El rol de un consultor de Inteligencia Artificial (IA) en el panorama actual se enfoca en ayudar a individuos, equipos y organizaciones a alinear y utilizar estratégicamente las herramientas de IA, asegurando que la tecnología potencie la voz y los valores humanos en lugar de reemplazarlos.
It’s about building systems that make your work easier without erasing your soul – Jason Weiland
Enfoque en la alineación y la claridad: Un consultor de IA ayuda a los clientes a entrenar herramientas de IA para que piensen, escriban y suenen como ellos— no como un modelo genérico. Este trabajo se trata de construir sistemas que faciliten el trabajo sin eliminar la esencia humana.
El trabajo del consultor se centra en enseñar la alineación de la IA con los objetivos y la voz del cliente teniendo claridad sobre las lineas rojas que la IA no debe sobrepasar.
La inteligencia artificial y sus capacidades ahora pueden aplicarse a cualquier industria de la economía global – Martín Vigoya cofundador y CEO de Globant
Habilidades estratégicas y técnicas clave: El consultor debe poseer una combinación de pensamiento estratégico de negocio y conocimiento técnico profundo de la infraestructura de IA:
- Pensamiento de Producto de IA: Esta habilidad es crucial e implica saber dónde aplicar la IA, aplicar metodologías de innovación, para diseñar o redefinir flujos de trabajo de alto valor, identificando problemas genuinos (no usando IA solo porque es “moda”), conociendo la estructura de costos (como los tokens de las APIs de los proveedores de IA) y evitando la complejidad innecesaria.
- Gestión del conocimiento y gobernanza: La persona más valiosa será aquella que pueda cerrar la brecha entre la “IA innovadora” y la “empresa segura”. Esto requiere comprender cómo implementar límites de seguridad (guardrails), asegurar la privacidad de los datos empresariales para que no entrenen modelos públicos, para que se ajusten a normas específicas de ciertas industrias y prevenir ataques como la inyección de prompts.
- Transición a la segunda generación de adopción: Un consultor puede incluso llegar a guiar a los clientes que solo usan prompts en modelos propietarios a ser adoptantes de segunda generación, que ajustan activamente (fine-tune) los modelos en sus tareas específicas. Ejemplo de esta tendencia son algunas startups que están migrando de ser simples consumidores de IA de los grandes proveedores a convertirse en laboratorios de IA que entrenan sus propios modelos para tareas específicas.
La IA aún no puede identificar oportunidades de negocio de forma clara; esta sigue siendo una habilidad fundamentalmente humana – Camilo Serna
Es crucial identificar lo que las personas realmente quieren lograr, más allá de lo que dicen necesitar, observando sus acciones para determinar sus verdaderos deseos. La experiencia, especialmente de personas con experiencia en el negocio, proporciona el juicio necesario para probar cosas nuevas de una forma más eficiente y tener mayor probabilidad de encontrar una oportunidad viable, pues la IA solo es una herramienta que ejecuta órdenes.
La IA ha transformado el proceso de desarrollo, haciendo que las metodologías tradicionales, como el desarrollo ágil, se queden obsoletas ante la velocidad actual. Hoy es posible armar un Producto Mínimo Viable (PMV) en pocas horas. En resumen, la IA elimina las capacidades de desarrollo como recurso limitado o restricción, revalorizando el criterio, la experiencia y la capacidad de identificar problemas reales en el mercado y la capacidad de construir y probar soluciones mucho más rápidamente.
La IA en las organizaciones
Se requiere con urgencia de superar la “parálisis de la IA” –las organizaciones a menudo esperan el modelo perfecto o la promesa de una transformación instantánea– para pasar de la fase de experimentación o pruebas de concepto a la ejecución práctica. El verdadero desafío no es solo tecnológico, sino de ejecución y arquitectura organizacional. Es crucial aprender de quienes están avanzando en este camino y convirtiendo el potencial de la IA en resultados de negocio tangibles. Ver también: Arquitectura y Negocio.
Para acelerar la adopción de la IA a nivel empresarial, se requiere un cambio en el modelo de servicios profesionales. La empresa Globant, por ejemplo, ha introducido los AI Pods, que son equipos modulares virtuales para la fuerza laboral digital.
