1. La realidad de la IA en empresas: ¿postureo o impacto real?
La inteligencia artificial (IA) es la gran protagonista de muchas conversaciones empresariales. Se habla de automatización, de algoritmos que optimizan flujos de trabajo y de modelos que toman mejores decisiones que los humanos. Pero, si rascamos un poco, encontramos que muchas empresas dicen que están usando IA, cuando en realidad aún no han pasado de la fase de exploración.
Esto no es necesariamente malo. No hay nada de malo en reconocer que todavía estamos analizando e identificando las áreas donde la IA tendrá el mayor impacto en términos de coste-beneficio. Pero sí hay un problema cuando el discurso va por delante de la realidad (ya nos pasó con el Big Data), cuando se hace branding con la IA sin que realmente esté aportando valor en la operación.
El reto no es simplemente «usar IA», sino decidir dónde aplicarla para obtener un impacto real y sostenible. Porque los recursos empresariales son limitados, y la clave sigue siendo la misma de siempre: priorizar. La toma de decisión estratégica es una elección, y dentro de ella termina existiendo una priorización en la asignación de recursos, y los proyectos receptores de dichos recursos.
Vamos a ver casos reales de sectores donde la IA está transformando procesos… y sectores donde se habla mucho de IA, pero con ahora mismo algo más de blah-blah que ejecución.
2. IA en gran consumo: predicción de demanda con impacto medido
En el sector del gran consumo, la IA sí está generando valor, sobre todo en predicción de demanda y personalización.
Coca-Cola y la IA en la planificación de demanda
Coca-Cola usa la IA para anticipar tendencias y ajustar la producción en función de la demanda real. En el fondo, es ir un paso más allá dentro de los modelos predictivos gracias a la potencia de soluciones basadas en IA. Es análisis de datos aplicado con sentido de negocio.
Lección para otras empresas de gran consumo
✅ No usan IA porque sí, sino porque les ayuda a vender más sin generar sobrestock. La no optimización del stock en empresas de gran consumo puede suponer enormes penalizaciones económicas.
✅ El retorno es claro: menos desperdicio, más eficiencia en la cadena de suministro.
Este es un buen ejemplo de implementación inteligente: IA aplicada con un objetivo claro y medible.
3. Organizaciones como la SGAE: IA en versión beta
El mundo de los derechos de autor es un campo donde la IA podría hacer maravillas… si se aplicara bien.
YouTube Content ID: un caso de éxito en derechos de autor
YouTube Content ID es un sistema que escanea vídeos para detectar contenido protegido por derechos de autor. Es una IA con impacto claro: automatiza procesos que manualmente serían inviables. Aquí, organismos como la SGAE (Sociedad General de Autores y Editores, entidad privada dedicada a la defensa y gestión colectiva de los derechos de propiedad intelectual) ya se frotaron las manos: no olvidemos que gran parte de su actividad también estaba vinculada a la «persecución» de infractores y aplicación de sanciones en forma de cuantiosas multas.
¿Y la SGAE? Mucho discurso, poca aplicación real todavía
La SGAE y otras entidades del sector mencionan la IA en sus discursos, pero su aplicación real sigue siendo limitada. Se podrían hacer cosas realmente disruptivas, como sistemas basados en blockchain para pagos automáticos y transparentes, pero estamos lejos de verlo implementado a gran escala.
No basta con decir «usamos IA». Si el impacto es mínimo o la implementación es anecdótica, mejor ser honestos y decir «estamos en fase de exploración». No pasa nada.
«Muchas organizaciones y marcas aún deben asumir que la IA no es un punto de partida, sino una herramienta al servicio de decisiones estratégicas. La secuencia correcta no es ‘implementemos IA y ya veremos dónde encaja’, sino definir primero qué mejoras de negocio buscamos y luego evaluar si la IA puede facilitarlas. Cuando la tecnología lidera sin un propósito claro, se pierde tiempo y recursos. La IA debe ser un medio, no un fin en sí mismo.»
4. IA en retail: mejorar la experiencia sin perder de vista el negocio y sus indicadores económicos clave
En retail, la IA está ayudando a mejorar la experiencia del cliente y a reducir costes. Pero aquí la clave es no perder de vista la prioridad: no se trata de tener la tienda más «techie», sino la más rentable.
Amazon Go: IA para eliminar cajas registradoras
Ha eliminado las cajas registradoras con visión artificial y machine learning. No es solo por innovación, es porque elimina una fricción en la compra y reduce costes de personal. Negocio puro y duro.
IA en el retail tradicional: no todo tiene que ser disruptivo
✅ IA bien aplicada simplifica procesos y mejora márgenes.
❌ Pero no todo el mundo es Amazon. Si un retailer tradicional intenta replicar esto sin una estrategia clara, puede quemar millones sin lograr un retorno real.
No todo el retail necesita IA de última generación. A veces, optimizar con herramientas más simples puede dar mejores resultados sin necesidad de grandes inversiones.
5. IA en educación: de la personalización real al puro marketing
El sector educativo habla mucho de IA, pero la implementación real todavía es tímida.
Coursera y edX: IA para aprendizaje adaptativo
Estas dos plataformas son un buen ejemplo de personalización del aprendizaje con IA. Son casos donde la tecnología sí mejora la experiencia, ajustando el ritmo del curso según el estudiante. Su uso se centra en el análisis del rendimiento del estudiante y la adaptación del contenido en tiempo real.
¿Cómo lo hacen?
🔹Modelos de aprendizaje adaptativo: Si un estudiante tiene dificultades con un tema, la plataforma le sugiere ejercicios adicionales o le ofrece explicaciones más detalladas antes de avanzar.
🔹IA para feedback automatizado: Evaluaciones en tiempo real que identifican patrones de error y generan recomendaciones personalizadas.
🔹Chatbots y tutores virtuales: Asisten a los alumnos en dudas frecuentes y los guían en su progreso
Universidades tradicionales: mucho ruido y algunas pocas nueces
Muchas dicen que están aplicando IA, pero en realidad lo que tienen (todavía) es un LMS (Learning Management System) con cuatro automatizaciones básicas.
Qué significa esto en la práctica? Algunas universidades incorporan herramientas de IA para recomendaciones de cursos, pero sin personalización real basada en cada estudiante. Además, debemos tener claro que un LMS (Learning Management System) con automatizaciones básicas no es IA avanzada (y, nuevamente, no pasa nada por ello). Aplicaciones como el uso de IA para corregir exámenes de tipo test o gestionar matrículas son útiles, pero no cambian la experiencia de aprendizaje.
Conclusión: Si la IA no cambia radicalmente la experiencia del estudiante ni mejora los resultados académicos, quizás no es IA lo que realmente se necesita.
6. La clave: IA business-oriented, no hype-oriented
La IA no es un fin en sí mismo. Es una herramienta para mejorar procesos, optimizar costes y generar más negocio.
Si tiene sentido aplicarla, se aplica. Si no, no pasa nada por decir «todavía no estamos usando IA». Lo importante es que cuando se implemente, se haga con impacto real y no solo para salir en notas de prensa.
En definitiva, la pregunta clave no es «¿estamos usando IA?» sino «¿estamos tomando mejores decisiones de negocio?»
