A medida que disminuye el entusiasmo por la IA, la sustancia supera al espectáculo mientras los expertos exigen un impacto medible

A medida que el mercado madura, el entusiasmo por la IA está dando paso a preguntas difíciles. La integración, el ROI y el valor real están en el punto de mira a medida que las empresas se vuelven cautelosas ante las promesas sin pruebas. La conversación ya no trata sobre lo que la IA podría hacer, sino sobre lo que realmente ofrece.

Mike Haylon, director general de AI Studio de Asana, construye con una mentalidad de ventas empresariales y sin ilusiones. Puede que los agentes de IA sean el futuro, pero según Haylon, la mayoría de las empresas en 2025 no están preparadas. Los obstáculos técnicos y las expectativas exageradas siguen siendo un impedimento para una implementación real.

Los CIO quieren resultados: Destacar es cuestión de sustancia, no de artificios. Tras hablar con CIO de toda Europa y Norteamérica, Haylon tiene una directriz clara: "No te molestes con un mensaje diferenciado. Muéstrame un caso de uso. Muéstrame un antes y un después del impacto que puedes generar".

Esa demanda de sustancia también modera el entusiasmo en torno a los agentes de IA. "Se habla mucho de los agentes", dice Haylon. "Aunque nosotros también creemos que los agentes serán indispensables, ahora mismo existe un desafío para implementarlos de manera realmente efectiva".

Los peligros de la indexación de datos: Haylon señala una trampa común: las empresas asumen que volcar todos sus datos en un solo lugar y añadir una capa de búsqueda hará que los agentes funcionen. "Simplemente indexar todos tus datos en un solo lugar y desplegar agentes no significa que vayan a ser efectivos", afirma. "No hay mucha estrategia en eso. Solo frustra y confunde a los agentes y a las personas que están detrás".

La estructura supera al espectáculo: Asana evita el demostraciones llamativas y comienza con lo básico. "Nos enfocamos en un caso de negocio claro que se base en un flujo de trabajo manual existente", comenta Haylon. Sus creadores de flujos de trabajo actúan como un GPS, ofreciendo a los agentes "indicaciones paso a paso" a seguir. "Te damos las instrucciones para llegar a tu destino", explica Haylon. Es un enfoque metódico y estructurado, y lo más importante: funciona. La IA rinde mejor cuando está anclada a procesos reales y a datos limpios y útiles.

El poder para las personas: Para Haylon, el verdadero valor de la IA surge cuando los usuarios sin conocimientos técnicos pueden utilizarla realmente. "Puedes darles un contexto claro y una dirección clara", afirma. El creador de flujos de trabajo de Asana está diseñado para ser tan intuitivo que "somos capaces de capacitar a personas sin perfil técnico para que aprendan con bastante rapidez a aprovechar la IA". ¿Qué es lo que hace que funcione? "Contexto, estructura y orientación: exactamente lo que se necesita para sacar el máximo provecho de la IA tal como existe hoy".

Demuéstralo, no lo cuentes: La estrategia de Asana se apoya en la educación y en pruebas del mundo real. Se trata de "educar, habilitar y dar a las personas esperanza y confianza en cómo la IA puede mejorar su caso de uso", dice Haylon. Aunque los LLM pueden ofrecer respuestas rápidas, el verdadero valor requiere más. "Nuestro trabajo es ayudar a materializar eso contando historias sobre los casos de uso que estamos implementando con éxito". La forma de diferenciarse, señala, es "hablar en términos del cliente y luego cuantificarlo realmente cuando te diriges al CIO".

El pragmatismo prevalece: Los agentes de IA pueden dominar la conversación, pero Haylon no se deja llevar por el ciclo de expectativas. "Está claro que no todo el mundo sabe exactamente qué significa. Hay formas más prácticas de obtener valor de la IA que una implementación generalizada", afirma. Lo que más importa, añade, es la ejecución: "Un poco de estructura y orientación a lo largo del camino ayuda mucho", dice Haylon.