- Alineación por resultados: Este modelo de entrega se basa en una suscripción y consumo alineado a resultados y métricas claras, no a horas, garantizando ahorros de tiempo y costos predecibles. Este cambio representa una transición hacia “Servicios como Software” según Martín Vigoya cofundador y CEO de Globant.
- Orquestación Humana: El enfoque es que los expertos se conviertan en orquestadores de la IA, pasando de la idea de que la IA ayuda a codificar, a que la IA es parte de una cadena de producción.
La IA como eje de transformación
Algunos ejemplos de como las industrias están aplicando la IA para redefinir sus industrias:
- Sector Aéreo (British Airways): La IA está permitiendo la hiperpersonalización de la experiencia del cliente (tratar a cada cliente de manera única) y una gestión más efectiva de las interrupciones -es un negocio que depende de una gran cantidad de variables externas-. Un desafío clave es cómo mantenerse vigente en una era donde los “agentes” (IA Agéntica y bots) gestionan gran parte de las opciones de consumo de las personas -como puede ser reservar un tiquete o un hotel- y las búsquedas WEB típicas (y el posicionamiento mediante estrategias SEO) disminuyen rápidamente. Un cliente puede tener decenas de huellas de datos cuando viaja por la aerolínea; a partir de esos datos, se puede generar una experiencia digital que permite tratarlo de manera única.
(IA Agéntica y bots) ¿Cómo eres relevante en ese nuevo entorno y ecosistema? ¿cómo ser relevantes tanto para clientes reales como para agentes que visitan tu sitio? – Sean Doyle. CEO British Airways
- Energía (YPF): La principal empresa energética de Argentina está transformando su cadena de suministro completa a través de una plataforma con 46 agentes de IA (Digital Supply) que buscan optimizar las operaciones y fomentar la competitividad. El objetivo es que el sistema indique la mejor opción de compra para la compañía, un cambio significativo en procesos que antes eran complejos y lentos. .
- Medios y creatividad (Runway): La IA está democratizando el acceso a la creación y reduciendo drásticamente las barreras de costo y entrada para producir contenido de alta calidad (como videos de aspecto profesional), redefiniendo las industrias creativas.
- Juegos y entretenimiento (Riot Games): Creadores de Leage of Legends. Están construyendo ecosistemas y se enfocan en ser la compañía de juegos más centrada en el jugador usando la tecnología para crear experiencias personalizadas (un jugador, un juego) y para desarrollar bots avanzados y contenido. Utilizar la IA para curar y cortar transmisiones de deportes electrónicos en segmentos cortos optimizadas para redes sociales. Innovación en Esports: Usar Realidad Aumentada para espectáculos de apertura y enfocarse en la venta de contenido digital directo. El co-streaming (donde influenciadores retransmiten la señal oficial) se ha convertido en una parte fundamental de su modelo de negocio.
¿Cómo mejoramos la experiencia? […] construyendo una relación muy profunda con nuestros jugadores – John Needham. Presidente Riot Games.
- Deportes y eventos en vivo (LA Clippers): El Intuit Dome fue diseñado para eliminar puntos de fricción comunes en eventos en vivo como las filas para el estacionamiento, los baños y las concesiones, utilizando arquitectura y tecnología. Se implementó un sistema sin cajeros (grab-and-go) y un sistema de identificación facial (“Zooms”) para compras, entradas y acceso a clubes generando una experiencia transformadora. Se utiliza la tecnología para crear experiencias personalizadas y programas de lealtad (Wave Makers) que recompensan las acciones que benefician al equipo, como el nivel de decibelios de la barra o llegar temprano al juego; es decir, la lealtad se construye con programas de recompensas impulsados por datos en tiempo real.
- Telecomunicaciones (T-Mobile): Aplicó IA para impulsar la eficiencia y el crecimiento de ingresos. El concepto clave fue crear un “CMO de uno” (Director de marketing para uno) para sus cerca de 140 millones de clientes. Esto significa que la IA monitorea y atiende constantemente a cada cliente de manera individual lo que le ayuda a reducir la pérdida (churn) de clientes.
- Computación cuántica (IBM): Se predice que las computadoras cuánticas demostrarán su valor comercial real en 2026. Hay posibles aplicaciones en descubrimiento de fármacos, optimización tanto en logística (mejores rutas, menor consumo de combustible) como en el sector financiero (optimización de carteras), entre otros.
Ver también: La educación pública del siglo XXI
