Cómo ser del 5% que sí genera valor con IA generativa
“Las ideas son fáciles. La ejecución lo es todo.” - John Doerr
Hace unos días os explicaba que el 95% de los proyectos de IA generativa fracasan. Supongo que también os interesa saber cómo ser ese 5% que triunfa.
La respuesta está en cómo definimos, construimos, operamos y medimos.
Pero antes la pregunta que casi nadie se hace.
¿Estás seguro de que la IA es la respuesta?
Muchos proyectos fracasan porque intentan resolver con IA problemas que no la necesitan.
Usa IA cuando las reglas no escalan: Análisis de documentos desestructurados, contenido personalizado, asistencia donde cada caso es diferente. Cuando escribir todas las reglas es imposible, la IA tiene sentido.
Usa IA cuando los números cuadran: Si automatizar vale más que lo que ahorras, no hay negocio. El coste de construir, escalar y mantener el sistema con IA tiene que ser menor que el coste humano.
No uses IA si lo puedes resolver de forma clásica: Cálculos, validaciones, reglas claras. Un if/else es más barato, más rápido y más fiable que un modelo.
No uses la IA si el riesgo es inaceptable: Decisiones críticas sin revisión humana, sectores regulados, fallos con consecuencias graves. Pregúntate que pasa si el sistema no se comporta como esperamos: ¿cómo de grave es?
Los 3 errores que garantizan el fracaso
POC tras POC, nunca producción: Medir éxito por demos “wow” en lugar de ROI. Tres pilotos brillantes, cero sistemas en producción. Si en 6 meses no hay usuarios reales usando el sistema, no tienes un proyecto de IA, tienes un hobby caro.
“Ya optimizaremos después”: Factura de $50K en tokens el primer mes en producción. Sin estimaciones, sin caché, sin límites, sin monitorización. Descubres el problema cuando finanzas te pregunta por qué la factura del proveedor de LLMs superó el presupuesto del trimestre.
Ignorar la especialización del dominio: Si usas un LLM tal cual, no tienes ventaja competitiva. La diferenciación real está en cómo lo especializas con tus datos y tu dominio.
Ahora que sabes qué evitar, veamos cómo hacerlo bien.
Los 5 obstáculos que tienes que superar
1. Valor primero, tecnología después
El problema: Creamos demos impresionantes sin impacto de negocio. Prototipos técnicos sin usuarios ni métricas. Pilotos que nunca escalan.
Pregunta clave: ¿Estoy construyendo esto porque mola, o porque resuelve un problema medible para alguien concreto?
Qué hacer:
- Define métricas de negocio antes de escribir código: tiempo ahorrado, errores evitados, ingresos generados.
- Empieza con MVPs medibles. Un flujo, un proceso, una métrica.
- Si tras N semanas no hay impacto medible, cancela o pivota.
Caso real: Lumen
- Problema: La investigación de clientes consumía 4h por vendedor
- Solución: Microsoft Copilot para investigación y análisis
- Métricas:
- De 4 horas a 15 minutos para investigación de clientes (94% reducción)
- $50M en oportunidad de ingresos durante 12 meses por tiempo liberado
- Métrica clara desde día 1: tiempo ahorrado por vendedor
2. Convierte incertidumbre en confianza
El problema: Las respuestas pueden ser incorrectas, inexactas o inventadas. Los problemas los descubres tarde o los descubren tus usuarios. No hay trazabilidad ni gobernanza.
Qué hacer:
- Haz visible el razonamiento del modelo. Un botón “¿Por qué me recomiendas esto?” vale más que nuevas funcionalidades con IA.
- Observabilidad desde el día 1. Logs estructurados, métricas en tiempo real, alertas automáticas.
- Testing continuo de calidad. ¿Las respuestas son consistentes? ¿Siguen correctas tras actualizar el prompt?
- Human-in-the-loop para decisiones críticas: define puntos donde alguien pueda intervenir, corregir o anular.
- Runbooks para incidentes. Cuando falle (y fallará), ¿qué haces?
