Identificar estos patrones ayuda a que los equipos de negocio visualicen rápidamente qué puede hacer la IA por ellos, sin necesidad de entender la tecnología a fondo.
Los seis patrones
- Generación de contenido: Creación automatizada de textos, imágenes, presentaciones, respuestas, informes, etc.
- Automatización de tareas: Uso de IA para ejecutar procesos repetitivos que antes requerían intervención humana.
- Investigación y búsqueda: Recuperación rápida de información, análisis de documentos largos o síntesis de contenido complejo.
- Análisis de datos: Exploración, visualización y generación de insights a partir de grandes volúmenes de datos.
- Codificación (desarrollo): Soporte para tareas técnicas: escribir código, revisar, documentar, generar pruebas, etc.
- Ideación y estrategia: Asistencia creativa: propuestas, alternativas, planificación, generación de ideas o enfoques estratégicos.
“Estos patrones son como bloques de construcción. Casi todos los casos de uso de IA que escalan bien, combinan uno o varios de ellos.”
Para aplicar en sesiones de descubrimiento
Usar estos seis patrones como una herramienta de exploración es muy útil en talleres con áreas funcionales. Pregunta:
“¿Qué tareas de tu día a día encajarían en alguno de estos patrones?”
Esto ayuda a las personas a aterrizar ideas y visualizar mejor las capacidades reales de la IA.
No te saltes los básicos: la IA no hace magia
Uno de los mensajes más potentes (y necesarios) de la guía de OpenAI es que la IA no se implementa sola. A menudo, se sobreestima su capacidad y se subestima el trabajo necesario antes, durante y después del desarrollo de un caso de uso.
OpenAI lo deja claro: “Muchos fracasos en IA no tienen que ver con el modelo, sino con una mala definición del problema, datos incompletos, procesos no claros, o baja adopción por parte del usuario.”
¿Qué se necesita realmente para que funcione?
Diagnóstico realista
Hay que entender de verdad el proceso y los datos antes de aplicar IA. Si no sabes qué se hace, cómo se hace y por qué, cualquier modelo estará construido sobre terreno inestable.
Cultura y liderazgo
Sin apoyo de los líderes y sin una narrativa clara del valor, la IA se queda en piloto. Es clave explicar el para qué, comunicar con transparencia, e involucrar a los equipos desde el inicio.
Adopción, adopción, adopción
Un sistema de IA solo tiene impacto si se usa. Y para que se use, tiene que integrarse bien en el flujo de trabajo, ser fácil de usar, y aportar valor visible. Además, debe haber formación, soporte y evolución continua. Las mejores soluciones son aquellas que “encajan” con el trabajo real del usuario, no las más avanzadas técnicamente.
Medir el impacto real
No basta con que la IA funcione técnicamente. Hay que saber si está generando valor de negocio: ahorro, eficiencia, mejora de la experiencia, o nuevas capacidades.
“Tener un modelo preciso es irrelevante si nadie lo usa o si no cambia nada en la operación.”
Reflexión para proyectos reales
Antes de construir nada, responde:
- ¿Está claro el problema?
- ¿Tenemos los datos que necesitamos?
- ¿Sabemos quién lo va a usar?
- ¿Qué pasará si funciona? ¿Quién lo adoptará?
La IA no es una herramienta mágica, es una capacidad estratégica que necesita método, gestión y cultura para funcionar. Y como repetimos en clase:
“Ayuda a la IA, para que la IA te ayude a ti.”
Recomendaciones para empezar hoy
La guía de OpenAI concluye con una serie de recomendaciones muy prácticas para que las organizaciones puedan activar iniciativas de IA desde ya, sin esperar a tener un proyecto perfecto o grandes recursos.
La idea es empezar en pequeño, validar valor, construir conocimiento interno… y crear una cultura de experimentación responsable.
“No necesitas tener todo resuelto. Solo necesitas tener claro un problema, una hipótesis y una manera de probar si la IA puede ayudarte.”
