Uno de los mayores cambios de paradigma del mundo empresarial en las últimas décadas ha sido, sin duda, la instrumentalización de la IA. Más de un 71% de las empresas han implementado o planean implementar IA para automatizar u optimizar tareas.

Sin embargo, más allá de la teoría, no todas las organizaciones están obteniendo los resultados que esperaban, y la mayoría aún batallan con implementar IA de manera efectiva. ¿El problema? Las empresas carecen de una estrategia bien fundamentada. 

Familiarizada con esta problemática, Renaiss se ocupa de estudiar a fondo las dificultades que afrontan las empresas en la implementación de IA, al objeto de ofrecer servicios de estrategia y planificación que permitan a las compañías llevar a cabo integraciones eficaces. Para Renaiss, la implementación de sistemas de IA no se limita a la adopción de una herramienta tecnológica más: el proceso de adopción de IA requiere una visión estratégica global que esté alineada con los objetivos empresariales. La IA no es una  solución mágica a la generalidad de problemas de una compañía, sino un conjunto de capacidades y herramientas que, bien aplicadas, pueden ayudar a las empresas a conseguir sus objetivos. Para asegurar la correcta implementación y resultados de una tecnología tan disruptiva como es la IA, es necesario que las compañías lleven a cabo, previamente, una planificación informada a través de la definición de una estrategia de implementación de IA.  

En este artículo exploraremos los pasos básicos que las organizaciones deben seguir para desarrollar una estrategia de implementación de IA práctica. Desde la definición de objetivos hasta la preparación de los datos y la integración con los sistemas existentes, una estrategia sólida es requisito indispensable para asegurar un correcto resultado. Entonces, ¡vayamos por pasos! 

1. Definición del Problema y Objetivos 

Como expertos en IA empresarial, en Renaiss consideramos fundamental que las empresas definan con claridad los problemas que buscan resolver y los objetivos específicos que desean alcanzar antes de embarcarse en cualquier proyecto de IA. 

Una de las principales razones por las que los proyectos de IA fracasan es la falta de alineación entre la tecnología y los problemas reales del negocio. Sin una comprensión clara de ambos, el problema a abordar y la herramienta a implementar, es fácil malgastar tiempo y recursos en soluciones tecnológicas ineficientes. Una investigación de Softserve, reveló que el 80% de las empresas que implementan IA no logran alcanzar sus objetivos debido a bien una planificación deficiente, o bien a una falta de claridad respecto a los problemas que buscan resolver. 

En este sentido, el primer paso es identificar los procesos de la empresa que más se beneficiarían de la IA. Desde la optimización de procesos, la mejora de la experiencia del cliente, la reducción de costes o la creación de nuevos productos o servicios, las aplicaciones son innumerables. Este análisis debe estar basado en datos concretos, fiables y recientes, que permitan evaluar (y si es posible cuantificar) tanto la magnitud de los problemas a resolver como el potencial impacto de la IA en dicha resolución. 

Una vez identificado el problema, es esencial establecer objetivos claros y medibles a través de KPIs claros, para guiar la implementación. Estos objetivos deben estar alineados con la visión y objetivos generales de la empresa, y deben de ser los más prácticos y específicos posibles. Así, un error común es definir objetivos abstractos como “mejorar la eficiencia”, en lugar de metas concretas cuantificables como “reducir los tiempos de procesamiento en un 20% en los próximos seis meses”. 

2. Preparación de Datos

La eficacia de un sistema de IA es proporcional a la calidad y relevancia de los datos utilizados por esta. La preparación de estos datos es una fase crucial a observar en cualquier estrategia de implementación de IA. Este proceso incluye la recopilación, limpieza y estructuración de datos para asegurar que sean precisos y relevantes. Sin una preparación de datos adecuada, incluso los algoritmos más sofisticados pueden arrojar resultados inexactos o poco útiles, lo que afecta negativamente a la eficacia de la IA. 

Un reporte de Xeridia secunda la relevancia de la fase de preparación de datos: el 80% del tiempo invertido en proyectos de IA se dedica a la preparación y limpieza de datos. Adicionalmente, una correcta organización y utilización de datos es especialmente relevante para asegurar el cumplimiento con la Ley General de Protección de Datos o “LGPD”.

