{"id":1070,"date":"2026-07-03T12:52:50","date_gmt":"2026-07-03T15:52:50","guid":{"rendered":"https:\/\/pressroom.cqap.com.ar\/?p=1070"},"modified":"2026-07-03T12:52:50","modified_gmt":"2026-07-03T15:52:50","slug":"la-ia-evoluciona-a-contramano-del-amesetamiento-empresarial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pressroom.cqap.com.ar\/index.php\/la-ia-evoluciona-a-contramano-del-amesetamiento-empresarial\/","title":{"rendered":"La IA evoluciona a contramano del amesetamiento empresarial"},"content":{"rendered":"\n

La inteligencia artificial de frontera gana medallas de oro en la Olimp\u00edada Internacional de Matem\u00e1tica. La misma tecnolog\u00eda acierta la hora en un reloj de aguja apenas la mitad de las veces.<\/p>\n\n\n\n

No es una an\u00e9cdota graciosa. Si ten\u00e9s que decidir d\u00f3nde utilizar IA, esa contradicci\u00f3n es lo primero que conviene entender. Stanford le puso nombre en su AI Index 2026: la frontera dispareja. La misma IA es brillante y torpe al mismo tiempo, y casi nunca te avisa cu\u00e1l de las dos est\u00e1 siendo.<\/p>\n\n\n\n

Construyo con IA y la llevo a producci\u00f3n. La pregunta que me hacen los CTOs cambi\u00f3: ya no es si la IA sirve, sino por qu\u00e9, sirviendo tanto, cuesta tanto sacarle valor. La respuesta son dos curvas que se est\u00e1n separando.<\/p>\n\n\n\n

La capacidad no toc\u00f3 techo<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Se dice que la IA se ameset\u00f3, que es una burbuja. Los datos de Stanford<\/a> dicen lo contrario. En SWE-bench Verified, que mide bugs reales, pas\u00f3 de 60% a casi 100% en un a\u00f1o. La IA generativa lleg\u00f3 al 53% de la poblaci\u00f3n mundial en tres a\u00f1os, m\u00e1s r\u00e1pido que internet, y el 88% de las organizaciones ya la usa. Y conviene decirlo desde una empresa que vende IA: el que apueste a que esto no sirve va a perder la apuesta.<\/p>\n\n\n\n

Pero la frontera es dispareja<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los agentes que ejecutan tareas por su cuenta saltaron de 12% a 66% de \u00e9xito en pruebas reales de computadora, pero todav\u00eda fallan una de cada tres veces. Por qu\u00e9 brilla en una cosa y se rompe en la de al lado lo expliqu\u00e9 en otra columna: predice texto, no entiende lo que hace. Lo nuevo es que esa competencia no se reparte como la nuestra. Un humano que resuelve una integral seguro sabe leer un reloj; en un modelo, una cosa no dice nada de la otra. Que ande en una prueba no garantiza nada sobre la tarea de al lado. Cada caso de uso hay que probarlo antes de confiar; sin m\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

La otra curva est\u00e1 plana<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Mientras la capacidad sube en vertical, las organizaciones avanzan en horizontal. Seg\u00fan la encuesta global de Deloitte<\/a>, el acceso a herramientas de IA creci\u00f3 50% en un a\u00f1o, pero menos del 60% de quienes lo tienen las usa a diario, y solo el 25% de las empresas llev\u00f3 m\u00e1s del 40% de sus experimentos a producci\u00f3n. El 74% planea desplegar agentes en dos a\u00f1os; apenas el 21% tiene gobernanza madura para supervisarlos. El 84% no redise\u00f1\u00f3 un solo rol. Se sienten listas para contarlo, no para hacerlo.<\/p>\n\n\n\n

El peligro vive en el cruce<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Junten las dos curvas y aparece el problema de 2026: soltamos una capacidad que acelera y es dispareja sobre organizaciones planas y sin preparar. Un agente que funciona el 99% de las veces y falla el 1% en silencio es m\u00e1s peligroso que uno que falla siempre, porque te ense\u00f1a a confiar justo antes de traicionarte. No es casualidad que los incidentes con IA que releva Stanford, casos documentados de da\u00f1o real, pasaran de 233 en 2024 a 362 en 2025.<\/p>\n\n\n\n

No se puede gobernar lo que no se entiende, y lo que estamos por gobernar es disparejamente capaz. Por eso la pregunta no es qu\u00e9 modelo comprar, sino si tu gente sabe d\u00f3nde falla la IA y puede poner ah\u00ed el control humano.<\/p>\n\n\n\n

El borde sin explotar<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

La curva de la capacidad se compra: pronto cualquiera va a tener los mismos modelos que el resto. Levantar la otra, la organizacional, hasta ah\u00ed es lento y caro, pero es lo \u00fanico que no viene en la caja. No es un problema de acceso. Es de activaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Lo comprobamos hace poco en la transformaci\u00f3n de un importante grupo agroindustrial, hoy bajo acuerdo de confidencialidad: la iniciativa super\u00f3 los 4.650 usuarios activos y alcanz\u00f3 una adopci\u00f3n del 100%. El factor decisivo no fue el modelo implementado. Fue la capacidad de alinear personas, procesos y tecnolog\u00eda detr\u00e1s de un objetivo compartido.<\/p>\n\n\n\n

La curva de la m\u00e1quina va a seguir subiendo casi sola. La de las personas no: esa se construye a mano, entendiendo lo que se pone a andar. Las empresas que no lo hagan no se van a quedar sin IA; se van a quedar con un mont\u00f3n de IA que nadie sabe manejar. La diferencia, al final, no la va a marcar el que lleg\u00f3 primero. La va a marcar el que entendi\u00f3.<\/p>\n\n\n\n

Por Santiago Marr<\/em>o. AI Specialist Lead de Santex<\/em><\/p>\n\n\n\n

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