Tu app no necesita IA (probablemente)
Todo mundo quiere meter inteligencia artificial a su proyecto. Pero antes de subirte al tren del hype, vale la pena preguntarse si realmente la necesitas.
Cada semana alguien nos contacta queriendo “agregarle IA” a su proyecto. A veces tiene sentido. La mayoría de las veces, no.
No porque la inteligencia artificial sea mala o inútil. Es una herramienta increíblemente poderosa cuando se usa bien. El problema es que se ha convertido en un buzzword, en algo que se agrega a las propuestas para que suenen más modernas, en una casilla que hay que marcar para parecer innovador.
Y eso casi nunca termina bien.
El síndrome de la solución buscando problema
Hay una diferencia importante entre tener un problema y buscar la mejor solución, versus tener una solución y buscar dónde aplicarla. La primera es ingeniería. La segunda es marketing.
Cuando alguien dice “quiero usar IA en mi negocio”, la pregunta obvia es: ¿para qué? Y sorprendentemente, muchas veces la respuesta es vaga. “Para ser más eficientes.” “Para automatizar cosas.” “Porque la competencia lo está haciendo.”
Ninguna de esas es una razón técnica. Son razones emocionales disfrazadas de estrategia.
Cuándo la IA sí tiene sentido
La inteligencia artificial brilla cuando tienes grandes cantidades de datos y necesitas encontrar patrones que un humano no podría detectar. Cuando necesitas procesar información no estructurada como texto libre, imágenes o audio. Cuando el problema que intentas resolver tiene demasiadas variables para escribir reglas explícitas.
Si tienes miles de tickets de soporte y quieres categorizarlos automáticamente, IA tiene sentido. Si quieres predecir qué clientes están a punto de cancelar basándote en su comportamiento, IA tiene sentido. Si necesitas extraer información de documentos escaneados, IA tiene sentido.
Pero si quieres enviar recordatorios automáticos a clientes que no han pagado, no necesitas IA. Necesitas un cron job y una consulta a la base de datos. Si quieres generar reportes mensuales, no necesitas IA. Necesitas un script que agregue datos. Si quieres que tu sistema tome decisiones basadas en reglas claras, no necesitas IA. Necesitas lógica de negocio bien escrita.
El costo oculto de la IA innecesaria
Meter IA donde no se necesita no es gratis, aunque uses APIs “baratas”. Primero está el costo de desarrollo, que es significativamente mayor porque requiere expertise especializado. Después está el costo de operación, porque los modelos de lenguaje y visión cobran por uso, y esos centavos se acumulan rápido cuando escalas.
Pero el costo más grande es la complejidad innecesaria. Un sistema con IA es más difícil de debuggear porque los resultados no son determinísticos. Es más difícil de mantener porque los modelos cambian y las APIs se actualizan. Es más difícil de explicar a los usuarios porque “a veces funciona diferente” no es una buena respuesta cuando algo sale mal.
Y luego está el problema de las expectativas. Cuando le dices a alguien que su sistema usa “inteligencia artificial”, esperan magia. Esperan que entienda contexto, que aprenda de sus errores, que mejore con el tiempo. La realidad es que la mayoría de las implementaciones son mucho más limitadas, y esa brecha entre expectativa y realidad genera frustración.
La pregunta que deberías hacer
Antes de pedir IA en tu proyecto, pregúntate: ¿podría un humano hacer esto siguiendo instrucciones escritas? Si la respuesta es sí, probablemente no necesitas IA. Necesitas automatización tradicional, que es más barata, más predecible y más fácil de mantener.
La IA es para cuando las instrucciones no se pueden escribir. Cuando el problema es demasiado complejo o demasiado variable para reducirlo a reglas. Cuando necesitas que el sistema “entienda” en lugar de solo “ejecute”.
Si tu problema se puede resolver con un diagrama de flujo, no necesitas IA.
Cuándo sí vale la pena
Dicho todo esto, hay casos donde la IA transforma completamente lo que es posible. Chatbots que realmente entienden lo que el usuario pregunta en lugar de buscar palabras clave. Sistemas de recomendación que encuentran patrones que ningún analista vería. Procesamiento de documentos que extrae información de formatos inconsistentes. Análisis de sentimiento que detecta clientes insatisfechos antes de que se quejen.
En estos casos, la IA no es un lujo ni un diferenciador de marketing. Es la única forma viable de resolver el problema.
La clave es ser honesto sobre cuál es tu caso.
Si no estás seguro de si tu proyecto necesita IA o solo buena ingeniería tradicional, podemos ayudarte a evaluarlo. A veces la respuesta es “sí, definitivamente”. A veces es “no, pero esto otro te resuelve mejor el problema”. Ambas respuestas son válidas.