Por qué cada viaje de IA necesita su propio momento Google Maps

Por Oluwole Akinwale, Director, Professional Services

Todavía estoy aprendiendo a orientarme en mi nuevo vecindario. Como aún no manejo en la ciudad, he estado usando taxis para llegar a donde necesito ir. De vez en cuando, el conductor me dice con confianza: “Conozco el camino”. A veces sí lo conocen. A veces no. Más de una vez, un conductor ha perdido una salida, ha tomado la carretera equivocada o ha terminado en algún lugar al que no planeaba ir. El destino seguía siendo el mismo, pero la ruta cambió. Lo interesante es que, incluso cuando el conductor se pierde, sigo siendo yo quien paga tanto con mi tiempo como con mi dinero.

Desde entonces he cambiado mi enfoque.

Ahora, antes de empezar el viaje, pongo el destino en Google Maps. No es porque crea que el conductor no puede hacerlo; solo quiero un punto de referencia adicional. A medida que avanzamos, vigilo la ruta. Si nos pasamos un giro, puedo detectarlo a tiempo y evitar un desvío costoso. Con el tiempo, conoceré estas calles lo suficientemente bien como para ya no necesitar Google Maps. Hasta entonces, es mi compañero de confianza. No maneja por mí, pero me ayuda a encontrar el camino en lugares que aún no conozco.

Pienso que muchas organizaciones deberían abordar la inteligencia artificial de la misma manera.

Hoy en día, muchas organizaciones están iniciando sus propios proyectos de inteligencia artificial. A menudo recurren a proveedores de tecnología, consultores, integradores de sistemas o nuevos especialistas en IA en busca de ayuda. La mayoría de estos socios tienen experiencia y habilidades reales. Pero la IA está cambiando rápidamente y nadie tiene un mapa perfecto.

Algunos socios podrían sugerir tecnologías que realmente no encajan. Es posible que otros no se den cuenta de lo complejo que será el trabajo. A veces, los proyectos o las personas incluso pierden de vista sus objetivos originales. Es posible que el destino aún se pueda alcanzar, pero los giros equivocados pueden salir caros.

Y al igual que en mis viajes en taxi, es la organización, no el conductor, la que termina pagando. Los costos se manifiestan en proyectos retrasados, dinero desperdiciado, operaciones lentas, empleados infelices o oportunidades perdidas para competir.

Por esto las organizaciones necesitan su propia versión de “Google Maps”.”

Eso no significa que tengas que convertirte en un experto en IA de inmediato. Significa tener un plan claro, saber cómo es el éxito antes de comprar cualquier tecnología, desarrollar suficientes habilidades en tu equipo para hacer buenas preguntas y comprobar siempre si tus elecciones te acercan a tu objetivo.

Tu estrategia de IA debe ser tu sistema de navegación. Te ofrece una manera de verificar cada recomendación, inversión y decisión antes de avanzar:

• ¿Esto nos está llevando a donde dijimos que queríamos ir?
• ¿Nos hemos desviado del problema comercial que nos propusimos resolver?
• ¿Estamos añadiendo complejidad pero no creando valor?

Estos momentos son como darte cuenta de que acabas de perderte un giro crucial. Pero otra cosa sucede con el tiempo.

A medida que las organizaciones adquieren experiencia, dependen menos de la ayuda externa. Los equipos desarrollan sus propias capacidades de IA. Los líderes mejoran en distinguir las oportunidades reales de la exageración. Aprenden qué proyectos agregan valor, qué proveedores hacen preguntas inteligentes y qué atajos suelen llevar a errores costosos. Con el tiempo, conocen los caminos.

Los asesores externos siguen siendo valiosos, al igual que los taxistas experimentados. Pero ahora, las organizaciones no solo confían en ellos a ciegas. Navegan con confianza, respaldadas por su propia comprensión del entorno.

Tal vez esa sea una de las lecciones más ignoradas en la transformación de la IA.

El objetivo no es eliminar la experiencia externa. El objetivo es desarrollar suficientes habilidades dentro de su organización, para que siempre sepa si va por buen camino y cuándo es el momento de hablar y decir: “Nos hemos pasado la salida”.”

Nuestro reciente Encuesta de referencia sobre automatización 2026 Jitterbit AI demostró que la IA está ofreciendo resultados medibles, pero la planificación fue clave para el éxito de los encuestados. En otras palabras, a medida que su organización comienza la siguiente fase de su viaje con la IA, es importante desarrollar su propia versión de ’Google Maps“ para garantizar que, incluso con socios de confianza al volante, sepa cuándo se ha perdido una salida.