{"id":24779,"date":"2026-04-24T08:51:52","date_gmt":"2026-04-24T07:51:52","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=24779"},"modified":"2026-04-24T08:51:52","modified_gmt":"2026-04-24T07:51:52","slug":"pasemos-de-centrarnos-en-construir-ia-y-hacerlo-en-crear-valor","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=24779","title":{"rendered":"Pasemos de centrarnos en construir IA y hacerlo en crear valor"},"content":{"rendered":"

La ventaja real no est\u00e1 en desarrollar desde cero lo que ya existe en el mercado, sino en aprovecharlo mejor que los dem\u00e1s<\/strong><\/p>\n

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Por Juli\u00e1n G\u00f3mez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n

Persiste una idea que sigue atrayendo a muchos equipos ejecutivos y tecnol\u00f3gicos: si una organizaci\u00f3n dispone de talento, infraestructura y recursos econ\u00f3micos, entonces crear su propia soluci\u00f3n de inteligencia artificial desde cero parece la opci\u00f3n m\u00e1s ambiciosa y, por ende, la m\u00e1s estrat\u00e9gica. Evoca control. Evoca independencia. Evoca innovaci\u00f3n. Sin embargo, en numerosos casos sucede justo lo contrario: se convierte en una v\u00eda costosa, lenta y agotadora que desv\u00eda la atenci\u00f3n de lo verdaderamente importante.
\nConviene distinguir entre desarrollar tecnolog\u00eda y generar valor, porque no son lo mismo. El mercado de la IA ya ha avanzado claramente hacia esta segunda etapa. La cuesti\u00f3n clave ya no es qui\u00e9n consigue replicar antes una capacidad b\u00e1sica, sino qui\u00e9n logra integrarla mejor, gestionarla de forma m\u00e1s eficaz y conectarla antes con un problema empresarial real. Apostar por construir desde cero algo que ya existe rara vez es visionario; con frecuencia implica una asignaci\u00f3n ineficiente de recursos.
\nEs habitual, tanto a nivel humano como empresarial, sobreestimar lo que puede hacerse internamente. Si se cuenta con datos, ingenieros, potencia de c\u00e1lculo y una necesidad concreta, la conclusi\u00f3n parece evidente, hay que hacerlo en casa. Esa l\u00f3gica puede funcionar en \u00e1mbitos donde el valor diferencial est\u00e1 en el proceso propio. Pero en inteligencia artificial no siempre aplica. A menudo, la ventaja no reside en fabricar el motor, sino en saber utilizarlo mejor que los dem\u00e1s.
\nEl inconveniente surge cuando se confunde autosuficiencia tecnol\u00f3gica con ventaja competitiva. No son equivalentes. Una empresa puede invertir meses en desarrollar una soluci\u00f3n propia y descubrir despu\u00e9s que ha destinado recursos a replicar algo que el mercado ya ofrece con mayor madurez, escala y velocidad de evoluci\u00f3n. En ese momento, la supuesta independencia empieza a parecer m\u00e1s un sobrecoste que una fortaleza.
\nAntes de iniciar cualquier proyecto interno de IA, conviene plantearse una cuesti\u00f3n inc\u00f3moda \u00bfEsto realmente nos diferencia o simplemente buscamos una mayor sensaci\u00f3n de control? Si la tecnolog\u00eda ya existe, ha sido probada y evoluciona r\u00e1pidamente en manos de proveedores especializados, construir una versi\u00f3n interna pocas veces demuestra visi\u00f3n. Con frecuencia refleja orgullo t\u00e9cnico.
\nY cuando ese orgullo t\u00e9cnico domina decisiones de negocio suele derivar en infraestructuras complejas de mantener, acumulaci\u00f3n de deuda t\u00e9cnica y una organizaci\u00f3n cada vez m\u00e1s alejada de su prop\u00f3sito principal. Lo que comienza como una apuesta por la autonom\u00eda acaba siendo una carga constante de mantenimiento. Cada actualizaci\u00f3n, ajuste o problema de escalabilidad pasa a depender del equipo interno. La empresa deja de centrarse en usar la tecnolog\u00eda para centrarse en sostenerla.
\nUn ejemplo \u00fatil se encuentra en los inicios de la aviaci\u00f3n. En aquella etapa, el sector estaba formado por peque\u00f1os talleres, experimentaci\u00f3n artesanal y mucha intuici\u00f3n. Hab\u00eda entusiasmo e ingenio, pero faltaban est\u00e1ndares, m\u00e9todos claros y una comprensi\u00f3n profunda de desaf\u00edos cr\u00edticos. El resultado era previsible: numerosos intentos fallidos, dise\u00f1os fr\u00e1giles y una gran distancia entre volar y consolidar una industria fiable.