Caso real: CirrusMD
- Problema: La documentación clínica consume tiempo de médicos
- Solución: IA agéntica para navegación en coberturas, beneficios y notas SOAP
- Métricas:
- Automatización completa de dos flujos críticos
- 13M+ de miembros atendidos
- Sector altamente regulado con supervisión constante
- Clave: sistema genera notas pero siempre requiere revisión médica
3. Arquitectura: simple hoy, adaptable mañana
El problema: Abstracciones prematuras que colapsan al cambiar de versión o de proveedor. Usar las últimas librerías que viste en el video de Youtube pero que tienen breaking changes en cada versión.
Qué hacer:
- Define contratos claros independientes del proveedor
- Mantén templates de prompts por proveedor para casos críticos
- Crea evaluaciones automáticas
- Implementa normalización de outputs a tu formato interno estándar
- Si una librería cambia su API cada mes, mejor crea tu propio adaptador simple
Caso real: Equipo que abandonó su framework de IA
- Problema: Aplicación sobre LangChain. Tras 10 meses, al actualizar modelos, tuvieron graves problemas por conflictos de dependencias
- Solución: Abandonaron el framework y migraron a código personalizado contra APIs directamente
- Resultado:
- Código significativamente más simple y mantenible
- Eliminación de dependencias frágiles
- Mantenimiento centralizado en utilidades vs abstracciones multicapa
- Preguntas clave: “¿Con qué frecuencia vamos a cambiar de modelo? ¿Valía la pena toda esta complejidad del framework?”
4. Sostenibilidad económica
El problema: Reintentos infinitos, ventanas de contexto mal gestionadas, facturas que crecen exponencialmente. Si no hay margen, no hay negocio.
Qué hacer:
- Establece presupuestos de tokens por caso de uso. No dejes consumo ilimitado.
- Implementa caché agresivas. La misma pregunta no debe llegar a la API dos veces.
- Monitoriza en tiempo real. Un pico de costes es síntoma de algo roto.
- Si no es rentable, no podrás escalar.
Casos reales: Vodafone (TOBi)
- Problema: 600M+ suscriptores con consultas recurrentes
- Solución: Chatbot AI con RAG sobre base de conocimiento
- Métricas:
- 70% de consultas resueltas sin intervención humana
- Clave: monitorizar coste por operación vs valor generado
5. Precisión cuando importa
El problema: En sectores regulados o de alto riesgo, “casi correcto” no es suficiente. Un error puede tener consecuencias graves. Y los LLMs genéricos, por definición, son generalistas mediocres en dominios específicos.
Qué hacer:
- Especializa modelos en tu dominio. Usa Fine-tuning, RAG o modelos específicos.
- Valida continuamente. Define umbrales mínimos de precisión y monitoriza degradación.
- Implementa revisión humana escalonada según nivel de riesgo de la decisión.
Caso real: LawGeex
- Problema: Validar efectividad de IA vs abogados humanos
- Solución: Test con 20 abogados experimentados vs IA en NDAs
- Métricas:
- IA: 94% de precisión en 26 segundos
- Abogados: 85% de precisión en tiempo significativamente mayor
- Éxito: IA especializada en dominio específico con validación continua
Esto es lo que realmente importa
La diferencia no está en los modelos que usas. Está en las preguntas que te haces antes de escribir código. ¿Estás construyendo lo correcto?
Empieza pequeño, pero completo: No hagas 10 demos. Haz 1 flujo end-to-end en producción con telemetría e impacto medible.
Especializa, no generalices: Tu ventaja está en el conocimiento de tu dominio. Los LLMs funcionan bien para problemas genéricos; tú ganas en los de nicho con Fine-tuning, RAG o modelos específicos.
Mantén la arquitectura simple: No añadas abstracciones o frameworks “por si acaso”. Pregúntate: ¿de verdad necesito ahora todas esas posibilidades que me da este nuevo framework?
Integra en flujos existentes: Si la IA añade fricción, nadie la usará. La mejor IA es invisible para el usuario.
Itera con usuarios reales: Tu equipo dirá que funciona. Los usuarios reales te enseñarán dónde falla y si estás resolviendo un problema real.
Recuerda que el éxito no está en cuánto código generas, sino en cuánto valor entregas.
Otras referencias: