Si te preguntas por qué tu proyecto piloto de IA se ha estancado o por qué tu equipo sigue prefiriendo las notas adhesivas a las herramientas inteligentes, no eres el único.
La verdad es que la mayoría de las iniciativas de IA fracasan no porque la tecnología no funcione, sino porque la organización no está preparada para ello. No hay impulsores. No hay formación. No hay controles. No hay claridad sobre qué problema se supone que debe resolver.
Recientemente me reuní con Pete Terryn, director de operaciones de NuWave Technology Partners y cofundador del West Michigan AI Lab, para hablar precisamente de eso: por qué poner en práctica la IA es más difícil de lo que la gente cree y qué se necesita para hacerlo bien.
Pete no es ingeniero de aprendizaje automático. No crea modelos personalizados desde cero. Pero ha ayudado a poner en práctica la IA en su organización y ha creado una próspera comunidad de profesionales de la IA en el oeste de Míchigan. Nuestra conversación estuvo repleta de ideas prácticas sobre lo que frena a las empresas y cómo superarlo.
Esto es lo que hemos aprendido.
Paso uno: Nombrar a un defensor de la IA
Si quieres poner en práctica la IA, necesitas a alguien que se haga cargo de ella. Y no, no es necesario que tenga un doctorado. Pete no tiene formación técnica y no es programador. Lo quesítiene es curiosidad, constancia y ganas de comprender cómo la IA puede resolver problemas.
Eso es lo que lo convierte en el campeón interno perfecto.
Ya sea alguien en un puesto directivo o un empleado de base que ya esté experimentando con herramientas como ChatGPT, la clave es empoderar a esa persona. Dale espacio, dale tiempo y dale el mandato organizativo para probar y enseñar.
Como dijo Pete:
Las posibilidades de implementar la IA sin un defensor son bastante bajas.
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Paso dos: Crear casos de uso reales
En NuWave, Pete y su equipo no comenzaron con grandes proyectos de IA ambiciosos. Empezaron poco a poco: redactando su propia política de uso aceptable con la ayuda de un LLM. A partir de ahí, incorporaron la IA a las operaciones del servicio de asistencia técnica, proporcionando a los nuevos técnicos un «segundo cerebro» para diagnosticar los problemas más rápidamente y clasificar los tickets de forma más inteligente.
Esa es la cuestión: la IA no está sustituyendo a las personas. Las está complementando.
Esto refleja parte de nuestra propia experiencia en LaFleur. Hace años, creamos un modelo predictivo que analizaba los formularios legales de admisión para estimar el valor de los casos. Funcionaba, pero no tuvo éxito. ¿Por qué? Nadie creía que pudiera funcionar. En realidad, no. La tecnología estaba ahí, pero no se aceptó.
La lección: la IA tiene que resolver un problemareal, y la gente tiene que creer que lo está resolviendo.
Paso tres: Educar a todos
Esta fue la mayor conclusión personal de Pete, y yo no podría estar más de acuerdo: la formación no puede quedarse solo en la cabeza de una persona.
Incluso los equipos técnicos pueden mostrarse reacios a la IA, especialmente si no se sienten seguros al utilizarla. Las organizaciones que triunfan en este ámbito son aquellas que crean una formación amplia y estructurada: piense en almuerzos formativos, plataformas de certificación, wikis internos y las buenas conversaciones de toda la vida.
De hecho, Pete cree que la formación eslaclave para la adopción de la IA:
«Pensaba que, solo por estar aprendiéndolo, se implementaría. Pero hay que formar a la organización».
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Paso cuatro: Sea prudente con respecto al riesgo
Si utilizas ChatGPT Pro y crees que tus datos no se están utilizando para entrenar el modelo, ¡sorpresa! Probablemente sí lo estén. Tienes que desactivar esa función manualmente. Y, a menos que utilices ChatGPT Teams o OpenAI alojado en Azure, es posible que tu información siga estando disponible.
Esto supone un riesgo especial para los bufetes de abogados y los sectores regulados.
Pete recomienda utilizar plataformas que te ofrezcan una opción clara para indicar «no entrenar con mis datos». Tanto Microsoft CoPilot como OpenAI ofrecen ese nivel de control, y si utilizas un producto envolvente (como Harvey), debes obtener por escrito la garantía de que tus datos no se utilizarán para entrenar el modelo de nadie.
Este es el tipo de conversación que cada vez tenemos más a menudo con nuestros clientes del ámbito jurídico. Porque lo último que se desea es que la información de identificación personal (PII) de alguien acabe en un modelo lingüístico.
Herramientas de inteligencia artificial que utilizamos (y por qué)
Las herramientas preferidas de Pete coinciden con las que utilizamos internamente en LaFleur:
- ChatGPT(Pro o Teams): Ideal para tareas cotidianas y respuestas emocionalmente inteligentes.
- Perplejidad: Más eficaz para la investigación y la obtención de información actualizada con citas.
- Claude: Ideal para escribir textos largos y hacer resúmenes.
- Google Gemini: Se muestra prometedor como asistente personalizado, si estás dispuesto a permitirle aprender de tu correo electrónico y tu historial de búsqueda.
Personalmente, utilizo Perplexity Pro con integraciones de SharePoint para buscar archivos internos. También utilizo Copilot para gestionar mi calendario y encontrar documentos en todo el ecosistema de Microsoft. Y sí, soy un poco paranoico con que Google sepa demasiado, pero su utilidad es difícil de ignorar.
El efecto Dunning-Kruger, pero aplicado a la IA.
Concluimos la conversación reflexionando sobre lo fácil que espensarque se domina algo después de cinco minutos con la IA. La realidad es que la IA es poderosa, pero sigue siendo una herramienta. Y una herramienta solo es tan buena como la persona que la maneja.
«Debes investigar tus respuestas antes de respaldarlas», advirtió Pete. «El hecho de que ChatGPT lo diga no significa que sea cierto».
Todos estamos viviendo la revolución de la IA en tiempo real. Eso implica errores, exceso de confianza y cierto escepticismo saludable. Pero si empiezas con un líder, resuelves problemas reales, capacitas a tu equipo y te mantienes atento a los riesgos, estarás en el buen camino.
Y si estás en el oeste de Michigan, échale un vistazo al West Michigan AI Lab Meetup. Quizás te encuentres con Pete.
¿Necesita ayuda para poner en práctica la IA en su bufete de abogados o empresa de servicios profesionales?
Hablemos. Los servicios de auditoría y consultoría de IA de LaFleur le ayudan a evaluar su riesgo, desarrollar sus casos de uso y formar a su equipo.
