A medida que nos acostumbramos a la presencia de la Inteligencia Artificial generativa se va poniendo de manifiesto que, junto a sus grandes promesas, vienen aparejados no pocos desafíos, en especial para el mundo del desarrollo empresarial. Sobre este tema hablamos con Milagros Ruiz Barroeta, quien es Consultora para pymes y Mentora de profesionales, emprendedores y marcas personales con enfoque Human + AI Strategy .
Con el respaldo de sus más de 20 años de experiencia, Milagros colabora con líderes de medianas y pequeñas empresas que buscan destacar por calidad e innovación, diseñando soluciones para optimizar procesos, aumentar la productividad y estrategias adaptadas a cada sector, presupuesto y realidad específica.
¿Cómo definirías en su esencia a la inteligencia artificial generativa?
Más allá de la definición técnica, desde mi experiencia, defino a la IA generativa como una herramienta que asiste, transforma y amplifica nuestras capacidades humanas a través de procesos sistematizados que requieren contexto y nuestra guía para producir resultados útiles
Su mayor valor no está en reemplazar el trabajo humano, sino en ayudarnos a pensar mejor, a optimizar procesos, mejorar nuestra productividad y tomar decisiones con más criterio.
Ahora bien, lo importante es que para que funcione bien, necesita contexto y dirección humana: la IA no sabe qué es importante, eso lo define la persona que la usa.
¿Por qué la IA es importante para los emprendedores?
Empecemos por decir que la IA llegó para quedarse, con lo cual los emprendedores deben incorporarla en la creación de su estrategia y en la ejecución operativa que al hacerlo de forma consciente y adaptada al sector y nivel de madurez del negocio, se convierte en una palanca de transformación total que ayuda a trabajar mejor y a tomar decisiones más inteligentes., implica una transformación total que lo ayudará a trabajar mejor y tomar decisiones más inteligentes.
El impacto es enorme en la automatización de procesos y se convierte así en una herramienta para la gestión de cuellos de botella. El reto no es solo aprender sobre IA, sino usarla estratégicamente. integrándola con criterio en los procesos que más lo necesitan. Cuando se usa bien, se convierte en una aliada para crecer de forma más ágil, ordenada y sostenible
¿Podría darnos un ejemplo concreto de un problema a resolver con IA en un emprendimiento?
Hay muchos casos, porque la IA libera tiempo valioso que, de otra forma, se gastaría en tareas repetitivas. Muchos emprendedores pierden horas en responder correos, generar reportes o actualizar bases de datos.
Con la IA, pueden automatizar esos procesos y liberar tiempo para enfocarse en actividades de mayor valor, como diseñar estrategias o atender a sus clientes.
La interacción con modelos de lenguaje (LLM’s) como ChatGPT, Gemini, Copilot, etc., permiten tener conversaciones que no solo aclaran dudas, sino que proponen nuevas formas de hacer las cosas, lo cual, para un emprendedor, es esencial, siempre innovar.
Además de esto, el integrarlo en herramientas como los “chatbots” para nuestros canales digitales, mejoran el sistema de soporte, resolviendo instantáneamente preguntas frecuentes a los usuarios o clientes, potenciando aún más una experiencia de cliente positiva, mejorando la satisfacción del cliente.
También se puede aplicar en la organización interna, ayudando a estructurar ideas, analizar datos o generar contenidos personalizados.
Lo importante no es usar IA por moda, sino hacerlo con un propósito claro y medible.
¿Cómo podemos asegurarnos de que los resultados de la IA generativa sean confiables y no sesgados?
Esto es una preocupación constante ya que la IA, puede generar datos erróneos, si no se interactúa con ella en forma correcta. El principal antídoto para asegurar la confiabilidad y minimizar el sesgo es garantizar el input de calidad, es decir la forma en que introducimos la data y el criterio de uso.
La IA es una herramienta que requiere contexto y guía para producir resultados útiles. El 90% de los problemas con IA no son limitaciones técnicas, sino “ruido en la comunicación”, es decir las llamadas “alucinaciones”, malinterpretaciones o pérdidas de lógica.
Para evitar esto recomiendo algunas claves:
- Hay que ir siempre más allá de un prompt básico. Hay que ser efectivos en nuestra comunicación. Debemos proporcionar el contexto completo, es decir el objetivo, el propósito y el tipo de resultado que esperamos.
- De igual forma hay que ajustar bien la estructura de pensamiento que queremos que desarrolle la IA, esto implica descomponer el problema, definir el por qué, para qué, quién, cómo, etc.
- Es vital activar el pensamiento crítico para validar la información y detectar sesgos y errores en los resultados de la IA.
- Antes de acudir a la IA hay que reflexionar bien del proceso que se quiere desarrollar. Debemos entender que la interacción con la inteligencia artificial es un proceso de cocreación y colaboración, ya que no se puede delegar el 100% de las tareas a la máquina.
