IA para tu empresa, cómo distinguir lo que sirve de lo que es marketing

Desde hace un par de años, cualquier propuesta que llega a una empresa lleva las siglas IA en algún sitio. El mismo producto que hace tres años se vendía como "automatización" hoy se vende como "inteligencia artificial", a veces sin haber cambiado una línea de código.

Esto pone a los empresarios en una situación incómoda. Saben que hay algo real ahí, porque lo hay. Y a la vez saben que les están vendiendo humo, porque también se lo están vendiendo. Sin criterio técnico es muy difícil separar una cosa de la otra.

Estas son las cuatro preguntas que hago yo.

1. ¿Qué tarea concreta hace, y cuánto tiempo cuesta hoy esa tarea?

La IA útil resuelve una tarea que puedes nombrar. Clasificar los correos que entran en el buzón de pedidos. Extraer los datos de las facturas de proveedor. Redactar el primer borrador de una respuesta comercial. Transcribir las llamadas de atención al cliente.

Si el proveedor no consigue describir la tarea en una frase concreta, y en su lugar te habla de transformación, de potencial o de estar preparado para el futuro, no te está vendiendo una solución. Te está vendiendo la etiqueta.

La prueba: pide que te lo describa así. "Hoy tu equipo tarda X en hacer Y, con esto tardaría Z." Si no puede rellenar esa frase, no sigas.

2. ¿Qué pasa cuando se equivoca?

Esta es la pregunta que casi nadie hace y la que más importa.

Los sistemas de IA se equivocan. No ocasionalmente por un fallo, sino de forma estructural: funcionan por probabilidad, así que un porcentaje de sus respuestas será incorrecto siempre. Eso no los invalida. Lo que los invalida es usarlos donde un error sale caro y nadie lo revisa.

Clasificar correos entrantes con un 95% de acierto es fantástico, porque el 5% restante se corrige en dos segundos. Calcular importes de facturación con un 95% de acierto es un desastre, porque ese 5% acaba en un cliente enfadado o en un problema con Hacienda.

La prueba: pregunta quién revisa el resultado y qué cuesta un error. Si la respuesta es "no hace falta revisar", desconfía.

3. ¿Dónde van mis datos?

Muchas herramientas de IA envían la información que les das a servidores de terceros para procesarla. Eso puede ser perfectamente legítimo, y también puede meterte en un problema serio si esa información incluye datos personales de clientes, datos médicos o secretos comerciales.

En España y en la Unión Europea esto no es una cuestión de opinión, es el RGPD. Y la responsabilidad de cumplirlo es de tu empresa, no del proveedor que te vendió la herramienta.

La prueba: pregunta en qué país se procesan los datos, si se usan para entrenar los modelos del proveedor y si existe un contrato de encargado del tratamiento. Las tres respuestas deben ser claras y estar por escrito.

4. ¿Qué pasa si mañana desaparece?

Buena parte de las herramientas de IA que se venden hoy son una capa fina construida sobre el modelo de otra empresa. Eso significa que su precio, sus condiciones y su existencia dependen de decisiones que el proveedor no controla.

No es motivo para no usarlas. Es motivo para no construir un proceso crítico encima de algo que puede cambiar de precio o cerrar con un aviso de treinta días.

La prueba: pregunta cómo sacarías tus datos si dejaras de usarlo mañana, y cuánto tardaría tu empresa en volver a funcionar sin ello.

Dónde sí está el valor hoy

Para no dejar solo advertencias, esto es lo que veo funcionar de verdad en empresas normales, sin grandes presupuestos.

• Tareas de leer y resumir. Sacar información estructurada de documentos, correos o formularios que hoy alguien copia a mano.
• Primeros borradores. De respuestas, de descripciones de producto, de informes. Un humano revisa y firma, pero parte del 70% hecho.
• Búsqueda dentro de lo que ya tienes. Preguntar en lenguaje normal a tus propios manuales, contratos o histórico de incidencias.
• Clasificar y enrutar. Decidir a qué departamento va cada solicitud que entra.

Lo que tienen en común es que son tareas donde el error es barato y la revisión es rápida. Ahí es donde la IA da dinero hoy.

En resumen

La pregunta correcta nunca es "¿debería usar IA en mi empresa?". Es "¿qué tarea concreta me está costando tiempo, y hay alguna herramienta que la haga suficientemente bien como para que revisarla salga a cuenta?".

Si empiezas por ahí, el marketing deja de importar bastante.