Empresas IA First

El enfoque “IA First” está revolucionando la manera en que organizaciones de todo tipo abordan la implementación de tecnologías de inteligencia artificial. Como podemos ver en la publicación de Antonio Ortiz, este concepto representa un cambio de paradigma donde la IA no es simplemente una herramienta adicional, sino el núcleo estratégico de todas las operaciones y decisiones empresariales. Este análisis examina los retos, oportunidades y la velocidad con que tanto empresas como administraciones públicas pueden adoptar eficientemente este modelo transformador.

El concepto IA First: más allá de la simple adopción tecnológica

Adoptar un enfoque “IA First” significa colocar la inteligencia artificial como el elemento central de la estrategia organizativa. No se trata solo de implementar herramientas de IA en procesos existentes, sino de repensar completamente cómo funciona la organización con la IA como punto de partida. Como señala Luis von Ahn, CEO de Duolingo, esta filosofía implica aceptar que “no podemos esperar a que la tecnología sea perfecta al 100%. Preferimos movernos con urgencia y asumir pequeños errores de calidad ocasionales que avanzar despacio y perder la oportunidad”.

Este concepto va mucho más allá de ver la IA como un simple asistente o copiloto. Adoptar un modelo “IA First” implica integrar la inteligencia artificial como núcleo estratégico en cada etapa del negocio, desde la toma de decisiones hasta la personalización de ofertas y la automatización de procesos. Las organizaciones que abrazan este enfoque colocan la IA en el centro de sus operaciones y procesos de decisión, no como complemento sino como fundamento.

Duolingo: el caso paradigmático de transformación IA First

El ejemplo más representativo y reciente de esta transformación es Duolingo. Luis von Ahn anunció en abril de 2025 que la empresa adoptaría oficialmente una estrategia “IA First”, comparándola con la apuesta por las aplicaciones móviles que hicieron en 2012, lo que les valió ser reconocidos como la mejor app del iPhone en 2013. Esta decisión ha permitido a Duolingo lograr resultados impresionantes: desarrollaron 148 nuevos cursos en apenas 12 meses, cuando les había llevado 12 años crear sus primeros 100 cursos. Este nivel de productividad ejemplifica los beneficios tangibles de la implementación estratégica de la IA.

En su transición, Duolingo ha declarado que reducirá progresivamente la contratación de servicios externos para tareas que puedan ser automatizadas con IA, y ha adoptado un enfoque radical: “Hacer ajustes menores a sistemas diseñados para personas no bastará. En muchos casos, habrá que empezar desde cero”. Esta visión refleja la profundidad del cambio que implica volverse verdaderamente “IA First”.

Retos clave para la implementación eficiente

La transición hacia un modelo “IA First” presenta numerosos desafíos que deben abordarse cuidadosamente:

1. Transformación cultural y operativa

La adopción de un enfoque “IA First” requiere un cambio cultural profundo. Como señala The Black Box Lab, “esto no va solo de usar herramientas modernas, sino de cambiar el enfoque mental y cultural de la empresa”. Las organizaciones deben replantearse completamente sus procesos y estructuras, pasando de pequeñas mejoras incrementales a rediseños fundamentales.

2. Gestión de fallos y errores

Como menciona Luis von Ahn, un aspecto fundamental es asumir que la implementación de IA conllevará errores y fallos iniciales. Las organizaciones deben desarrollar tolerancia a estos fallos mientras mejoran continuamente sus sistemas, prefiriendo la acción rápida sobre la perfección paralizada. Esta mentalidad de “fallar rápido” resulta especialmente desafiante para organizaciones tradicionales con poca tolerancia al riesgo.

3. Competencias y talento humano

La transformación “IA First” exige nuevas habilidades y conocimientos. Las empresas deben invertir en la capacitación de su personal existente y atraer nuevo talento especializado. Como indica la experiencia de BBVA, poner la IA en manos de expertos en diferentes áreas produce soluciones más efectivas y adaptadas.

4. Transparencia y ética

Para organizaciones, especialmente administraciones públicas, los aspectos éticos y de transparencia son cruciales. La implementación de IA debe considerar cuestiones como la opacidad, los sesgos, la discriminación y la protección de datos. Estos desafíos requieren marcos regulatorios claros y procedimientos de gobernanza robustos.

Velocidad de implementación: el factor tiempo

Un aspecto relevante es la rapidez con que organizaciones pueden transformarse en “IA First”. La experiencia de Duolingo demuestra que esta transición puede producir resultados notables en plazos relativamente cortos. En menos de un año, la empresa logró multiplicar su capacidad de producción de contenidos, sugiriendo que organizaciones ágiles pueden obtener beneficios sustanciales en ciclos cortos.

Sin embargo, la velocidad varía significativamente según el sector y el tamaño de la organización:

En el sector privado

Las empresas tecnológicas y startups suelen avanzar más rápidamente, como muestra el caso de Duolingo o Klarna, cuyo asistente de IA comenzó a manejar dos tercios de todos los chats de servicio en pocos meses, realizando el trabajo equivalente a cientos de agentes.

Según datos de McKinsey, la tasa de adopción de IA entre grandes empresas globales pasó del 20% en 2017 al 72% en 2024, mostrando una aceleración significativa, impulsada en gran medida por la irrupción de ChatGPT. Esto sugiere que empresas con recursos adecuados pueden transformarse relativamente rápido.

En administraciones públicas

El ritmo de adopción en el sector público tiende a ser más lento, aunque está acelerándose. En ejemplos como el del gobierno de Washington DC, la implementación de sistemas de IA para analizar videos de inspección redujo el tiempo de procesamiento de 75 a 10 minutos, demostrando beneficios inmediatos.

No obstante, las administraciones públicas enfrentan barreras específicas como estructuras burocráticas rígidas, restricciones presupuestarias y necesidades de transparencia adicionales que pueden ralentizar el proceso de transformación.

Claves para una transición eficiente hacia IA First

Para maximizar la eficiencia en la implementación del enfoque “IA First”, las organizaciones deben considerar:

1. Comenzar con casos de uso de alto impacto

Las organizaciones deben identificar áreas donde la IA puede generar beneficios inmediatos y significativos. Siguiendo el ejemplo de Morgan Stanley, comenzar con evaluaciones específicas permite demostrar valor rápidamente.

2. Invertir temprano y construir capacidades internas

Klarna ha demostrado que invertir temprano en capacidades de IA y fomentar su uso entre los empleados (el 90% ya utiliza IA en su trabajo diario) acelera la adopción y maximiza los beneficios.

3. Personalizar y adaptar los modelos

Como muestra la experiencia de Lowe’s con OpenAI, ajustar los modelos de IA a las necesidades específicas de la organización mejora significativamente su rendimiento. No basta con implementar soluciones estándar.

4. Crear plataformas internas

Mercado Libre desarrolló una plataforma interna llamada Verdi que ayuda a sus 17.000 desarrolladores a construir aplicaciones de IA de manera consistente y rápida. Este enfoque permite escalar la adopción a toda la organización.