- Siempre tener presente que, la responsabilidad final de lo que se produce sigue siendo humana.
¿Qué obstáculos ves al integrar IA en una startup o emprendimiento pequeño?
Para el momento en el que estamos veo 3 obstáculos principales:
- El principal obstáculo suele ser la ansiedad por obtener resultados inmediatos y la idea de que la IA “hará todo sola”. Si se escala sin entender la lógica, se corre el riesgo de perder dinero. Hay que construir bases sólidas en conocimiento, infraestructura, procesos y organización antes de la implantación.
- Otro obstáculo es la falta de base estructural. Antes de usar IA hay que tener claridad sobre los procesos, la organización interna y los objetivos del negocio. Sin ese orden previo, cualquier aplicación de IA puede salir mal, al retrabajo y finalmente a la frustración
- Se olvida además que el proceso tiene costos, no solo económicos, sino de tiempo y aprendizaje. Hay que evaluar la relación tiempo/beneficio en la implementación y las necesidades de mantenimiento constante, ya que las soluciones avanzadas requieren soporte técnico. Implementar IA requiere mantenimiento, pruebas y una curva de ajuste que no siempre se calcula bien.
Desde mi experiencia, el éxito depende menos de la tecnología y más de la preparación y madurez del equipo para integrarla con sentido, claridad, convencimiento y mucho compromiso.
¿Cómo medirías el éxito de una aplicación de IA dentro de un proyecto emprendedor?
El éxito se mide al alcanzar el resultado esperado con los indicadores pertinentes.
Entendiendo que la implantación de IA debe hacerse iniciando como un Sistema Mínimo Viable (SMV), en este contexto, el éxito se refleja a través de Quick Wins, es decir victorias rápidas basadas en el aprendizaje y la aplicación real y práctica. Esto se refiere a los logros en la estandarización de procesos, al aprendizaje y comprensión real de la lógica de la IA, y sobre todo a la generación de valor directo y medible.
¿Qué recomendarías en términos de recursos y tiempo a los emprendedores interesados en esta materia?
Mi recomendación es empezar en pequeño, pero con el objetivo claro.
Comenzar con un Sistema Mínimo Viable (SMV), que es un prototipo con la menor inversión posible para que funcione, permite testear ideas y validar resultados antes de escalar.
Respecto a la inversión económica vale la pena optar por versiones de LLM’s profesionales. El costo dependería de “hasta donde quieres llegar”, pero en una versión mínima, la inversión podría rondar los 130$ lo que suma unos $1.560 al año. Algo importante es que estas inversiones se rentabilizan en la medida que se tenga muy claro el proyecto a ejecutar
Cuando hablamos de implementaciones a nivel profesional requiere además recursos para mantenimiento periódico y soporte técnico, similar a la gestión de un software o una página web. Pero las inversiones más alta de dinero vienen cuando se construyen agentes automatizados y plataformas que requieren programación y esto se debe hacer, si solo si, genera verdadero impacto en el negocio.
Ahora bien, algo muy importante: Esta nueva tecnología no es rígida, es decir, los criterios de uso pasan por la flexibilidad y adaptabilidad al momento vital empresarial, madurez y perfil de la empresa o emprendimiento, de ahí la necesidad de generar inicialmente, antes de cualquier proyecto, un diagnóstico claro de las necesidades reales y de los objetivos planteados.
¿Cómo mantenerse actualizado respecto a nuevas tendencias, herramientas o investigaciones en IA?
La inteligencia artificial evoluciona a una velocidad impresionante, así que mantenerse actualizado no es opcional, es parte del trabajo.
La recomendación clave es ir a la fuente: suscribirse a los newsletters de los desarrolladores principales, como OpenAI o Google, o revisar sus canales oficiales, donde publican avances, estudios y nuevos lanzamientos.
Un dato: algo que ayuda es configurar una alerta en Google sobre el tema, ñpuede ser algo asi como: inteligencia artificial y aplicaciones empresariales para recibir reportes de noticias
También es importante participar en comunidades de aprendizaje, porque el intercambio de experiencias reales acelera la comprensión práctica.
Espacios como
BPLUS son un excelente punto de partida ya que aquí se comparten herramientas, metodologías y casos aplicados que permiten a los emprendedores aprender desde la experiencia y mantenerse al día sin perder el enfoque estratégico.
Para terminar, Milagros Ruiz Barroeta invitó a dejar atrás esa primera impresión que lleva a pensar en la IA como una entidad milagrosa, autónoma y superior: “El pensamiento y la evaluación humana es irremplazable. La IA no elimina la necesidad del criterio, la experiencia y las competencias del humano. El reto es convertirnos en auténticos cocreadores”.
Milagros Ruiz Barroeta – Economista
