Herramientas de IA para la gestión de datos: De la hipería al impacto empresarial

En toda Europa, los empleados enfrentan una creciente presión para demostrar a la dirección que pueden dominar las herramientas más recientes diseñadas para optimizar las prácticas comerciales. A medida que las organizaciones aceleran la adopción de la automatización, la IA, las plataformas de colaboración en la nube y el análisis de datos avanzado, la competitividad y el crecimiento están cada vez más definidos por la fuerza de la caja de herramientas digitales de una empresa.

Por ejemplo, para proporcionar información basada en datos, primero necesitas los datos para analizar. La web es una fuente importante de diversos datos relevantes para los negocios. Sin embargo, la recopilación de datos web lleva tiempo y depende de conocimientos especializados en extracción de datos web, como la creación de extractores y la reparación de analizador de sintaxis. Incluso si tienes estas habilidades, tomará tiempo, y la mayoría de los analistas no tienen ni las habilidades específicas ni el tiempo. Sin embargo, ahora puedes pedirle a plataformas de recopilación de datos basadas en IA que hagan el trabajo por ti.

Este es un caso de uso específico con un impacto medible. Las empresas que desean aprovechar la IA más allá de seguir la tendencia deben buscar casos de uso similares en sus flujos de trabajo que la IA pueda optimizar y herramientas que coincidan con estos casos de uso. Además, la adopción de la IA en cualquier organización depende de la provisión de recursos, capacitación y facilitación de una cultura de apoyo para asegurarse de que nadie se quede atrás en medio de estos cambios tecnológicos.

Desmitificando la “hipería de la IA” para medir el potencial

Para entender realmente cómo las herramientas de IA pueden optimizar las operaciones de una empresa, debemos reconocer primero que “IA” se ha convertido en una palabra de moda en los medios – una palabra a menudo rodeada de hipería que conduce a la decepción. La IA a menudo falla fuera de entornos controlados, produciendo errores, alucinaciones o resultados sesgados si no se regula de manera efectiva.

Como el término “IA” abarca una amplia gama de procesos y avances, los escépticos argumentan que gran parte de la hipería alrededor de la IA exagera sus capacidades actuales, con la cobertura de los medios y las tendencias de inversión a menudo inflando las expectativas más allá de lo que la tecnología puede ofrecer en este momento. Por ejemplo, la charla sobre la Inteligencia Artificial General (IAG) es prematura, dado el hecho de que aún no hemos comenzado a resolver algunos problemas clave relacionados con ella.

Si nos retrocedemos y miramos los resultados tangibles, los avances más significativos hasta ahora han venido de los Grandes Modelos de Lenguaje (GML). Sistemas que destacan en la comprensión del lenguaje natural, la generación de texto, la asistencia de código y el razonamiento, mientras que la mayoría de las aplicaciones de IA restantes siguen siendo en gran medida experimentales. Y hay señales de que el progreso con los GML será más lento en el futuro, así que no debemos contar con avances importantes cada pocos meses.

Para las empresas que buscan destacar, deben alejarse de la hipería y buscar herramientas que utilicen la IA de manera significativa en lugar de una solución heredada empaquetada en un envoltorio de IA. Dada la abundancia de este tipo de soluciones, no es de extrañar que el 95% de los proyectos de IA en las empresas fallen. Cuando juzgan nuevos productos, las empresas deben investigar cuán delgada es la capa de IA en realidad y si sería difícil construir la misma solución por sí mismas. Una empresa agrega valor que va más allá de simplemente utilizar uno de los principales GML cuando introduce formas novedosas de hacer las cosas que no se pueden replicar fácilmente, formas originales de resolver problemas específicos.

Al investigar qué es el producto en realidad, no solo lo que dice que puede hacer, y emparejando herramientas con casos de uso reales donde pueden tener un impacto medible, las empresas aprenderán que hay muchas oportunidades en lo que ya es accesible.

Herramientas de IA y uso de datos

Los datos son algo que todos los departamentos de una organización pueden beneficiarse. Sin embargo, pocos lo hacen porque adquirir y analizar datos requiere tiempo y recursos, incluyendo el conocimiento especializado de profesionales de datos. Las herramientas de IA pueden eliminar estas barreras al menos en algunos casos, haciendo que la recopilación y el análisis de datos sean más accesibles.

Algunas herramientas de IA pueden entender y actuar sobre instrucciones en lenguaje natural. Un empleado no necesita aprender a codificar si puede decir en lenguaje plano qué tipo de datos necesita, y la herramienta lo extraerá de Internet. Por ejemplo, si un equipo de marketing quiere entender la opinión del cliente sobre un lanzamiento de producto reciente, los analistas pueden recuperar los datos en línea disponibles rápidamente y sin recurrir a equipos de extracción de datos.

Además, la creación de tuberías de extracción de datos es intensiva en recursos y lleva tiempo. Si las empresas no tienen estos recursos a su disposición, los GML se pueden utilizar en su lugar. Es más rápido utilizar una plataforma basada en IA que puede realizar todas las funciones de la extracción de datos web que construir una tubería de extracción de datos desde cero. Así que, incluso las empresas con recursos podrían preferir utilizar una plataforma basada en IA cuando necesitan comenzar a recopilar datos lo antes posible.

Las organizaciones deben ayudar a capacitar a los empleados de todas las disciplinas para que utilicen estas herramientas, con una gran cantidad de conocimientos y capacitación disponibles en línea. Una gran cantidad de información verdaderamente valiosa está disponible de forma gratuita. Google y Anthropic ofrecen cursos gratuitos, y además, hay muchos foros en línea donde las personas comparten conocimientos e ideas, y OxyCon 2025, una conferencia en línea gratuita, incluirá mi sesión práctica sobre la creación de una herramienta de comparación de precios basada en IA sin codificar utilizando herramientas de IA existentes, específicamente Oxylabs AI Studio y Cursor.

La próxima frontera en la IA relevante para los negocios

El mercado global de la IA se espera que aumente espectacularmente de alrededor de $391 mil millones en 2025 a $1.8 billones para 2030. Sin embargo, el progreso en los GML podría desacelerarse a medida que los datos y los recursos computacionales los limiten.

En respuesta a esto, podemos esperar un aumento en los modelos de lenguaje pequeños que requieren menos recursos computacionales y están orientados a tareas específicas. Otra ventaja de estos modelos es que, al ser más pequeños, pueden alojarse en servidores internos, lo que ayuda a abordar algunas de las preocupaciones de privacidad y seguridad de los datos.

En última instancia, el futuro de la IA en los negocios estará definido no por promesas grandiosas de cambio revolucionario, sino por cómo las organizaciones aprovechan efectivamente las herramientas que ya están al alcance. Al cortar la hipería, centrarse en aplicaciones prácticas y invertir en capacitación e integración, las empresas pueden desbloquear ganancias reales de productividad hoy en día mientras se preparan para la próxima ola de innovación.