La inteligencia artificial generativa ha captado particularmente la atención de las empresas a nivel global. Sí, la misma que permite a herramientas como ChatGPT redactar textos, a DALL·E generar imágenes desde descripciones y a otras plataformas crear música, código o incluso vídeos a partir de simples instrucciones. Pero más allá del asombro inicial, la pregunta que se hacen cada vez más líderes de negocio es clara: ¿cómo se aplica esto a mi organización?
En Prenomics, acompañamos a empresas a integrar soluciones tecnológicas que generen valor real. Y en el caso de la IA generativa, creemos que su verdadero potencial se revela cuando dejamos de hablar de lo que "podría hacer" y empezamos a usarla en los problemas del día a día.
¿Qué es la IA generativa (sin tecnicismos)?
A diferencia de otras aplicaciones de la IA que se enfocan en analizar, clasificar o predecir información, la IA generativa tiene una característica diferencial: crea contenido nuevo. Lo hace a partir de patrones aprendidos en grandes volúmenes de datos. Su función principal no es decirte si algo es verdadero o falso, sino generar resultados plausibles, creativos y contextualizados.
Por ejemplo:
Puede redactar un resumen ejecutivo de un informe financiero.
Puede generar código en múltiples lenguajes de programación.
Puede diseñar imágenes para una campaña de marketing.
Puede sugerir mejoras a una presentación comercial.
Lo más interesante es que lo hace de forma sorprendentemente coherente y natural, como si estuvieras interactuando con una persona experta, rápida y siempre disponible.
¿Qué puede hacer por tu negocio?
El potencial de la IA generativa se despliega en casi todos los rincones de una organización. A continuación, compartimos cómo ya está generando impacto real en distintas áreas:
Atención al cliente
La IA generativa está revolucionando la forma en que las empresas interactúan con sus clientes. Herramientas como asistentes virtuales pueden responder consultas en lenguaje natural, identificar intenciones complejas y ofrecer soluciones a medida sin intervención humana. Esto mejora la experiencia del cliente, reduce tiempos de espera y libera a los equipos para que se enfoquen en situaciones de mayor valor agregado. Además, puede analizar el tono emocional de los mensajes, redactar seguimientos automáticos y mantener actualizadas las bases de conocimiento.
Marketing y contenidos
Las áreas de marketing han adoptado la IA generativa para crear contenido relevante y personalizado a gran velocidad. Desde publicaciones en redes sociales hasta páginas de producto, pasando por campañas de email y presentaciones, los modelos generativos permiten producir piezas adaptadas a cada audiencia y canal. También son útiles para probar diferentes versiones de mensajes, optimizar la conversión y mantener una coherencia de marca entrenando los modelos con un tono específico.
Ventas
La IA generativa permite a los equipos comerciales agilizar sus procesos. Puede generar propuestas personalizadas basadas en las necesidades del cliente, redactar respuestas a objeciones frecuentes y extraer aprendizajes de conversaciones previas. Incluso se puede integrar en los sistemas de CRM para automatizar seguimientos o recomendar los próximos pasos en un ciclo de ventas.
Operaciones y reporting
En contextos donde el volumen de datos es alto, la IA generativa ayuda a traducir la información técnica en narrativas comprensibles. Automatiza la elaboración de reportes, crea alertas explicativas y redacta resúmenes ejecutivos que permiten tomar decisiones más informadas. Esto se traduce en eficiencia operativa y en mayor alineación entre áreas técnicas y de negocio.
Producto y desarrollo
En los equipos técnicos, la IA generativa no solo acelera la escritura de código, sino que también documenta funcionalidades, traduce fragmentos entre lenguajes de programación y propone soluciones a errores comunes. Su impacto se extiende a la mejora de procesos de testing, la actualización de documentación técnica y el desarrollo de prototipos rápidos.
Recursos humanos
Una aplicación en crecimiento es la automatización de procesos de selección y desarrollo de talento. La IA puede analizar currículos, sugerir candidatos afines a una vacante, generar guiones para entrevistas y personalizar el onboarding según el rol. Además, permite elaborar planes de desarrollo profesional basados en el desempeño y feedback del equipo, sin depender exclusivamente de evaluaciones subjetivas.
