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Guía para implementar IA generativa en las empresas

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La inteligencia artificial generativa (GenAI) ha pasado en poco tiempo de ser una novedad tecnológica a convertirse en una prioridad estratégica para muchas organizaciones. Sin embargo, el entusiasmo inicial suele chocar con una realidad más compleja, pues implementarla con éxito requiere mucho más que integrar un software o automatizar procesos.

Un nuevo estudio elaborado por Konecta en colaboración con Boston Consulting Group (BCG) busca ofrecer claridad en este sentido.

A partir de casos reales de aplicación en el ámbito empresarial, el documento identifica creencias erróneas que dificultan su adopción y propone una guía útil para las compañías que están dando sus primeros pasos con esta tecnología.

Asumir que la IA generativa solo sirve para reducir costos es uno de los errores más frecuentes. Aunque sus beneficios operativos son evidentes, entre ellos mejoras de productividad de hasta un 30% y reducción de tiempos de atención del 16%, su verdadero potencial está en la calidad de las interacciones, la posibilidad de ofrecer formación en tiempo real y el impulso que puede dar al compromiso tanto de clientes como de empleados.

De hecho, la experiencia demuestra que, cuando se integra correctamente, esta tecnología no solo no genera rechazo entre los equipos, sino que puede mejorar notablemente su motivación. Más del 70% de los agentes involucrados en despliegues iniciales reportaron entusiasmo por el uso de estas herramientas, valorando especialmente el tiempo que les permite ahorrar y la oportunidad de centrarse en tareas de mayor valor añadido.

Del lado del cliente, también se rompen algunos prejuicios. No es la automatización lo que molesta a los usuarios, sino un mal servicio.

Cuando la IA se utiliza de forma contextual, con la posibilidad de escalar a un humano si es necesario, los niveles de satisfacción no solo se mantienen, sino que pueden mejorar. Algunos casos reportaron incrementos del 81% al 85% en la satisfacción del cliente en apenas dos meses.

Pero la clave no está solo en el modelo o el algoritmo. La mayoría de los resultados dependen de cómo se integra la IA en el corazón de la operación, es decir, en sus procesos, en sus equipos y en su cultura de datos. Esto implica contar con una infraestructura tecnológica adecuada, pero también con una visión clara de cambio organizacional. Más que sumar una nueva herramienta se trata de repensar el modelo de trabajo desde sus bases.

Finalmente, frente al temor de que esta tecnología reemplace el talento humano, el documento es contundente. Los mejores resultados provienen de modelos colaborativos, en los que las máquinas asumen tareas repetitivas y los humanos se centran en situaciones complejas, emocionales o estratégicas. Más que eliminar empleos, la IA generativa está impulsando la demanda de perfiles híbridos, con competencias tanto digitales como interpersonales.

Para las empresas que buscan avanzar con paso firme en la adopción de esta tecnología, el estudio de Konecta y BCG ofrece un punto de partida concreto. En lugar de promesas abstractas o visiones alarmistas, propone una hoja de ruta basada en la experiencia, enfocada en generar valor real y sostenible.

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