24/08/2026
“¿Cómo una empresa tan grande puede seguir usando Copilot?”
Hace poco conversaba con un amigo que trabaja en una de las empresas más grandes del Perú.
Hablábamos de IA y me contó que, dentro de su entorno corporativo, las herramientas que pueden utilizar están bastante restringidas.
Y pensé:
Tiene sentido.
Pero días después vi un video en TikTok donde un ejecutivo de una gran empresa hablaba justamente de Copilot.
Los comentarios eran casi una masacre 😂
“¿Copilot?”
“¿En 2026?”
“ChatGPT le da mil vueltas.”
“Claude es mucho mejor.”
Y entiendo perfectamente de dónde viene la crítica.
Yo también tengo herramientas de IA que prefiero sobre otras.
Pero creo que estamos olvidando algo.
Una empresa con millones de clientes no puede usar IA como nosotros usamos IA.
Yo puedo descubrir una herramienta hoy, probarla esta noche y mañana reemplazarla por otra.
Una corporación no.
Porque cuando administras datos de clientes, sistemas críticos, proveedores, regulaciones y cientos o miles de empleados…
la pregunta deja de ser:
“¿Cuál es la IA más potente?”
Y empieza a ser:
“¿Qué puede salir mal si 5,000 personas empiezan a usarla mañana?”
Ese pequeño cambio de pregunta cambia todo.
Y hay otra parte de esta fiebre por la IA que me preocupa incluso más.
Estamos empezando a confundir hacer más rápido con generar más valor.
Un desarrollador puede generar código muchísimo más rápido con AI Coding.
Genial.
¿Pero cuánto de ese código llega realmente a producción?
¿Cuánto necesita retrabajo?
¿Cuánto introduce deuda técnica, vulnerabilidades o problemas de calidad?
Y, sobre todo:
¿cuánto de eso mejora realmente la experiencia del cliente?
Porque el cliente no paga por nuestros prompts.
No paga porque terminamos una tarea en 20 minutos.
No le importa si usamos 3 agentes, 14 MCPs o el modelo más inteligente del benchmark de esta semana.
El cliente paga por el resultado.
Y espera que funcione.
Esto me recuerda mucho a algo que veo constantemente en transformación digital y delivery:
podemos optimizar brutalmente una parte del proceso y aun así no mejorar el resultado final.
Más código ≠ más producto.
Más automatización ≠ más eficiencia.
Más IA ≠ más valor.
Quizá por eso algunas de las empresas que parecen estar avanzando “más lento” con Inteligencia Artificial no necesariamente están atrasadas.
A veces simplemente entendieron algo antes que nosotros:
cuando eres pequeño, innovar rápido puede darte una ventaja.
Cuando eres grande, innovar rápido sin controlar el riesgo puede darte un problema enorme.
La carrera de la IA no la va a ganar necesariamente la empresa que adopte más herramientas.
La va a ganar la que consiga convertirlas en valor real sin romper lo que sus clientes ya confían que funciona.