Uno de los primeros pasos del proceso de preparación de datos es la limpieza de estos, que implica corregir errores, eliminar duplicados y garantizar su coherencia en todos los sistemas. Otro proceso importante es la normalización y estructuración de los datos, que suelen provenir de diferentes fuentes, tales como bases de datos, hojas de cálculo o aplicaciones, y pueden estar en diferentes formatos o lenguajes. Organizar y estructurar estos datos en un formato común y legible para los sistemas de IA es esencial para su correcto análisis y procesamiento.

La innovadora arquitectura de Renaiss, que emplea “Small Language Models”, modelos de lenguaje reducido o “SLMs”, permiten la automatización tanto del proceso de limpieza de datos como de la normalización y estructuración de los mismos. Así, la tecnología de Renaiss facilita y optimiza en gran medida uno de los procesos más complejos y costosos en la implementación de IA.

Finalmente, es vital establecer una estrategia de gobernanza de datos que asegure que los datos sean accesibles, pero también seguros y conformes con las normativas de privacidad aplicables. Definir políticas claras sobre quién puede acceder a los datos, y cómo y cuándo estos se pueden recopilar y utilizar, ayuda a prevenir malas prácticas en el uso de la información, a la vez que preserva la calidad del dato a largo plazo.

3. Selección y Desarrollo de Modelos de IA

Con la variedad de modelos de IA existentes en el mercado, una de las principales problemáticas a abordar en una estrategia de implementación de IA es la selección de un  modelo de IA adecuado a los objetivos del proyecto. Arquitecturas como Renaiss RenForce ofrecen a las empresas  herramientas de gran utilidad para facilitar la toma de estas decisiones. 

La selección del modelo apropiado influirá directamente en el éxito de su implementación en una empresa, así como en los resultados obtenidos. Es imperativo explorar diferentes tipos de modelos (como redes neuronales, árboles de decisión o modelos de aprendizaje supervisado y no supervisado) y seleccionar aquellos que mejor se adapten a las necesidades identificadas por la organización. 

En este sentido, un estudio de MIT Sloan Management Review del año 2021, reveló que el 85% de las empresas que logran una implementación exitosa de IA seleccionan sus modelos en función de la complejidad del problema que están tratando de resolver, y no simplemente porque el modelo en cuestión sea el más avanzado tecnológicamente.

El éxito en la implementación de IA no se basa en seleccionar el modelo más reconocido o innovador, sino en elegir aquel que mejor se alinee con las necesidades y limitaciones específicas de la empresa, optimizando recursos y asegurando resultados eficientes. Renaiss no solo asiste a las empresas en la selección de los modelos más adecuados para sus desarrollos específicos, sino que además cuenta con un pionero sistema de orquestación de modelos, que se encarga de definir de forma automática cuál es el modelo más apropiado en base a la petición específica de un usuario o el proceso a ejecutar.

4. Integración con Sistemas Existentes

La integración de las soluciones de IA con los sistemas existentes de una organización es otra fase que determinará el éxito o el fracaso de un proyecto de IA. Esta integración no solo implica la conexión técnica entre diferentes plataformas y herramientas, sino también la alineación cultural y operativa dentro de la empresa. Algunos aspectos a tener en cuenta son los siguientes:

• Desafíos de la Integración Técnica

Un desafío común es la resistencia al cambio. Muchas organizaciones cuentan con sistemas heredados que llevan años utilizándose, y los empleados pueden mostrarse reacios a adoptar nuevas tecnologías —especialmente si estas no les son familiares. Para abordar esta reticencia, es esencial fomentar una cultura organizacional que valore la innovación y la evolución, tanto de la compañía a nivel tecnológico como de sus propios trabajadores a nivel profesional. Para esto, la capacitación y la comunicación son clave: los empleados no deben entender la IA como una amenaza, competencia o una mayor inversión de esfuerzo, sino como una herramienta a su disposición y beneficio que le asistirá en su trabajo y mejorará la eficiencia general, facilitando el desarrollo de tareas y optimizando resultados.

