Marinela Profi, Líder Global de Estrategia de Mercado en IA e IA Generativa en SAS, abordó el impacto de la Inteligencia Artificial Generativa (Gen AI) y la evolución de su adopción tanto en el ámbito individual como en el empresarial.
Con casi una década de experiencia en Inteligencia Artificial y un enfoque reciente en la implementación de modelos de lenguaje a gran escala en entornos corporativos, Profi presentó una visión clara de los desafíos y oportunidades que esta tecnología ofrece en la charla ‘Los LLM por sí solos no resuelven los problemas empresariales’ en Hello Data ColombIA!
Según Profi, “2023 fue el año de la experimentación con IA Generativa”, marcando un punto de inflexión con la aparición de ChatGPT para el público en general. “Todos querían experimentar, invertir y comprender cómo esta tecnología podía transformar sus empresas”.
2025: La era de la brecha de la IA Generativa
Ahora, en 2025, Profi describe el momento actual como “la era de la brecha de la IA Generativa”, una fase en la que la adopción de esta tecnología está divergiendo en dos caminos distintos. “Por un lado, vemos a individuos aprovechando la IA generativa para tareas cotidianas, desde la creación de imágenes hasta la generación de mensajes o recetas”. Las investigaciones muestran que el uso de la IA generativa entre usuarios se ha duplicado en un año, alcanzando un 72 % en 2024.
Sin embargo, el panorama empresarial es muy diferente. “Las organizaciones enfrentan dificultades para obtener un retorno de inversión (ROI) de la IA generativa”, señala Profi. De hecho, informes de Gartner predicen que para 2025, una gran cantidad de proyectos empresariales basados en IA generativa fracasarán al intentar pasar de la fase de prueba a la producción.
Ante este escenario, Profi compartió 3 factores esenciales para la implementación exitosa de la IA Generativa en empresas:
1. Preparación de datos y privacidad
“No importa cuál sea la innovación tecnológica del momento, siempre volvemos a la importancia de los datos”, afirmó. Con los modelos de lenguaje a gran escala, los desafíos de calidad y seguridad de los datos se intensifican. “Muchos creen que la calidad de los datos solo importa para datos estructurados, pero en realidad, en datos no estructurados como el texto, la calidad es incluso más crítica debido a problemas como duplicaciones, sesgos y costos de almacenamiento”.
Para enfrentar estos desafíos, Profi recomienda técnicas de gobernanza de modelos de lenguaje. “Prefiltrar los datos antes de enviarlos a un modelo de IA generativa marca una gran diferencia en los resultados”.
2. Uso de datos sintéticos
El segundo factor clave es la generación de datos sintéticos. “Estos datos se crean artificialmente con IA a partir de datos reales, permitiendo entrenar modelos sin exponer información sensible”, explicó Profi. En el sector financiero, por ejemplo, el uso de datos sintéticos ha permitido mejorar la detección de fraudes y reducir pérdidas millonarias.
3. Reconocer que los modelos de IA no son una solución milagrosa
Profi enfatizó que los modelos de lenguaje por sí solos no resuelven problemas empresariales. “Las organizaciones deben integrar la IA con estrategias de negocio bien definidas y herramientas complementarias”. Como ejemplo, mencionó un caso de gestión de quejas de clientes en un banco, donde la implementación de IA Generativa para resumir interacciones y generar respuestas automáticas optimizó la atención al cliente.
Un llamado a cerrar la brecha de género en la IA Generativa
Al final de su charla, Marinela Profi, y tomando como marco el Día de la Mujer, hizo un llamado a la acción sobre la importancia de la inclusión de las mujeres en la revolución de la IA Generativa en empresas y en la sociedad en general. Destacó que la próxima generación, Gen Alpha (nacidos después de 2010), entrará en la fuerza laboral en solo 6 años, y es fundamental que las mujeres formen parte activa de este cambio.
“No tengan miedo de esta tecnología y anímense a que sus hijas, esposas, amigas usen la IA generativa. Porque esta tecnología impactará profundamente su futuro y las decisiones que tomarán en el mundo. Le debemos esto a la próxima generación”, enfatizó Profi.
Advirtió que si la percepción actual de la IA sigue siendo dominada por los hombres, “el ciclo se repetirá”, excluyendo a muchas mujeres de oportunidades clave en el ámbito tecnológico. Por eso, instó a los asistentes a motivar a las mujeres de su entorno a adoptar y explorar la IA Generativa para asegurar su participación en esta transformación digital.
Profi compartió que los hombres superan a las mujeres en el uso de IA generativa en todos los grupos de edad. La brecha más amplia se encuentra entre los trabajadores de la Generación Z, donde el 71 % de los hombres utiliza IA generativa semanalmente, en comparación con solo el 59 % de las mujeres. Advirtió que esta diferencia no es solo una estadística, sino una señal de alerta para el futuro del equilibrio de género en la IA y en el entorno laboral.
Las investigaciones sugieren que los principales factores que frenan a las mujeres en la adopción de IA generativa son la falta de confianza y la capacitación. Señaló que la IA no es exclusiva de los hombres, sino de quienes decidan utilizarla. “Nadie tiene completamente resuelta la IA. Quienes parecen más seguros simplemente están aprendiendo sobre la marcha, como todos los demás”.
La IA generativa ha transformado la manera en que las personas interactúan con la tecnología, pero su implementación efectiva en el mundo empresarial aún enfrenta barreras significativas. Marinela Profi deja un mensaje claro: “El éxito con IA generativa en organizaciones no depende solo de la tecnología, sino de la calidad de los datos, las estrategias de implementación y una visión realista de sus capacidades”.
En definitiva, la brecha de la IA Generativa es una realidad en 2025, y solo aquellas empresas que sepan abordar estos desafíos con metodologías adecuadas podrán aprovechar todo su potencial.
