{"id":5586,"date":"2026-09-30T00:45:12","date_gmt":"2026-09-30T03:45:12","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/30\/la-inteligencia-artificial-en-tu-compania-se-hace-cada-dia-mas-inteligente-si-no-es-asi-lo-estas-haciendo-mal\/"},"modified":"2026-09-30T00:45:12","modified_gmt":"2026-09-30T03:45:12","slug":"la-inteligencia-artificial-en-tu-compania-se-hace-cada-dia-mas-inteligente-si-no-es-asi-lo-estas-haciendo-mal","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/30\/la-inteligencia-artificial-en-tu-compania-se-hace-cada-dia-mas-inteligente-si-no-es-asi-lo-estas-haciendo-mal\/","title":{"rendered":"La inteligencia artificial en tu compa\u00f1\u00eda, \u00bfse hace cada d\u00eda m\u00e1s inteligente? Si no es as\u00ed, lo est\u00e1s haciendo mal"},"content":{"rendered":"
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Imag\u00ednate trabajando con alguien totalmente incapaz de aprender o de adquirir experiencia alguna. No hace falta visualizar a una persona absurdamente tonta o carente de inteligencia: basta con pensar en alguien que se incorpora a la empresa, atiende a numerosos clientes, vive \u00e9xitos y fracasos, asiste a reuniones y toma decisiones\u2026 pero que, al cabo de un a\u00f1o, posee las mismas habilidades y capacidades que el primer d\u00eda. \u00bfPodr\u00eda decirse que esa persona tiene experiencia?<\/p>\n

Sorprendentemente, eso es exactamente lo que ocurre con gran parte de la inteligencia artificial corporativa que se despliega e implementa hoy en d\u00eda. Obviamente, no estoy afirmando que un sistema de inteligencia artificial no pueda cambiar tras su despliegue: todos sabemos que s\u00ed puede; lo hemos comprobado incluso en nuestras propias interacciones con chatbots<\/em>. Los sistemas pueden acumular memoria, recuperar interacciones previas, actualizarse, ajustarse con precisi\u00f3n o ver modificada la l\u00f3gica que los rodea. Sin embargo, recordar no es lo mismo que aprender. Un sistema puede acumular informaci\u00f3n sin mejorar su capacidad para decidir qu\u00e9 hacer a continuaci\u00f3n. Pero el mero hecho de utilizar m\u00e1s un LLM no hace que el modelo desplegado aprenda de las consecuencias de sus acciones.<\/p>\n

Satya Nadella lo vio con claridad<\/a> y distingui\u00f3 entre el modelo general, susceptible de ser sustituido en cualquier momento, y la experiencia duradera, propia de un \u00abveterano de la empresa\u00bb, que deber\u00eda acumularse en torno a dicho modelo. Satya a\u00fan no tiene la herramienta para ofrecer algo as\u00ed a sus clientes empresariales, que no son pocos, pero va por el camino correcto.<\/p>\n

\u00bfHacia d\u00f3nde se dirige la experiencia corporativa hoy en d\u00eda?<\/h3>\n

\u00bfCu\u00e1ntas fuentes de aprendizaje genera tu empresa a diario? Desde un cliente insatisfecho hasta un descuento que funcion\u00f3 (o no), un proveedor que entreg\u00f3 tarde, una operaci\u00f3n de soporte que resolvi\u00f3 un problema o lo agrav\u00f3, o una estrategia de ventas que fracas\u00f3 en un segmento pero tuvo \u00e9xito en otro\u2026 todo esto no son simples \u00abdatos\u00bb: se trata de acciones concretas seguidas de consecuencias espec\u00edficas.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 parte de esa experiencia puede servir para que la inteligencia artificial del ma\u00f1ana supere a la actual? Si consideramos la perspectiva de Microsoft al respecto<\/a>, las ventajas surgen cuando se aprende de lo ocurrido en la operativa real y se logra incorporar esas se\u00f1ales en los prompts<\/em>, el enrutamiento, la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n y otras decisiones del sistema: las operaciones cotidianas deben convertirse en lecciones de las que su sistema pueda aprender.<\/p>\n

La memoria le indica a la inteligencia artificial qu\u00e9 sucedi\u00f3, pero el aprendizaje modifica sus acciones futuras.<\/h3>\n

Imag\u00ednate un equipo de vendedores muy disciplinados que llevan un registro detallado de su actividad: tras miles de llamadas, dicho registro contendr\u00e1 una enorme cantidad de informaci\u00f3n, pero el criterio de los vendedores permanecer\u00e1 pr\u00e1cticamente inalterado. \u00bfRealmente han aprendido algo? Recordar que un cliente concreto rechaz\u00f3 un descuento del 10% puede resultar \u00fatil o pr\u00e1ctico; sin embargo, aprender que ese segmento de clientes responde mejor a implementaciones r\u00e1pidas que a los descuentos es algo cualitativamente distinto.<\/p>\n

Existe incluso un campo de investigaci\u00f3n denominado aprendizaje continuo<\/a>, cuyo objetivo es permitir que los sistemas inteligentes aprendan de forma incremental a partir de flujos de experiencias en constante cambio, conservando al mismo tiempo los conocimientos previos \u00fatiles: fundamentalmente, se trata de aprender cosas nuevas sin olvidar las anteriores.<\/p>\n