• Integración de Repositorios

La integración de los sistemas o arquitecturas de IA desde el punto de vista técnico es uno de los mayores retos del proceso de implementación de IA empresarial. En muchos casos, uno de los grandes retos técnicos a los que se enfrentan las empresas y sus equipos de IT es la existencia de una gran variedad de repositorios de datos, de diferentes naturalezas. La integración de IA empresarial requiere de la conexión de los sistemas de IA a los diferentes repositorios de datos de una empresa. Habitualmente, para llevar a cabo esta conexión se utilizan “APIs” (Interfaces de Programación de Aplicaciones o “Application Programming Interface” por sus siglas en inglés), programas que permiten que diferentes sistemas (como la IA y los repositorios) se comuniquen entre sí. Para facilitar la integración de la IA con los repositorios de las empresas, Renaiss cuenta con una selección de APIs compatibles con los repositorios de datos más utilizados por las empresas, lo que agiliza considerablemente esta compleja tarea.

• Evaluación y Ajuste

Una vez que se ha implementado la integración, es crucial monitorizar su rendimiento y realizar ajustes según sea necesario. La evaluación continua permite a las empresas identificar áreas de mejora y optimizar la interacción entre la IA y los sistemas existentes. Implementar métricas claras para medir el éxito de la integración es fundamental para garantizar que la IA genere el impacto deseado.

• Colaboración Interdepartamental

La colaboración entre diferentes departamentos también es vital para una integración exitosa. Los equipos de IT, operaciones y negocio deben trabajar juntos para garantizar que las soluciones de IA estén alineadas con los objetivos estratégicos de la empresa. Este enfoque colaborativo facilita la integración técnica a la vez que ayuda a asegurar que las soluciones de IA sean utilizadas de manera efectiva en toda la organización.

5. Consideraciones Éticas y de Cumplimiento Normativo

En Renaiss se considera fundamental el abordaje de cuestiones legales y éticas relacionadas con la implementación de IA. El cumplimiento con normativas tales como la Ley Europea de Inteligencia Artificial o la LGPD es esencial, y debe de ser abordado tanto en el diseño y desarrollo de un sistema de IA como en su implementación y uso. En este sentido, consideraciones éticas como la transparencia, el correcto uso de los datos y la mitigación de sesgos en los modelos deben observarse en todo momento. Las decisiones tomadas por algoritmos de IA deben ser justas, equitativas y responsables.

Desde el punto de vista legal, es necesario evaluar la adecuación de los modelos de IA utilizados a la normativa aplicable, lo cual implica llevar a cabo un análisis de ambas, la tecnología a utilizar y las finalidades esperadas. Esto permitirá llevar a cabo un correcto análisis de riesgos en base a las clasificaciones establecidas en la Ley de Inteligencia Artificial, necesario para identificar los requisitos con los que deben cumplir los desarrolladores y las empresas implementadoras. Renaiss colabora activamente con las empresas para asegurar la adecuación de las implementaciones a las normativas aplicables.

Otro de los aspectos clave, tanto desde un punto de vista legal como ético, es la privacidad de datos. Los modelos de IA suelen procesar grandes cantidades de datos personales, lo que hace necesario asegurar la alineación de las prácticas tecnológicas y empresariales con las normativas aplicables de protección de datos, como la LGPD. 

Actualmente, son también objeto de debate los diferentes conflictos éticos que pueden derivar de una incorrecta implementación o utilización de la IA, conflictos que pueden incluso llegar a acarrear consecuencias legales. Uno de los ejemplos más relevantes es la necesidad de mitigación de sesgos. Los modelos de IA pueden reproducir o incluso amplificar sesgos existentes en los datos a utilizar, lo que lleva a la toma de decisiones injustas o discriminatorias. Según un estudio de AI Now Institute de la Universidad de Nueva York, las organizaciones que priorizan la identificación y corrección de sesgos en sus modelos mejoran significativamente la equidad de sus resultados, lo que a su vez refuerza la confianza en sus soluciones, y asegura el cumplimiento con las diferentes normativas aplicables.

Por lo tanto, garantizar el cumplimiento normativo y el respeto de las  consideraciones éticas no solo protege a la empresa de riesgos legales, sino que también fomenta la confianza de usuarios y clientes, asegurando que las soluciones de IA sean socialmente responsables y equitativas.

