¿Los consultores de IA saben realmente de IA o es puro humo?

Quick Answer

No, ningún consultor serio sabe todo sobre inteligencia artificial. El campo es demasiado amplio y cambia demasiado rápido. Pero eso no significa que toda la consultoría de IA sea humo.

La diferencia está entre quien utiliza la IA como una palabra de moda para vender presentaciones y quien sabe analizar un negocio, detectar un problema concreto, diseñar una solución realista, implementarla y comprobar que funciona.

Un buen consultor no debería prometer que domina toda la inteligencia artificial. Debería poder explicar con claridad qué sabe hacer, qué no sabe, qué solución propone, cómo se va a medir y quién se responsabilizará de que funcione en la práctica.

Resumen

Existe una desconfianza comprensible hacia los llamados “expertos en IA”. En muy poco tiempo han aparecido consultores, agencias y formadores que antes hablaban de transformación digital, blockchain o metaverso y que ahora han añadido “inteligencia artificial” a su presentación comercial.

Sin embargo, tampoco sería justo concluir que toda la consultoría de IA es un engaño.

La inteligencia artificial abarca investigación, programación, datos, automatización, infraestructura, seguridad, estrategia y conocimiento de negocio. Nadie domina todas esas áreas al mismo nivel. Lo importante es que la consultora cuente con la formación y la experiencia necesarias para resolver el problema que plantea el cliente, sea transparente sobre sus límites y participe también en la implementación.

En elfactoria combinamos perfiles de ingeniería, economía y dirección de empresas, junto con másteres oficiales universitarios, posgrados, formación especializada y experiencia práctica en tecnología, datos e inteligencia artificial. No porque eso nos permita afirmar que lo sabemos todo, sino porque creemos que aplicar IA a una empresa exige comprender tanto la tecnología como el funcionamiento real de un negocio.

La respuesta honesta: nadie sabe todo sobre inteligencia artificial

La pregunta parte de una expectativa imposible.

La inteligencia artificial no es una única disciplina. Dentro de ella encontramos, entre muchas otras áreas:

• Aprendizaje automático.
• Modelos de lenguaje.
• Visión artificial.
• Procesamiento de voz.
• Automatización de procesos.
• Arquitecturas de datos.
• Evaluación de modelos.
• Seguridad y privacidad.
• Integración con sistemas empresariales.
• Diseño de producto.
• Gestión del cambio.

Una persona puede tener una enorme experiencia desarrollando modelos predictivos y saber poco sobre agentes telefónicos. Otra puede dominar la automatización de procesos y no dedicarse al entrenamiento de modelos. Una tercera puede entender perfectamente cómo implantar una solución en una empresa sin investigar nuevas arquitecturas neuronales.

Por eso, desconfiaríamos de cualquiera que afirmara saberlo todo sobre IA.

La competencia real no consiste en conocer cada modelo, herramienta o publicación que aparece. Consiste en saber qué tecnologías son relevantes para un problema, cuáles no lo son y cómo convertirlas en una solución fiable.

¿Por qué existe tanta desconfianza hacia los consultores de IA?

Porque, en parte, la crítica está justificada.

La popularidad de la inteligencia artificial ha generado una carrera por posicionarse. Empresas y profesionales de sectores muy diferentes han empezado a utilizar expresiones como “transformación mediante IA”, “estrategia generativa” o “automatización inteligente”, aunque su experiencia práctica sea limitada.

Esto ha dado lugar a varios problemas.

Mucha estrategia y poca implementación

Es relativamente sencillo preparar una presentación con tendencias, casos de uso y previsiones sobre el futuro.

Lo difícil empieza después:

• Conectar la solución con las herramientas del cliente.
• Trabajar con datos incompletos o desordenados.
• Gestionar errores y respuestas incorrectas.
• Proteger información sensible.
• Definir cuándo debe intervenir una persona.
• Mantener el sistema después de su lanzamiento.
• Comprobar si realmente ahorra tiempo o mejora los resultados.

Una estrategia puede sonar convincente y, aun así, ser imposible de ejecutar.