Poseer la experiencia frente a s\u00f3lo alquilar la inteligencia<\/h3>\n

Cuando distintos competidores pueden adquirir los mismos modelos de frontera, el acceso a esos modelos deja de constituir una ventaja competitiva sostenible. Lo que realmente puede convertirse en la esencia de tal ventaja es todo aquello que se ha aprendido a partir de la propia trayectoria: clientes, decisiones, campa\u00f1as, correcciones, fracasos, excepciones, resultados, etc. A este respecto, Satya Nadella plante\u00f3 una interesante \u00abprueba de veteran\u00eda empresarial\u00bb: imaginemos que ma\u00f1ana sustituimos un modelo por otro distinto; \u00bfpermanecer\u00eda la experiencia acumulada en el seno de la organizaci\u00f3n? La verdadera oportunidad reside en crear un ciclo de aprendizaje en el que el capital humano y el capital de tokens<\/em> puedan generar un efecto acumulativo, en lugar de limitarse \u00fanicamente a elegir el mejor modelo. El aprendizaje acumulado debe perdurar independientemente del modelo, que es sustituible, en lugar de desaparecer si se decide adoptar uno nuevo.<\/p>\n

La idea es que la escala haga a la empresa m\u00e1s inteligente, no solo m\u00e1s grande. El software<\/em> tradicional puede procesar un mill\u00f3n de transacciones en lugar de diez mil. Un sistema inteligente deber\u00eda ir un paso m\u00e1s all\u00e1: la interacci\u00f3n n\u00famero un mill\u00f3n deber\u00eda dejarlo mejor preparado para la interacci\u00f3n 1,000,001. Lo que se debe obtener de un sistema corporativo es una inteligencia acumulativa, no meras bases de datos, registros o memoria. Los sistemas de recomendaci\u00f3n de empresas como YouTube, Spotify o Amazon llevan mucho tiempo utilizando flujos de comportamiento y comentarios de los usuarios para mejorar sus recomendaciones futuras<\/a> (o, al menos, para intentarlo), y lo hacen incluso sin recurrir a la inteligencia artificial. \u00bfPor qu\u00e9 habr\u00edamos de aceptar una inteligencia artificial corporativa que no aprenda ni mejore a partir de la experiencia de la propia empresa?<\/p>\n

Aprender cada d\u00eda no es replicar simplemente lo que hicimos ayer.<\/h3>\n

Los bucles de retroalimentaci\u00f3n pueden ser tanto negativos como positivos. La empresa debe definir qu\u00e9 significa realmente el \u00e9xito. Unas llamadas de atenci\u00f3n al cliente m\u00e1s r\u00e1pidas no son necesariamente mejores si, posteriormente, los clientes se marchan por no estar satisfechos con la calidad de la interacci\u00f3n. Una mayor tasa de conversi\u00f3n no es necesariamente mejor si los descuentos est\u00e1n erosionando los m\u00e1rgenes. Un mayor volumen de producci\u00f3n no es mejor si, como consecuencia, la calidad se deteriora. El economista brit\u00e1nico Charles Goodhart<\/a> acu\u00f1\u00f3 una frase que utilizo en todos mis cursos: cuando una m\u00e9trica se convierte en un objetivo, deja de ser una buena m\u00e9trica.<\/p>\n

Por tanto, es necesario decidir en qu\u00e9 aspectos la organizaci\u00f3n quiere que el sistema mejore. Asimismo, debemos monitorizar la inteligencia artificial implementada en condiciones reales<\/a>, ya que las pruebas controladas previas al despliegue no pueden abarcar todas las consecuencias potencialmente inesperadas que podr\u00edan surgir durante el uso efectivo.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 preguntas deber\u00edan plantearse los CEOs?<\/h3>\n

Actualmente, los CEOs hacen preguntas como: \u00ab\u00bfqu\u00e9 modelo utiliza?\u00bb, \u00ab\u00bfcu\u00e1l es su grado de precisi\u00f3n?\u00bb, \u00ab\u00bfcu\u00e1ntos agentes puede ejecutar?\u00bb o \u00ab\u00bfcu\u00e1l es el coste por token<\/em>?\u00bb. Alguien les ha convencido de que esas eran las preguntas inteligentes que hab\u00e7ia que hacer. Sin embargo, existe otra pregunta que podr\u00eda ser mucho m\u00e1s importante: \u00ab\u00bfEn qu\u00e9 aspectos mejorar\u00e1 este sistema tras trabajar para nosotros durante doce meses?\u00bb. O, para ser m\u00e1s precisos: \u00ab\u00bfQu\u00e9 aprende de los \u00e9xitos y los fracasos?\u00bb, o \u00abSi ma\u00f1ana sustituimos el modelo subyacente, \u00bfcu\u00e1nto de lo que el sistema ha aprendido sobre nuestra empresa perdurar\u00e1?\u00bb. Si la respuesta a la primera pregunta es \u00abnada, a menos que los ingenieros lo reentrenen o redise\u00f1en\u00bb y la respuesta a la segunda es \u00abmuy poco\u00bb, entonces es posible que la empresa est\u00e9 simplemente alquilando inteligencia sin acumular pr\u00e1cticamente inteligencia propia. Y por tanto, ninguna ventaja competitiva sostenible.<\/p>\n

Y estoy convencido de que eso no es lo que quieres. La pr\u00f3xima generaci\u00f3n de inteligencia artificial corporativa no se definir\u00e1 simplemente por el nivel de inteligencia que posea el primer d\u00eda, sino por cu\u00e1nto habr\u00e1 mejorado para el d\u00eda 1,000. Aseg\u00farate de que tu empresa sepa sacar partido de ello, porque otras sin duda lo van a hacer.<\/p>\n

(This article was previously published on Fast Company<\/a>) <\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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