Con más de un millón de negocios utilizando actualmente sus herramientas en plataformas como WhatsApp y Messenger, Meta busca construir un servicio integral capaz de acompañar la creación y administración completa de un negocio en sus redes
La inteligencia artificial ya no es solo ese chatbot con el que conversamos, pues se convirtió en el eje sobre el que giran las decisiones comerciales de las grandes tecnológicas. Meta lo dejó bien claro al poner sobre la mesa una cifra que impresiona, un gasto de capital proyectado de entre 130.000 y 145.000 millones de dólares para no quedarse atrás en esta carrera.
Mark Zuckerberg, CEO de la compañía, hace una proyección a cinco años en la que los agentes personales de IA trascenderán los chatbots tradicionales para ejecutar tareas complejas, apoyando directamente a emprendedores y empresas a gestionar sus operaciones con esquemas de cobro basados en resultados.
Con más de un millón de negocios utilizando actualmente sus herramientas en plataformas como WhatsApp y Messenger, Meta busca construir un servicio integral capaz de acompañar la creación y administración completa de un negocio en sus redes. Sin embargo, mientras las grandes tecnológicas aceleran el ritmo, las organizaciones enfrentan serios cuellos de botella operativos para traducir estas herramientas en ganancias reales.
De chatbots a gestores de negocios
La estrategia de la tecnológica no se limita a responder mensajes de clientes o concretar ventas inmediatas. La visión de Meta busca que sus agentes automatizados sean capaces de resumir conversaciones, detectar necesidades específicas del mercado, analizar a la competencia y sugerir estrategias de negocio avanzadas. Además, la compañía planea transformar la monetización de este software a través de suscripciones y tarifas ligadas al volumen de compra o desempeño, replicando la lógica de las campañas publicitarias donde se paga en función de los resultados obtenidos.
Pese al entusiasmo generado por esta infraestructura y las proyecciones de Zuckerberg para los próximos años, la adopción masiva en el sector empresarial choca con la realidad de las operaciones diarias. La brecha entre la capacidad del modelo tecnológico y la preparación organizativa amenaza con estancar las iniciativas empresariales en un ciclo interminable de pruebas piloto.
En qué fallan las empresas al implementar IA
Para entender por qué tantas organizaciones naufragan al intentar escalar estas soluciones, Imran Aftab, CEO y cofundador de la firma 10Pearls, señala que el éxito corporativo depende menos de las habilidades del modelo y más de consolidar las bases organizativas y operativas de la empresa. El especialista identifica varios puntos ciegos críticos que frenan el retorno de inversión y amenazan la seguridad institucional.
Uno de los principales riesgos radica en la proliferación del llamado Shadow AI o uso no autorizado de IA por parte de los empleados. Un informe citado por Aftab indica que el 90% de la fuerza laboral emplea chatbots a pesar de que solo el 40% de las empresas cuenta con una suscripción oficial. Frente a este peligro para la seguridad de la información, Aftab aconseja que «las auditorías de IA y de datos son el primer paso crítico para lidiar con las brechas de gobernanza; es imposible detener las fugas de datos sin saber dónde están sus fuentes».
Asimismo, las empresas suelen cometer el error de limitar la tecnología al servicio al cliente o las áreas de cara al público, ignorando las áreas internas donde el impacto financiero puede ser mucho mayor. Al respecto, el directivo advierte que «las funciones operativas y de back-office son donde los procesos son más repetitivos, cargados de documentos y datos, y donde se obtienen ganancias de ROI compuestas con el tiempo». Aftab invita a los líderes a analizar «cuánto tiempo y dinero se puede ahorrar automatizando el procesamiento de facturas en finanzas o la generación de auditorías en cumplimiento».
Por último, el fracaso de las estrategias de IA suele responder a una mala selección de métricas de evaluación y a la falta de integración del factor humano en la supervisión. Analizando la forma en que se diagnostica y mide el rendimiento, Aftab enfatiza que «cualquier médico respetable no haría un diagnóstico sin examinar primero los síntomas y el historial médico del paciente». Para evitar el fracaso financiero de estos proyectos, el especialista concluye que «las organizaciones que mantienen el pulso sobre las mediciones relevantes del éxito de la IA están mejor preparadas para evitar quemar los presupuestos de IA a una velocidad vertiginosa». Noti/Imágenes
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