La Inteligencia Artificial generativa no tiene el ROI esperado

Leía hace unos días un artículo que aseguraba que a nivel empresarial, el hype por la IA estaba muriendo.
8 de cada 10 empresas no estaban viendo un ROI suficiente tras sus inversiones en Inteligencia Artificial, y estaban cancelando proyectos a diestro y siniestro.

En mi opinión, cuando surge una nueva tecnología (La IA no es nueva, pero la revolución de la IA generativa, sí se puede decir que es muy reciente) hay tres tipos de empresas:
- Early Adopters: Sale algo nuevo y tienen que estar en la cresta de la ola. Puede salir bien, o puede salir mal, pero han de ser pioneras.
- Me siento y espero: Utilizan a las primeras (las early adopters) y ven si esa tecnología merece o no merece la pena.
- Las que llegan tarde: Normalmente suelen ser empresas ancladas en el pasado (lo cual no tiene por qué ser malo). Su cuota de mercado está prácticamente asegurada por mucho tiempo y no necesitan meterse en cada nuevo fregado que aparece.

Vivimos en la era del hype. De la inmediatez, y eso a nivel empresarial, sobre todo si eres un early adopter, es peligroso.
Y no lo digo porque puedas intentar incorporar tecnologías contraproducentes para tu negocio. Lo digo porque es probable que quieras usar cosas que no necesitas o que aún no están preparadas para hacer lo que tú necesitas.

Esta situación me recuerda a cuando no hace demasiados años, nacían los AngularJS, Angular, VUE o React. Frameworks de desarrollo con JavaScript, que aportaban un dinamismo hasta entonces desconocido en el mundo web. Todas las empresas querían hacer cosas con estos frameworks. No era lo más adecuado, ni era lo que se necesitaba en la mayoría de las ocasiones, pero era lo que se quería.
Mirabas ofertas de empleo y todo eran empresas buscando expertos en frameworks que acababan de nacer. Eso es lo mismo que está sucediendo ahora mismo con la IA: Muchas empresas quieren incorporar esta tecnología a su stack, sin saber en muchas ocasiones qué puede aportarles realmente o para qué lo pueden necesitar.

Decía el artículo (lo podéis leer aquí), que se han podido alcanzar casi 62.000 millones de dólares en inversión en Inteligencia Artificial generativa, que ha terminado en un abandono de estos proyectos en un porcentaje de un 42%... Lo que es una barbaridad... Pero lo veo normal, si tenemos en cuenta lo que decía antes: Vivimos en la era del hype y la inmediatez.

Ahora mismo incorporar IA generativa a muchos proyectos es complicado por los siguientes motivos:
- Por regla general, se carece de una infraestructura adecuada.
- No existen herramientas consolidadas.
- Relativamente, hay pocos profesionales que estén bien formados como para llevar a cabo de una forma sólida muchos de los proyectos que se quieren llevar a cabo.
- Es una tecnología muy amplia y que poca gente conoce realmente a nivel empresarial.

El primer punto es muy importante: Hacer uso de la IA generativa no es pagar una suscripción de ChatGPT o Gemini y a volar. Se debe tener en cuenta la privacidad y la seguridad de los entornos y los datos, lo que puede implicar una infraestructura propia que, a día de hoy, es bastante cara (O utilizar servicios Cloud, de los que muchos equipos de Sistemas aún no tienen conocimientos suficientes para administrarlos correctamente).

El segundo punto también es interesante. Como ejemplo, hasta hace muy pocos meses, no disponíamos de protocolos que dieran interconexiones simples a los LLM, lo que hacía que dotar de la capacidad de trabajar con herramientas a los modelos de IA, fuera algo muy complejo y costoso.
La llegada del protocolo MCP ha paliado este hecho, pero esto es algo que ha sucedido "antes de ayer" como el que dice, lo que nos viene a decir que esta es una tecnología a la que puede que aún le faltan herramientas para poder hacer algunas cosas de una forma correcta.

Hace no demasiado tiempo hice un curso de gestión de proyectos con IA, y hubo un punto que me llamó la atención y con el que estuve 100% de acuerdo: Cuando vas a iniciar un nuevo proyecto puedes hacer un estudio de en qué puede ayudarte la IA generativa dentro del proyecto, lo que no te asegura que vayas a necesitar incorporar esta tecnología.

Creo que cualquiera que lidere un equipo, un proyecto o una empresa, quiere poder decir "Yo utilicé esta herramienta desde el principio", pero hay veces que debes permanecer a la espera.

Querer usar una tecnología por poder decir "Yo la usé primero", no tiene ningún sentido.
Si quieres incorporar Inteligencia Artificial Generativa a tu empresa o tus proyectos, primero asegúrate de que realmente te es necesario o que te va a beneficiar y luego, asegúrate de contar con los medios adecuados (Infraestructura y trabajadores cualificados).

Si me lees desde hace un tiempo, sabrás que me encanta n8n, un software low-code de automatización de procesos, muy en boca de todos ahora mismo. Con él, he logrado hacer cosas increíbles con pocos clicks que aliviarían o eliminarían algunos "pains" importantes dentro de mis proyectos... Pero llevar estas automatizaciones a un entorno productivo no es para nada sencillo y requiere de unos conocimientos e infraestructuras que pueden ser complicadas de manejar y mantener.

¿Qué significa esto? Que en algunas ocasiones, aunque las herramientas puedan eliminar o ayudar a eliminar un problema, su implantación es tan costosa, que no merece la pena (al menos, en ese momento). Y esto es algo que por mucho que queramos usar una tecnología, hay que ser realistas y darnos cuenta de cuando es así.

Si eres jefe de proyecto, o tienes cierto nivel dentro de la cadena mando, te recomiendo ser reflexivo en cuanto a la IA y el uso que le podemos dar dentro de los proyectos existentes así como de los nuevos (Esto aplica realmente a cualquier nueva tecnología que surge). Un estudio de viabilidad, nos salva en muchas ocasiones de un exceso de ímpetu por querer ser pioneros, que es lo que, en mi opinión, les está pasando a muchas empresas al querer incorporar demasiado pronto una tecnología como la IA generativa, que realmente no tantas personas son capaces realmente de trabajar con ella correctamente a día de hoy.

¿Y tú qué opinas? ¿Eres early adopter, o tienes un perfil más conservador? ¡Cuéntamelo en un mensaje en LinkedIn! Estaré encantado de leerte.