La adopción de IA en empresas avanza más rápido que su comprensión real. Un análisis advierte sobre promesas infladas, automatizaciones incompletas y decisiones mal fundamentadas.
En los últimos años, la inteligencia artificial se ha convertido en uno de los conceptos más utilizados —y a la vez más malinterpretados— dentro del discurso empresarial y tecnológico. Cada vez más soluciones se presentan como “impulsadas por IA” o “totalmente automatizadas”, aunque en la práctica muchas de ellas no pasan de ser integraciones superficiales con servicios de terceros.
Así lo plantea Isaac Rivera, fundador y CTO de Analytica Hub, en un análisis que invita a separar la narrativa de marketing de la implementación real y estratégica de la inteligencia artificial en los negocios.
Mito 1: implementar IA equivale a innovación profunda
Una práctica común en el mercado es ofrecer productos que funcionan como una capa intermedia —o wrapper— conectada a modelos externos mediante APIs. Aunque este tipo de soluciones puede ser válido en ciertos contextos, no implica necesariamente dominio tecnológico ni capacidad de evolución propia.
En muchos casos, estas implementaciones dependen totalmente de proveedores externos, tienen poca flexibilidad y generan costos adicionales que no siempre son evidentes para las organizaciones usuarias.
Mito 2: la IA puede automatizar el 100% de los procesos
Otra promesa frecuente es que la inteligencia artificial puede eliminar por completo el trabajo humano. En la práctica, la IA no reemplaza el pensamiento crítico ni la toma de decisiones complejas, sino que funciona como un habilitador que permite automatizar tareas repetitivas y liberar tiempo para funciones estratégicas.
El mayor valor no está en sustituir personas, sino en potenciar su capacidad de análisis y gestión.
Retail y asistentes virtuales: una brecha común entre expectativa y realidad
En sectores como el comercio minorista, los asistentes virtuales suelen presentarse como reemplazos de equipos de ventas. Sin embargo, su aporte real se da en etapas previas: clasificación de clientes, segmentación de necesidades y preparación de información para una interacción humana más eficiente.
La negociación, la empatía y el análisis contextual siguen siendo ámbitos donde la intervención humana resulta clave.
Mito 3: la IA toma mejores decisiones por sí sola
La calidad de las decisiones basadas en inteligencia artificial depende directamente de la calidad de los datos. Sin información estructurada, actualizada y gobernada, los modelos pueden amplificar errores existentes en lugar de corregirlos.
Invertir en IA sin resolver previamente problemas básicos de datos suele generar resultados decepcionantes.
Más base, menos atajos
El análisis coincide en que el verdadero valor de la inteligencia artificial no está en adoptarla de forma aislada, sino en construir una base sólida: procesos claros, arquitectura tecnológica escalable y una gestión responsable de los datos.
Solo a partir de esa estructura la IA puede convertirse en una herramienta efectiva para mejorar la toma de decisiones y apoyar el crecimiento del negocio.
IA como parte de una transformación, no como solución mágica
Más que una respuesta inmediata, la inteligencia artificial debe entenderse como un componente dentro de una transformación digital más amplia. Cuando se implementa con criterio, puede generar valor real; cuando se adopta como atajo, suele crear expectativas que no se cumplen.