Proyectos que empiezan por la tecnología y no por el problema

Otro error frecuente consiste en decidir primero que una empresa “necesita IA” y buscar después dónde colocarla.

El proceso debería ser el contrario.

Primero hay que observar cómo trabaja la empresa, dónde se pierde tiempo, qué tareas se repiten, qué información no está disponible y qué problemas afectan a clientes o trabajadores. Solo entonces tiene sentido estudiar si la IA es la herramienta adecuada.

En ocasiones, la mejor solución será un modelo de inteligencia artificial. En otras, bastará con una automatización convencional, una integración entre sistemas o una mejora del proceso actual.

Un buen consultor también debe saber decir: “Aquí no necesitas IA”.

Promesas difíciles de comprobar

Expresiones como “revolucionar el negocio”, “multiplicar la productividad” o “transformar completamente la empresa” pueden resultar atractivas, pero dicen muy poco.

Una propuesta seria debería concretar:

• Qué proceso se quiere mejorar.
• Cómo funciona actualmente.
• Qué parte se automatizará.
• Qué resultado se espera.
• Cómo se medirá.
• Qué riesgos existen.
• Qué ocurrirá si la solución no funciona como estaba previsto.

Cuando nadie define qué significa tener éxito, cualquier presentación puede parecer un éxito.

Personas que no permanecen durante la ejecución

En algunos proyectos, el perfil con mayor experiencia participa en la venta y desaparece cuando comienza el trabajo técnico.

La implementación termina entonces en manos de un equipo diferente, que puede no conocer bien el negocio, las promesas realizadas o las limitaciones de la tecnología.

Antes de contratar una consultora conviene saber quién realizará realmente el trabajo, quién tomará las decisiones técnicas y quién seguirá disponible después de poner la solución en marcha.

¿Qué debería saber realmente un buen consultor de IA?

No necesita ser la persona que entrena los modelos más avanzados del mundo. Tampoco necesita recitar las matemáticas internas de cada arquitectura.

Pero sí debería reunir cuatro capacidades.

1. Comprender la tecnología

Debe conocer las posibilidades y limitaciones de las soluciones que recomienda.

Por ejemplo, debería entender que un modelo de lenguaje puede ofrecer respuestas incorrectas, que la calidad de los datos condiciona los resultados o que una demostración controlada no equivale a un sistema preparado para trabajar con clientes reales.

También debe saber cuándo utilizar una herramienta existente, cuándo desarrollar una integración y cuándo un proyecto requiere especialistas adicionales.

2. Comprender el negocio

Una solución técnicamente brillante puede no aportar ningún valor si resuelve el problema equivocado.

El consultor debe entender cómo funciona la empresa, qué tareas consumen recursos, quién utiliza cada sistema y qué resultado tendría un impacto real.

No se trata de introducir inteligencia artificial por todas partes. Se trata de identificar aplicaciones concretas que mejoren el trabajo diario.

3. Saber implementar

Una idea no genera resultados por sí sola.

Hay que convertirla en un sistema que se conecte con agendas, correos electrónicos, bases de datos, CRM, teléfonos, documentos o aplicaciones internas. Además, debe funcionar con suficientes garantías, contemplar excepciones y poder mantenerse.

La experiencia práctica se aprecia especialmente cuando aparecen problemas que no estaban incluidos en la demostración inicial.

4. Ser transparente

Un profesional fiable distingue entre lo que está comprobado, lo que es una estimación y lo que todavía debe investigarse.

Reconocer límites no es una señal de desconocimiento. En un campo que evoluciona tan rápido, suele ser una señal de experiencia.

La frase más peligrosa no es “tengo que estudiarlo”. Es “esto se puede hacer sin ningún problema” antes de haber analizado los datos, los sistemas y el proceso.

Cómo detectar si una consultora de IA vende humo

No es necesario tener conocimientos técnicos para evaluar una propuesta. Estas preguntas ayudan a separar una solución seria de un discurso comercial.

¿Qué problema concreto queréis resolver?

La respuesta debería referirse a una tarea, un proceso o un resultado específico. “Implementar IA” no es un objetivo.

¿Por qué necesitáis inteligencia artificial para resolverlo?

