Nos encontramos todos los días con líderes de negocio preocupados ante un mismo escenario: saben que deben adoptar la inteligencia artificial en sus empresas, pero no saben por dónde empezar ni qué resultados esperar. Por ello, recopilamos en este artículo las cinco claves para que tengas una visión global y te guíen con éxito por este camino.
La incertidumbre ante la inteligencia artificial es comprensible: cada vez son más comunes los pilotos que no consiguen los resultados esperados, las promesas sobredimensionadas y los proyectos desconectados del negocio. A esto se suma el temor a invertir sin retorno o a no estar preparados para escalar.
No hacer nada no es una alternativa.
Tras la experiencia con clientes, en Softeng hemos aprendido que las estrategias de IA que realmente generan valor tienen algo en común: una visión 360º que une el negocio con la tecnología mediante cinco puntos clave.
1. Selecciona el caso de uso de IA que genere impacto real
Toda estrategia de IA debe comenzar con una pregunta sencilla: ¿para qué queremos la IA en nuestra empresa? Porque no se trata de adoptar tecnología “porque hay que hacerlo”, sino de resolver problemas reales o capturar oportunidades de negocio.
En Softeng hemos comprobado, por ejemplo, que muchos proyectos de automatización con IA fracasan por empezar al revés: explorando capacidades técnicas antes de tener claro el valor.
El punto de partida ideal es identificar casos de uso para incorporar la inteligencia artificial que combinen alto impacto con alta viabilidad. ¿Dónde puede la IA generar más retorno rápidamente? ¿Qué procesos requieren mucha intervención manual o procesado de información?
Sin embargo, la IA se alimenta de información, por lo que identificar el caso de uso adecuado pierde valor si no partimos de una base sólida de datos corporativos, lo que nos lleva al siguiente punto:
2. Asegura la calidad de los datos para que tu IA funcione
Un modelo de IA es tan bueno como lo son los datos con los que se alimenta. Y aquí muchas empresas se dan un golpe con la realidad: datos dispersos, duplicados o incompletos. En la práctica, eso se traduce en modelos que no funcionan correctamente, decisiones erróneas o desconfianza en la tecnología.
Desde nuestra experiencia en Softeng, un proyecto de IA necesita datos de calidad, siguiendo un modelo de gobernanza que garantice su valor para convertirlos en un activo estratégico y útil para la IA. Por ello, primero es fundamental preguntarse: ¿Cómo estamos gestionando los datos a lo largo de todo su ciclo de vida?
Aquí la tecnología puede ayudar: plataformas como Microsoft Fabric permiten a las empresas conectar datos dispersos y aplicar desde el inicio criterios de calidad, seguridad y gobierno.
Esto no solo mejora la fiabilidad de la información, sino que sienta las bases para que la inteligencia artificial funcione con garantías y aporte verdadero valor al negocio.
Una vez definido que ya hemos identificado el caso de uso adecuado y hemos preparado nuestros datos, llega otro punto clave: decidir cuál es la mejor forma de hacer realidad el proyecto.
3. Define el camino más eficiente para empezar con la IA
Según las predicciones de Forrester para 2025, el 75% de las empresas que intenten construir sus propias arquitecturas agenticas de IA fracasarán debido a la complejidad técnica que requieren.
Por ello, según la misma investigación, las empresas que apuesten por la IA recurrirán a consultoras para desarrollar agentes personalizados o utilizarán agentes integrados en ecosistemas de software de proveedores existentes.
En ese contexto, una de las formas más eficientes de comenzar con la IA es aprovechando las Business Apps de Microsoft, como Power Platform, que ya incorporan IA en el flujo natural de los procesos empresariales.
Esto permite desplegar agentes de IA que ayudan, por ejemplo, a ventas, marketing o atención al cliente sin necesidad de construir soluciones desde cero, reduciendo la barrera de entrada.
Ahora bien, cuando la empresa tiene necesidades específicas o quiere desarrollar soluciones más personalizadas, Azure AI Foundry permite construir aplicaciones de IA generativa adaptadas al contexto propio, combinando modelos avanzados con datos internos y un entorno de desarrollo controlado.
Ambas herramientas de Microsoft permiten escalar a medida que las necesidades de la empresa evolucionan, lo que es clave para evitar fracasos a largo plazo.
4. Protege tus datos desde el inicio para construir confianza digital
A medida que la IA se extiende por toda la organización, los riesgos también aumentan. Hablamos de exposición accidental de datos sensibles o el uso inadecuado de modelos. En este contexto, la seguridad debe estar integrada desde un primer momento.
Desde Softeng insistimos en todos los proyectos de IA que llevamos a cabo que las empresas deben incluir medidas activas de protección desde el inicio. Esto implica etiquetar correctamente la información confidencial, clasificar los datos por niveles de sensibilidad y establecer reglas de acceso y uso claras, especialmente en entornos donde los modelos consumen datos no estructurados como documentos, correos o chats.
Por supuesto, la tecnología de Microsoft aporta garantías de seguridad, cifrado y cumplimiento. Pero la responsabilidad última de la protección recae en la organización, que debe tener, por su parte, una estrategia de seguridad que incluya, por ejemplo, la gobernanza, controles internos y definición de roles.
Solo así se puede garantizar un uso responsable, ético y que evite futuros dolores de cabeza.
5. Prepara tu infraestructura para escalar la IA con éxito
Uno de los grandes desafíos de muchos proyectos de IA es la escalabilidad. Es fácil lanzar un piloto con éxito; lo difícil es mantenerlo operativo y extenderlo a toda la empresa sin fricciones ni cuellos de botella.
En este punto, contar con una infraestructura como Microsoft Azure marca una diferencia tangible. Sin entrar tanto en detalles técnicos como la potencia de cómputo o las capacidades de autoscaling, Azure ofrece la plataforma completa que permite entrenar, desplegar, monitorizar y versionar modelos de IA de forma ágil y segura.
Sabemos que los líderes de negocio no necesitan más ruido sobre la IA. Necesitan un partner que entiendan sus retos, conozcan su negocio y construyan soluciones a su medida.
Ahora que ya tienes clara la visión global que necesitas para liderar con éxito la estrategia de IA en tu empresa, ¿Avanzamos juntos para hacerlo realidad?