz de resolver problemas complejos de manera autónoma.
El consultor identificó varios sesgos que deben ser vigilados constantemente: el sesgo de automatización, el sesgo de confirmación (hacer preguntas para que la IA valide nuestra opinión) y el sesgo de autoridad. Ante esto, la recomendación es clara: "Human in the loop". La IA no debe reemplazar al humano, sino potenciarlo. La figura del trabajador debe migrar de "hacedor" a "orquestador", alguien capaz de supervisar los procesos y validar la trazabilidad de la información.
Finalmente, Burman advirtió sobre la "Shadow AI" (uso de IA en las sombras), donde empleados usan herramientas no institucionales con datos críticos de la empresa. Esto, lejos de ser un avance, representa un riesgo de seguridad y cumplimiento.
La clave del éxito, según Burman, no está en dominar el truco tecnológico, sino en comprender cómo integrar estas herramientas en la operación diaria para, finalmente, pasar del discurso a la acción.
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