La consultora debería explicar por qué la IA es adecuada y qué alternativas ha considerado.

¿Quién va a desarrollar e implementar la solución?

Conviene saber si las personas que participan en las reuniones comerciales serán también responsables del proyecto.

¿Cómo sabremos si funciona?

Deberían existir métricas comprensibles: tiempo ahorrado, llamadas atendidas, errores reducidos, documentos procesados o solicitudes correctamente clasificadas.

¿Qué puede salir mal?

Toda solución tiene límites. Una respuesta que reconozca riesgos inspira más confianza que una promesa de funcionamiento perfecto.

¿Qué ocurre después del lanzamiento?

Los sistemas de IA necesitan seguimiento, evaluación y ajustes. Hay que conocer quién se ocupará del mantenimiento y cómo se gestionarán los cambios.

¿Podéis explicar la solución sin utilizar jerga?

La complejidad técnica no debería utilizarse para impedir que el cliente entienda lo que está contratando.

La importancia de combinar tecnología y conocimiento empresarial

Uno de los debates habituales consiste en decidir si un consultor de IA debe ser principalmente técnico o principalmente estratégico.

En realidad, las empresas suelen necesitar ambas perspectivas.

Un perfil exclusivamente técnico puede construir una solución sofisticada que no encaje con la operativa del negocio. Un perfil exclusivamente estratégico puede diseñar una hoja de ruta atractiva pero imposible de implementar.

Para aplicar inteligencia artificial con sentido hay que comprender:

• La tecnología disponible.
• Los procesos de la empresa.
• Los costes de implantación.
• El valor económico esperado.
• Las personas que utilizarán la solución.
• Los riesgos operativos.
• La integración con los sistemas existentes.

Por eso, en elfactoria reunimos perfiles de ingeniería, economía y dirección de empresas. Contamos con másteres oficiales universitarios, posgrados, formación especializada y experiencia en inteligencia artificial, datos, automatización y gestión empresarial.

No presentamos esta formación como una garantía de saberlo todo. La consideramos la base necesaria para analizar cada proyecto desde dos perspectivas: qué puede construirse técnicamente y qué merece la pena construir para el negocio.

Puedes conocer mejor nuestra formación, experiencia y manera de trabajar en la página de Sobre nosotros.

Nuestra forma de entender la consultoría de IA

No creemos que todas las empresas necesiten una gran estrategia de transformación ni que deban cambiar todos sus procesos a la vez.

En muchos casos, el mejor comienzo es mucho más pequeño:

• Automatizar la clasificación de determinados documentos.
• Atender llamadas cuando nadie puede responder.
• Registrar automáticamente solicitudes de clientes.
• Organizar información interna dispersa.
• Reducir una tarea administrativa repetitiva.
• Conectar herramientas que actualmente funcionan por separado.

El objetivo inicial no tiene por qué ser transformar toda la empresa. Puede ser comprobar que una solución concreta ahorra tiempo, evita errores o mejora la atención.

A partir de ahí se puede medir, aprender y decidir si merece la pena ampliar el proyecto.

Entonces, ¿los consultores de IA saben de verdad o es puro farol?

Hay de todo.

Existen profesionales con una preparación sólida y experiencia práctica. También existen personas que han adoptado rápidamente la etiqueta de “experto en IA” porque el mercado la demanda.

La solución no es buscar a alguien que asegure saberlo todo. Esa persona no existe.

Lo razonable es buscar una consultora que:

• Comprenda el problema antes de proponer la herramienta.
• Sepa explicar las limitaciones de la tecnología.
• Cuente con formación técnica y empresarial.
• Se responsabilice también de la implementación.
• Establezca resultados que puedan medirse.
• Reconozca con claridad aquello que todavía debe estudiar.
• Sea capaz de mostrar trabajo real, no solamente presentaciones.

La inteligencia artificial no es magia y una consultora tampoco debería presentarla como tal.

Su valor no está en predecir el futuro con seguridad, sino en ayudar a una empresa a tomar mejores decisiones, evitar errores costosos y convertir una tecnología compleja en soluciones que funcionen en el mundo real.