Gestión de riesgos
En sectores como seguros o servicios financieros, la IA generativa agiliza la identificación de patrones inusuales en grandes volúmenes de datos, lo que facilita la detección de fraudes y la evaluación de riesgos. También permite generar informes dinámicos que resumen hallazgos clave y respaldan decisiones críticas en tiempo real.
Esto no significa que la IA vaya a reemplazar a los equipos humanos. Todo lo contrario: les proporciona superpoderes. Permite acelerar tareas repetitivas, aumentar la productividad y enfocarse en actividades de mayor valor estratégico.
¿Cuáles son los riesgos?
Por supuesto, no todo es mágico. La IA generativa también presenta riesgos que deben ser gestionados con criterio. Uno de los principales es la posibilidad de errores o "alucinaciones": los modelos pueden generar información que parece correcta, pero no lo es. Esto hace que la supervisión humana siga siendo imprescindible, especialmente cuando se trabaja con información sensible o se toman decisiones relevantes.
Otro riesgo es el sesgo. Los modelos de IA aprenden de los datos con los que fueron entrenados, por lo que si estos datos tienen sesgos (por ejemplo, de género, raza o clase), esos mismos sesgos pueden reproducirse en los resultados. Esto puede afectar tanto la calidad como la equidad de las decisiones automatizadas.
También hay que considerar la seguridad y la confidencialidad. No todas las herramientas de IA están preparadas para manejar información sensible o propietaria, por lo que es importante evaluar cuidadosamente el entorno tecnológico en el que se aplican.
Finalmente, surge el debate sobre la propiedad intelectual. Cuando un modelo genera un contenido, ¿quién es el dueño de ese resultado? Este es un terreno todavía en evolución legal y ética, especialmente en áreas como el diseño, la redacción o el desarrollo de software.
IA generativa ≠ Experimento corporativo
En muchos casos, las empresas se acercan a la IA generativa desde la curiosidad o la moda. Prueban algunas herramientas, hacen un par de experimentos internos y luego lo abandonan porque "no se aplicaba a nuestro negocio".
El problema no es la tecnología, sino cómo se integra. Como toda herramienta, su valor depende del contexto y del problema a resolver. No se trata de usar IA porque sí, sino de detectar dónde realmente puede generar ahorro de tiempo, mejora de calidad o impacto en la experiencia.
¿Cómo lo trabajamos en Prenomics?
En Prenomics nos especializamos en automatizar procesos y mejorar la toma de decisiones a través de datos y tecnología. La IA generativa se ha convertido en una aliada clave para multiplicar ese impacto.
¿Qué hacemos distinto?
Partimos del negocio, no de la herramienta. No preguntamos “¿qué se puede hacer con IA?”, sino “¿qué te está tomando demasiado tiempo hoy?” o “¿dónde necesitas más claridad o velocidad?”
Combinamos datos propios con modelos generativos. Aprovechamos tus reportes, dashboards y bases de datos para que la IA hable el lenguaje de tu empresa.
Creamos soluciones a medida. Desde generación de resúmenes ejecutivos automáticos hasta asistentes internos para equipos comerciales.
Acompañamos con criterio técnico y sentido común. Filtramos el ruido, cuidamos la gobernanza y priorizamos siempre el impacto real.
Entonces... ¿está tu empresa lista?
La IA generativa no es exclusiva de grandes corporaciones ni de equipos con decenas de ingenieros. Hoy, cualquier empresa puede empezar a incorporar estas herramientas de forma progresiva y segura.
Lo importante es tener claro:
Qué problemas se quieren resolver.
Qué datos están disponibles.
Qué nivel de madurez tiene el equipo para adoptar nuevas soluciones.
Y con qué socio tecnológico se quiere transitar ese camino.
Un consejo para empezar
Elige un proceso. Uno solo. Que sea repetitivo, valioso, y donde el resultado sea contenido, comunicación o análisis.
Pregúntate: ¿qué pasaría si esto pudiera resolverse en 3 minutos con ayuda de IA?
Ahí empieza la magia.
Y si deseas explorar juntos ese primer paso, en Prenomics estamos listos para ayudarte.