En un entorno empresarial cada vez más impregnado por la inteligencia artificial, las expectativas de los stakeholders suelen desalinearse. Directivos buscan resultados estratégicos; técnicos advierten limitaciones técnicas; usuarios esperan resultados inmediatos. Este desajuste, conocido como la brecha de expectativas, puede mitigarse si se establece un lenguaje compartido para hablar de IA. Este borrador propone un enfoque práctico para forjar ese lenguaje común y alinear las aspiraciones con las capacidades reales de la tecnología.

Primero, construir un glosario compartido. Definir con claridad términos como IA, IA generativa, aprendizaje automático, modelos de lenguaje, datos, sesgos, explicabilidad, gobernanza y riesgos. Asegurar que todos los niveles de la organización entiendan estos términos de la misma manera.

Segundo, mapear escenarios de uso y expectativas temporales. Diferenciar lo que es factible a corto plazo (demos, pilotos, mejoras de eficiencia) de lo que podría requerir desarrollo a medio o largo plazo (automatización compleja, razonamiento muy abstracto, seguridad avanzada).

Tercero, traducir resultados técnicos a valor de negocio. En lugar de centrar la conversación en métricas técnicas, traducirlas a beneficios concretos: reducción de costos, incremento de productividad, mejoras en experiencia de cliente, mitigación de riesgos.

Cuarto, establecer un marco de gobernanza de IA. Definir responsables, procesos de revisión de riesgos, gobernanza de datos, control de calidad y mecanismos de transparencia y explicabilidad para decisiones críticas.

Quinto, fomentar la conversación entre equipos. Organizar sesiones regulares entre tecnología, negocio y experiencia de usuario para revisar avances, ajustar expectativas y compartir aprendizajes. Documentar decisiones y supuestos para no perder el hilo.

Sexto, medir y iterar. Definir KPIs claros para cada escenario: precisión, confiabilidad, latencia, costo total de propiedad, impacto en negocio. Revisar resultados, adaptar el lenguaje y las expectativas en consecuencia.

Conclusión: la brecha de expectativas no desaparece con una sola acción, sino con un compromiso continuo para construir un lenguaje claro y compartido. Al alinear definiciones, criterios de éxito y rutas de implementación, las organizaciones están mejor preparadas para aprovechar el potencial de la IA sin perder de vista la realidad operativa y ética de la tecnología.

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