Coca-Cola lanzó una nueva tanda de anuncios generados con inteligencia artificial, aunque acompañada de varias aclaraciones. El gigante de las bebidas había recibido críticas por una campaña similar el año pasado, y esta vez se esforzó por destacar que 100 personas participaron en la producción de los nuevos comerciales. Según explicaron, ese número está en línea con las campañas de años anteriores. Además, un equipo de artistas trabajó cuadro por cuadro, muchas veces ajustando cada píxel, para retocar las imágenes festivas creadas con IA.
El camino de la inteligencia artificial no es sencillo para los ejecutivos que intentan tomar decisiones en medio de presiones cruzadas. Mientras grandes marcas como Walmart apuestan con fuerza, del otro lado, tanto empleados como consumidores expresan su rechazo y hasta llaman a "boicotear la IA", aunque en la práctica resulte casi imposible evitarla.
Las recientes tandas de despidos en grandes compañías y los comentarios reiterados de referentes del sector tecnológico, que anticipan aún más pérdidas de empleo, alimentaron el malestar. En San Francisco, ese clima volvió a sentirse cuando un auto autónomo de Waymo atropelló a un gato. A partir de ese hecho, varios vecinos comenzaron a pedir que se retiren estos vehículos de las calles.
Todo esto plantea la pregunta de fondo: ¿por qué usar inteligencia artificial?
El dilema que enfrenta Coca-Cola no es exclusivo del sector publicitario. Se repite en distintas industrias y también se percibe en la opinión pública. La tensión de base es clara: si la IA supuestamente vino a mejorar todo, ¿por qué da la impresión de que todo empeoró?
Más allá de los despidos o la publicidad, hay situaciones cotidianas que alimentan el escepticismo. ¿Alguna vez intentaste resolver un problema con un bot de atención al cliente? ¿Le pediste a ChatGPT que hiciera algo que asegura poder hacer y, después de horas, termina admitiendo que no puede? ¿Buscaste una recomendación de restaurante y te mandó a un lugar que cerró hace nueve años?
Cuando se supo que el 95% de los proyectos piloto de inteligencia artificial generativa fracasaban, algunos lo festejaron como si fuera el final de la IA. Se equivocaron. Las compañías tecnológicas dedicadas a este rubro no solo siguen activas, sino que se convirtieron en una pieza central de la economía. La verdadera lección es mucho más simple: muchas empresas y proyectos fallaron porque olvidaron lo más importante, resolver problemas.
Tomemos el caso de Coca-Cola. Si es cierto lo que dicen sobre la cantidad de personas que trabajaron en los anuncios, es probable que no hayan logrado un ahorro considerable. Los comerciales son correctos y hasta simpáticos, pero no muestran una mejora notable en comparación con las campañas navideñas de otros años. La empresa asegura que la inteligencia artificial permitió acelerar el proceso de producción, lo que podría traducirse en un ahorro. Pero queda la duda clave: ¿eso se puede aplicar al resto de la organización o es apenas una reducción de costos puntual y marginal?
Y no es solo una cuestión de ajustes menores, como en el caso de Coca-Cola. A comienzos de este año participé en una reunión con una empresa grande que celebraba con entusiasmo sus avances en transformación con inteligencia artificial. El discurso era impactante, salvo por un detalle: nunca explicaron en qué consistían esos avances. Cuando alguien, por fin, les preguntó, respondieron que su wiki interna ahora funcionaba con IA. Las wikis corporativas pueden ser útiles, claro, pero no se trata precisamente de una innovación transformadora. Además, nunca aclararon qué problema tenía la versión anterior.
Si una empresa quiere tener éxito con la inteligencia artificial —o con cualquier tecnología nueva—, primero tiene que identificar un problema concreto que necesite resolverse. ¿Qué fallaba en los anuncios anteriores? ¿Por qué la capacitación no daba resultados? ¿Qué volvía tan frustrante al software de gestión de gastos? Solo así se puede avanzar en serio, profundizando e invirtiendo en soluciones reales, en lugar de prometer mucho y luego desaparecer sin dejar rastro.
Cuando las empresas no explican con claridad cómo la inteligencia artificial puede mejorarle la vida a la gente, se arriesgan a enfrentar más resistencia y reacciones negativas frente a su adopción. Un buen sistema de atención al cliente con IA, por ejemplo, podría reducir los tiempos de espera y ofrecer respuestas más rápidas, además de generar ahorros para la compañía.
Esa comodidad, probablemente, haría más tolerable para el público cualquier recorte de personal. Lo mismo con un sistema de selección que conecte de manera ágil a los equipos con el talento adecuado. Pero si las herramientas de búsqueda laboral impulsadas por IA terminan enviando currículums al limbo y empujan a los reclutadores, ya frustrados, a contratar al sobrino del jefe, el resultado no va a convencer a nadie.
Las empresas necesitan elaborar estrategias más claras y consistentes para adoptar la inteligencia artificial, y hacerlo con urgencia. Eso no solo les permitirá detectar verdaderos ahorros y aprendizajes, sino que también ayudará al público a identificar beneficios concretos de la automatización. Si no lo hacen, el riesgo es quedar atrapados en un ciclo repetido de indignación y desatinos.
Nota publicada por Forbes US