La conversación sobre IA suele irse a extremos: o reemplaza todo, o no sirve para nada.
La parte útil está en el medio: IA como capa de productividad sobre procesos que ya existen.
Dónde sí aporta rápido
- resumir información larga
- convertir conversaciones en tareas
- generar borradores técnicos
- automatizar chequeos repetitivos
- explicar errores y logs
- crear snippets iniciales
Dónde hay que tener cuidado
- decisiones financieras sin verificación
- cambios en producción sin revisión
- seguridad y credenciales
- contenido publicado sin fuentes
- automatizaciones que afectan clientes
La buena implementación no es “poner IA en todo”. Es identificar cuellos de botella y poner asistencia donde reduzca fricción sin perder control.