6. Planificación de la Escalabilidad y Sostenibilidad

La escalabilidad y sostenibilidad de un sistema de IA son propiedades que Renaiss considera prioritarias para una implementación exitosa a largo plazo, debiendo ser anticipadas por las empresas ya en la propia estrategia de implementación de IA. Una estrategia que tenga en cuenta la escalabilidad y sostenibilidad de una integración prepara a la organización para gestionar el posible aumento de la complejidad de las operaciones, que podría suponer no sólo la evolución tecnológica, sino también un potencial crecimiento del propio negocio.

En cuanto a la infraestructura tecnológica, muchos adoptan infraestructuras de nube o  “cloud” para escalar sus soluciones de IA de manera eficiente. Según un estudio de IT User para 2025, el 74% de las organizaciones que implementan IA utilizarán plataformas cloud por su flexibilidad y capacidad de escalado. Las plataformas cloud permiten a las empresas manejar mayores volúmenes de datos y modelos de IA más complejos sin tener que invertir constantemente en hardware adicional.

Al mismo tiempo, es crucial identificar el impacto que supone una implementación de IA en los recursos humanos de una empresa. A medida que la adopción de la IA se extiende dentro de la empresa, se necesitará más personal especializado, como especialistas en IA, ingenieros de machine learning o equipos de IT. La formación continua y la contratación de talento especializado son fundamentales para sostener un crecimiento tecnológico a largo plazo.

Por último, las alianzas estratégicas con proveedores tecnológicos, consultoras y centros de investigación son herramientas útiles para obtener un mayor aprovechamiento de los beneficios de la IA a nivel empresarial. El establecimiento de alianzas clave puede facilitar a las empresas el acceso a las últimas innovaciones y tecnologías del sector, impulsando el crecimiento tecnológico empresarial sin necesidad de desarrollos internos.

La correcta integración de sistemas de IA puede resultar en un crecimiento tecnológico o  comercial. Una correcta planificación de la escalabilidad de los sistemas de IA implica estar cubierto ante las posibles necesidades se deriven de este crecimiento, lo que asegura que los sistemas de IA se mantengan flexibles, eficientes y sostenibles a largo plazo.

7. Evaluación y Mejora Continua

Una vez implementada la IA, Renaiss recomienda encarecidamente evaluar su rendimiento con indicadores tangibles y en base a los objetivos establecidos inicialmente en la estrategia de implementación de IA. Para esto, se deben establecer KPIs o métricas claras que permitan analizar el rendimiento de la IA en áreas clave, tales como la precisión de resultados, la eficiencia operativa, reducción de costes o satisfacción del cliente, entre otras.

Junto con la monitorización del rendimiento de los sistemas, se recomienda establecer un ciclo de retroalimentación continuo. Esto implica revisar regularmente los resultados obtenidos por los sistemas de IA, identificar áreas de mejora y ajustar los modelos o procesos según sea necesario. Este enfoque iterativo asegura la efectividad de la IA a largo plazo, permitiendo al mismo tiempo la optimización de los sistemas a medida que los datos, las necesidades del negocio y la tecnología cambian y evolucionan.

Los procesos de monitorización y retroalimentación permiten establecer un ciclo de mejora continua que facilitará la adaptación a cambios en el entorno empresarial, tales como nuevas regulaciones, demandas del mercado o avances tecnológicos. Así, no solo se garantiza que la IA sea efectiva en el momento de su implementación, sino también que esta pueda evolucionar con la empresa y ofrecer beneficios sostenibles en el tiempo.

Conclusión

La implementación de IA de manera exitosa en el entorno empresarial requiere de una previa planificación estratégica, evaluación constante y mejora continua. Desde la selección de los modelos más apropiados a un proyecto concreto, hasta su integración con los sistemas existentes o la adaptación del personal, cada paso debe estar alineado con los objetivos de la empresa. La capacidad de evaluar y ajustar continuamente las soluciones se basa en una buena estrategia inicial, que asegurará que la tecnología no solo resuelva problemas inmediatos, sino que también aporte valor sostenible a largo plazo y en diferentes escenarios.

Si su empresa está lista para explotar los beneficios de la IA, contacte con Renaiss. Nuestro equipo de expertos le guiará en el proceso: desde la planificación estratégica inicial hasta la implementación y monitorización de proyectos, trabajamos para que sus sistemas estén alineados con objetivos tangibles y preparados para el futuro. ¡Maximice todo el potencial de su empresa con Renaiss!