La IA generativa necesita expertos del negocio para aportar valor real en las empresas
La inteligencia artificial generativa aporta más valor cuando se adapta al trabajo real de la empresa con la participación activa de expertos internos.
Resumen del artículo publicado en hbr.org y recomendado por Digital Skills Institute el 26 de agosto de 2026.
La idea extendida entre muchas organizaciones es que las mayores ganancias de la inteligencia artificial generativa procederán de herramientas comerciales ya preparadas, pensadas para aumentar la productividad individual. Sin embargo, el texto pone en duda esa expectativa y sostiene que los retornos más importantes no llegarán de soluciones genéricas listas para usar, sino de aplicaciones diseñadas para toda la organización, capaces de generar valor para grupos amplios de empleados y de reforzar las competencias distintivas de cada empresa.
La implantación útil de estas soluciones exige algo más que adquirir tecnología. Para construir aplicaciones de inteligencia artificial generativa que encajen con la actividad real de una compañía, resulta necesario contar con el compromiso de los expertos del dominio: profesionales que conocen en profundidad los procesos, criterios, restricciones y necesidades específicas del negocio. Su participación no puede limitarse a validar una herramienta al final del proceso. Deben dedicar tiempo y esfuerzo a explorar cómo podría emplearse la tecnología en situaciones concretas y qué usos tendrían sentido dentro del funcionamiento cotidiano de la organización.
Ese papel es especialmente relevante porque las soluciones con mayor valor no se obtienen mediante una simple transferencia de modelos genéricos al entorno empresarial. La inteligencia artificial generativa necesita experimentación: probar posibilidades, ajustar usos, detectar límites y comprobar si una aplicación mejora realmente el trabajo. En ese proceso, los especialistas internos pueden identificar problemas relevantes, distinguir entre resultados útiles y respuestas superficiales, y orientar el desarrollo hacia capacidades que refuercen lo que la empresa ya sabe hacer bien.
La cuestión central, por tanto, no es solo tecnológica ni depende únicamente de los equipos encargados de datos o sistemas. Requiere crear condiciones para que los expertos del dominio participen activamente en los experimentos. Su implicación supone invertir energía en una tarea que puede quedar fuera de sus responsabilidades habituales, por lo que las empresas deben apoyarles si esperan obtener resultados significativos. Sin esa colaboración sostenida, las iniciativas corren el riesgo de quedarse en pruebas aisladas o en herramientas desconectadas del trabajo real.
La propuesta se orienta hacia un modelo organizativo en el que la experimentación con inteligencia artificial generativa se construya alrededor del conocimiento interno. Las empresas que aspiren a desarrollar soluciones amplias deberán facilitar que quienes dominan cada área colaboren con quienes conocen la tecnología. De ese intercambio pueden surgir aplicaciones capaces de beneficiar a muchos empleados y mejorar capacidades propias de la organización, en lugar de limitarse a pequeños incrementos individuales de productividad mediante herramientas estándar.
