Del Dato al Conocimiento

De la misma forma que, para un martillo, todo son clavos, para Microsoft todo es Copilot y para OpenAI todo es ChatGPT. Y aunque esa lógica puede tener sentido desde el punto de vista de negocio, cuando se traslada sin filtros a las organizaciones, acaba generando confusión, frustración y, sobre todo, oportunidades perdidas.

Llevamos meses viendo cómo muchas empresas han empezado a desplegar herramientas de inteligencia artificial generativa con más entusiasmo que estrategia. Se prueba lo último que ha salido, se juega con prompts sin objetivos claros y, lo más habitual, se implanta una única solución para toda la organización, como si el trabajo de un analista, un diseñador gráfico y un responsable de producto fuera el mismo. No lo es. Ahora no vemos el impacto, pero en unos meses se producirá el indeseado efecto K, mientras unos estarán atascados sin saber que se ha hecho mal, otros avanzarán en su transformación.

¿Por qué necesitas una estrategia?

Implantar IA generativa sin una estrategia clara es como repartir destornilladores a toda la empresa y esperar que solucionen cualquier problema, desde colgar un cuadro hasta cortar madera. No sólo se pierde eficacia, también se asumen riesgos. Muchos empleados están utilizando herramientas con sus cuentas personales (ChatGPT, Le Chat o Deep Seek, entre otras), subiendo documentos confidenciales a plataformas externas o exponiendo secretos empresariales sin saberlo. No basta con lanzar una herramienta y confiar en la buena voluntad: es fundamental definir una guía de buenas prácticas, establecer un marco legal y ético claro, y formar a los equipos en un uso responsable.

Pero más allá de la protección, una buena estrategia tiene un propósito mayor: acelerar el impacto positivo. Y eso solo se consigue si entendemos que no todos los profesionales necesitan lo mismo, ni trabajan igual, ni enfrentan los mismos retos.

Una estrategia basada en perfiles, no en modas

La clave está en personalizar. No se trata de encontrar «la mejor herramienta de IA generativa del mercado», sino de encontrar la más adecuada para cada función. Aquí te propongo una aproximación basada en perfiles típicos dentro de una organización:

• Investigadores y científicos
  No buscan respuestas rápidas, sino conocimiento sólido. Para ellos, la IA debe ser rigurosa, con acceso a literatura científica y capacidad de razonamiento técnico, minimizando alucinaciones. Herramientas como Perplexity AI y Scite Assistant destacan por ofrecer respuestas con referencias verificables, permitiendo explorar papers, contrastar hipótesis y construir marcos teóricos con agilidad y precisión. También surgen alternativas como Knowledgie, pensadas para dialogar directamente con bibliotecas científicas personales.
• Desarrolladores de software
  Lo que necesitan no es inspiración, sino código que funcione. Aquí la IA debe integrarse en su día a día y hablar su lenguaje. Google Gemini, integrado en Android Studio, ofrece sugerencias contextuales y explicaciones claras. GitHub Copilot, más generalista, acelera el desarrollo con una cobertura muy amplia de lenguajes. Y para quienes trabajan en entornos cloud, AWS CodeWhisperer es una opción optimizada para servicios y APIs de Amazon. El objetivo es tener un compañero de programación que ayude sin estorbar.
• Gestores y mandos intermedios
  Viven rodeados de decisiones, documentos, reuniones… y a menudo, del temido folio en blanco. Para ellos, herramientas como ChatGPT (GPT-4), Claude 2 o Gemini (antes Bard) son aliadas para pensar en voz alta, estructurar ideas, redactar propuestas o resumir largas cadenas de emails. Lo que buscan no es creatividad infinita, sino orden, claridad y velocidad para traducir ideas en acción.
• Analistas de datos y Planificadores de negocio
  No basta con tener los datos, hay que entenderlos y explicarlos. Aquí, la IA debe ser capaz de razonar sobre números, generar visualizaciones ,ofrecer conclusiones que se puedan usar y plantear escenarios para planificar. ChatGPT Plus, con sus funciones de análisis, permite cargar datasets y obtener insights automatizados. Y herramientas como Amazon Q, integradas con QuickSight, conectan directamente con fuentes de datos empresariales para responder preguntas de negocio con rigor y contexto.
• Creativos (diseño, marketing, comunicación)
  Aquí la IA no sustituye la chispa, pero sí multiplica las ideas. Para estos perfiles, herramientas como Midjourney y DALL·E 3 permiten crear imágenes únicas a partir de descripciones, RunwayML Gen-2 genera clips de vídeo y animaciones, y Adobe Firefly ofrece generación segura de contenido comercial directamente integrada en la suite de Adobe. Ideal para bocetos, campañas o storyboards que necesitan velocidad sin perder identidad.
• Usuarios de ofimática (correo, Word, Excel, PowerPoint)
  Son quienes más agradecen una IA que trabaje “donde ya trabajan”. Microsoft 365 Copilot y Google Workspace Duet AI permiten redactar documentos, crear presentaciones o analizar hojas de cálculo sin salir de Word, Excel, Docs o Slides. No necesitan una IA generalista, sino una que les ahorre tiempo en tareas cotidianas y les permita enfocarse en lo importante.
• Perfiles operativos (administración, RRHH, fabricación, logística, ventas…)
  Aquí no se trata de generar texto o imágenes, sino de automatizar procesos internos y adaptarse a la lógica del negocio. La mejor estrategia: construir soluciones propias con IA generativa a partir de APIs como OpenAI o Claude, o incluso desplegar modelos open-source como Llama 2 o Mistral. Y para quienes ya usan plataformas empresariales, herramientas como Salesforce Einstein GPT, SAP Joule o IBM watsonx están diseñadas para integrarse directamente en los procesos y aplicaciones del día a día, aunque por ahora sólo trabajan en el ámbito de su suite y si tienes diferentes suites de software en tu compañía, que es lo habitual) no podrás tener asistentes para tus procesos completos, salvo que sean desarrollados internamente. IA generativa sí, pero al servicio del flujo operativo.

Para definir esta estrategia de forma efectiva, es clave contar con expertos independientes, sin conflicto de intereses. Si le preguntas a un fabricante, lo normal es que te recomiende su martillo. Pero tú no estás buscando el martillo más brillante: estás buscando la mejor herramienta para cada tarea, y eso requiere una visión externa, honesta y alineada con tus procesos.

¿Y tú, qué vas a hacer? ¿Cómo lo vas a enfocar?

Adoptar una estrategia de IA generativa basada en perfiles funcionales puede parecer más trabajoso que aplicar una única herramienta a toda la organización. Pero es justo lo contrario: esa inversión inicial de análisis y adaptación es lo que marcará la diferencia entre una empresa que se transforma y una que se queda en la superficie.

Desde mi experiencia, tienes dos caminos:

1. Apostar por una estrategia de mono-herramienta que simplifica la implantación, pero limita el impacto.
2. O construir una estrategia basada en perfiles que ajusta las herramientas a las necesidades reales de cada equipo.

La pregunta es sencilla:
¿En qué parte de la K quieres acabar, en la que sube o en la que baja?

Artículo escrito junto a GPT Del Dato Al Conocimiento, copiloto digital en este artículo

Imagen: Dall-E