La inteligencia artificial generativa (GenAI) se está consolidando como una de las tecnologías más disruptivas y prometedoras en el ámbito empresarial. Aunque su implementación puede parecer sencilla a nivel superficial, desarrollar funciones robustas, confiables y escalables exige un enfoque cuidadoso no solo en aspectos técnicos, sino también en la estructura organizativa que la respalda. Muchas compañías enfrentan el desafío de convertir prototipos de IA en productos que realmente generen valor a nivel empresarial, y a menudo la clave para superar este obstáculo está en cómo se conforman y colaboran los equipos tecnológicos. Uno de los problemas más destacables en la implementación de GenAI es que la mayoría de organizaciones no logran alcanzar un impacto significativo a nivel corporativo. La facilidad aparente de lanzar productos basados en grandes modelos de lenguaje puede ser engañosa.
Incorporar un llamado a una API en una interfaz web es relativamente trivial, pero garantizar que las respuestas sean consistentes, precisas, seguras y cumplan con normativas, conlleva un trabajo mucho más profundo y especializado. Esta disparidad entre la simplicidad técnica y la complejidad real subraya la necesidad de replantear cómo se estructuran los equipos de desarrollo. En este contexto, emerge un nuevo rol fundamental que trasciende las funciones tradicionales: el ingeniero de IA. Si bien los científicos de datos, ingenieros de software, ingenieros de machine learning y especialistas en datos aportan cada uno una perspectiva vital, ninguno por sí solo cubre la totalidad de habilidades requeridas para enfrentar los retos específicos que plantea GenAI. El ingeniero de IA combina experiencia en integración de modelos avanzados, creación de pipelines robustos, orquestación de agentes, gestión de evaluaciones y monitoreo continuo, pero también debe tener un profundo entendimiento del negocio para traducir correctamente las necesidades en soluciones tecnológicas efectivas.
Un aspecto clave para el éxito reside en la distinción entre funciones que requieren un alto grado de especialización y aquellas que no la necesitan tanto. Para características o productos de bajo riesgo con ámbitos de aplicación limitados, equipos de desarrollo tradicionales pueden implementar funciones genAI con apoyo puntual y lineamientos proporcionados por los especialistas de IA. Sin embargo, para proyectos que demandan una alta confiabilidad, integraciones complejas con múltiples fuentes de datos o implicaciones críticas para el negocio y la regulación, la participación de ingenieros de IA dedicados resulta indispensable. La colaboración entre diferentes perfiles dentro del equipo es esencial. Los ingenieros de IA actúan como puente entre la investigación de modelos y la ingeniería de software, asegurando que las soluciones cumplan con estándares rigurosos de calidad y seguridad, especialmente en industrias sensibles a la privacidad y regulaciones como la salud o finanzas.
Además, asumen la tarea de diseñar frameworks internos para evaluación continua, diseñar controles contra riesgos específicos de GenAI como ataques de inyección o generación de contenido engañoso, y dictan buenas prácticas para el uso ético y responsable de la tecnología. La estructura organizativa también influye directamente en la agilidad y efectividad. Centralizar la competencia de IA en un equipo especializado tiene la ventaja de construir una infraestructura robusta, unificada y reutilizable para toda la empresa, ideal para proyectos transversales y de gran escala. No obstante, existe el riesgo de crear cuellos de botella, retrasando la capacidad de respuesta y generando competencia interna por recursos. Por otro lado, una estructura distribuida, en la que los ingenieros de IA se encuentren dentro de unidades de negocio o equipos de producto, permite una mayor cercanía a los problemas concretos y acelera la iteración gracias a la integración directa con stakeholders.
Este modelo, sin embargo, puede llevar a prácticas heterogéneas y redundancias que impactan en la eficiencia general. La solución más equilibrada y efectiva suele ser un modelo híbrido. En él, se asignan ingenieros de IA dedicados a equipos de producto que lideran iniciativas importantes y a largo plazo, mientras que el equipo central establece estándares, herramientas comunes y ofrece soporte a los equipos distribuidos. Además, los desarrolladores de software reciben formación y recursos para ejecutar proyectos de menor riesgo de forma autónoma, lo que multiplica la capacidad de innovación sin sobrecargar al equipo central de IA. Otro reto interrelacionado es la calidad y evaluación de los outputs generados por modelos generativos.
Los métodos tradicionales para medir precisión en modelos de machine learning no son directamente aplicables dado que GenAI produce respuestas en lenguaje natural con criterios subjetivos. Por ello, diseñar procesos de evaluación adecuados requiere la recopilación manual de datos de referencia, así como evaluaciones especializadas que pueden ser costosas. El desarrollo y automatización de estos procesos es un área en constante evolución y debe ser una preocupación central en la estrategia organizativa. En cuanto a la capacitación, la transición hacia un equipo tecnológico alineado con GenAI significa invertir en formación continua. Es necesario que los miembros del equipo, desde desarrolladores hasta data scientists, comprendan los fundamentos de prompt engineering, explotación de embeddings, arquitecturas de agentes, y las mejores prácticas para control de calidad y prevención de riesgos asociados a modelos generativos.
Esta cultura de aprendizaje es vital para mantener la competitividad y la capacidad de innovación de la organización. Finalmente, la implementación es solo una parte del ciclo de vida de las funcionalidades basadas en GenAI. Los equipos deben adoptar una mentalidad orientada a la monitorización permanente y mejora continua. Esto implica sistemas proactivos para detectar desviaciones de calidad, fallos en producción o problemas de seguridad, junto con mecanismos ágiles para incorporar feedback y ajustar prompts, pipelines y modelos sin interrupciones significativas. En resumen, aprovechar las ventajas disruptivas de la inteligencia artificial generativa requiere una evolución organizada de los equipos tecnológicos.
Esta evolución incluye la creación de roles especializados, modelos organizativos híbridos que acoplen centralización y autonomía, procesos robustos de evaluación, formación constante y un enfoque iterativo en producción. Solo a través de esta combinación es posible transformar la promesa de GenAI en resultados tangibles y fiables que impulsen la innovación con impacto real en la industria y el negocio.
