Esteban Solís
AI First Chief Officer, Novacomp
Harold Alfaro
Managing Director, Novacomp
Cuando Novacomp creó el rol de AI First Chief Officer, muchas personas me preguntaron qué significa ese título en la práctica. La respuesta corta: significa que alguien en la organización tiene la responsabilidad específica de asegurarse de que la inteligencia artificial no sea una promesa, sino una capacidad que funciona en producción, con resultados medibles, en los entornos reales de nuestros clientes.
Es un rol que no existía hace tres años porque el mercado no lo necesitaba. Hoy lo necesita — porque la distancia entre saber qué es la IA y saber cómo escalarla en una organización real es enorme, y esa distancia le está costando dinero, tiempo y oportunidades a cientos de empresas en América Latina.
Tener un modelo de IA que funciona en un Jupyter notebook no es lo mismo que tener IA que funciona en producción. La diferencia entre los dos es el trabajo real — y es exactamente ahí donde la mayoría de los proyectos se quedan atascados.
Los tres patrones de falla que veo repetirse
Después de revisar decenas de iniciativas de IA en organizaciones de toda América Latina, he identificado tres patrones de falla que se repiten con una regularidad que ya no me sorprende, pero sí me preocupa.
El primero es lo que llamo el problema de los datos deshonestos. El equipo sabe que sus datos no están en condiciones, pero decide avanzar igual con la esperanza de que el modelo sea suficientemente bueno para compensar. No lo es. Los modelos de IA amplifican los problemas de los datos que los alimentan, no los corrigen. El resultado es un modelo que funciona bien en los datos de entrenamiento y mal en producción.
El segundo es la desconexión entre el equipo técnico y el negocio. El equipo de datos construye algo técnicamente impresionante que no resuelve el problema correcto, o que resuelve el problema correcto de una manera que las personas que deberían usarlo no pueden o no quieren adoptar. La IA que nadie usa no transforma nada.
El tercero es la ausencia de gobierno. Nadie tiene claro quién es responsable del modelo en producción: quién lo monitorea, quién decide cuándo reentrenarlo, quién tiene autoridad para apagarlo si algo sale mal. Sin gobierno, los modelos se degradan silenciosamente y nadie lo sabe hasta que el problema es grande.
Lo que hace diferente a las organizaciones que logran escalar
Las organizaciones que logran escalar IA en producción comparten tres características que no tienen que ver con el presupuesto ni con la sofisticación tecnológica.
Primero, tratan los datos como infraestructura crítica antes de hablar de modelos. Esto significa gobierno de datos, linaje, calidad verificable y acceso controlado. No datos perfectos, datos honestos sobre su estado real, con un plan para mejorarlos de forma iterativa.
Segundo, diseñan para la adopción desde el primer día. El criterio de éxito no es ‘el modelo funciona’, es ‘las personas que deberían usarlo lo usan, y eso cambia cómo operan’. Esa diferencia de enfoque cambia completamente las decisiones de diseño.
Tercero, tienen alguien con responsabilidad y autoridad sobre la IA en producción. No un comité. Una persona — o un equipo pequeño con un líder claro — que tiene la responsabilidad de que los modelos sigan funcionando, sigan siendo relevantes y sigan siendo seguros.
El rol del AI First Chief Officer en todo esto
Mi rol en Novacomp es asegurar que todo lo anterior esté presente en cada proyecto que entregamos. No como auditor, como arquitecto. Trabajo con los equipos desde el diseño para que las decisiones que se toman en la fase de exploración no generen problemas insolubles en la fase de producción.
También tengo la responsabilidad de desarrollar las metodologías y herramientas que Novacomp usa internamente para garantizar que nuestra práctica de IA evoluciona a la misma velocidad que el mercado. Ese es quizás el reto más interesante del rol: en un campo que cambia tan rápido, la metodología de hoy puede ser obsoleta en 18 meses. Mantenerse al frente requiere un compromiso de aprendizaje continuo que tiene que estar institucionalizado, no depender de la iniciativa individual.
La IA que funciona no es la más sofisticada. Es la que resuelve el problema correcto, para las personas correctas, con los datos correctos, gobernada de forma correcta. Ese es el estándar que buscamos en cada proyecto AI First de Novacomp.