\nEl verdadero avance no lleg\u00f3 solo por construir m\u00e1s aviones, sino por introducir disciplina, investigaci\u00f3n sistem\u00e1tica y especializaci\u00f3n. Es decir, el progreso no dependi\u00f3 de que cada actor improvisara soluciones constantemente, sino de profesionalizar el sector y diferenciar la experimentaci\u00f3n \u00fatil de la improvisaci\u00f3n costosa. La comparaci\u00f3n con la IA actual es clara: poder construir algo no implica que deba hacerse dentro de cada organizaci\u00f3n.
\nAlgo similar ocurri\u00f3 con los primeros sistemas tecnol\u00f3gicos dise\u00f1ados para organizar entornos complejos, que en ocasiones terminaban generando m\u00e1s desorden. Los sistemas iniciales de control del tr\u00e1fico lo evidenciaron, sin una buena coordinaci\u00f3n, criterios s\u00f3lidos de implementaci\u00f3n y una l\u00f3gica operativa coherente, una infraestructura pensada para mejorar la circulaci\u00f3n pod\u00eda a\u00f1adir confusi\u00f3n. El problema no era la herramienta, sino su mala ejecuci\u00f3n.
\nEn inteligencia artificial sucede lo mismo. Una empresa puede desarrollar su propio modelo, su propia arquitectura y sus flujos de inferencia buscando mayor control. Pero si ese sistema no se apoya en una arquitectura s\u00f3lida, procesos claros, seguridad robusta y costes operativos razonables, la complejidad crece m\u00e1s r\u00e1pido que el valor generado. Y cuando eso ocurre, el proyecto ya empieza a perder sentido.
\nLas motivaciones para apostar por un desarrollo completamente interno suelen repetirse: protecci\u00f3n de datos, defensa de la propiedad intelectual y la expectativa de reducir costes a medio plazo. Son argumentos l\u00f3gicos. Sin embargo, muchas organizaciones subestiman todo lo que implica despu\u00e9s. No se trata solo de entrenar o ajustar modelos; hay que mantenerlos, gobernarlos, monitorizarlos, auditarlos, actualizarlos, asegurar su funcionamiento y realinearlos continuamente.
\nMientras tanto, el mercado avanza sin pausa. Los proveedores especializados evolucionan m\u00e1s r\u00e1pido, distribuyen mejor los costes de aprendizaje y reparten sus inversiones entre m\u00faltiples clientes. As\u00ed surge una paradoja, la empresa que buscaba mayor independencia termina atada a una infraestructura propia cada vez m\u00e1s compleja, costosa y exigente. Y lo m\u00e1s problem\u00e1tico no es el gasto, sino la p\u00e9rdida de foco estrat\u00e9gico.
\nLa alternativa no pasa por renunciar a la IA ni por adoptar soluciones externas sin criterio. Consiste en cambiar el enfoque: dejar de priorizar la construcci\u00f3n y centrarse en el rendimiento. La pregunta clave no es si la empresa puede desarrollar la herramienta, sino si realmente necesita hacerlo para generar valor. Si una soluci\u00f3n existente ofrece seguridad, fiabilidad, rapidez de implementaci\u00f3n y mejoras tangibles en productividad, merece ser considerada seriamente.
\nEsto requiere menos romanticismo tecnol\u00f3gico y m\u00e1s rigor en la ejecuci\u00f3n. Implica comparar alternativas, medir impacto, analizar costes totales, evaluar riesgos y comprender d\u00f3nde est\u00e1 la verdadera diferenciaci\u00f3n. En algunos casos, tendr\u00e1 sentido construir capas propias sobre tecnolog\u00eda existente. En otros, la mejor decisi\u00f3n ser\u00e1 integrar eficazmente, gobernar adecuadamente y enfocar el talento interno en procesos, datos y experiencia de cliente. No todo lo relevante debe crearse desde cero.
\nEs importante asumirlo: la ventaja competitiva no siempre la obtiene quien desarrolla la tecnolog\u00eda, sino quien la utiliza mejor para lograr resultados concretos. En un entorno donde las capacidades b\u00e1sicas de IA se han estandarizado r\u00e1pidamente, insistir en reinventarlas internamente puede alejar a la empresa de su negocio principal.
\nGenerar valor no consiste en demostrar que se puede construir un sistema, sino en conseguir que ese sistema \u2014propio o externo\u2014 reduzca tiempos, simplifique operaciones, mejore la toma de decisiones y acelere resultados. Ese es el verdadero objetivo. Aprovechar lo que ya funciona, exigir m\u00e9tricas claras y reservar el desarrollo propio para lo que realmente marca la diferencia no es renunciar a innovar, sino una forma madura de convertir la innovaci\u00f3n en ventaja competitiva.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Juli\u00e1n G\u00f3mez Bejarano, Chief Digital Officer LedaMC<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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