A casi tres años del lanzamiento de ChatGPT, todavía hay toneladas de mitos que confunden incluso a los que trabajamos en tecnología. Muchos piensan que ChatGPT o los LLM son mágicos y que con solo una pregunta se obtiene un sistema que resuelve cualquier problema. La realidad es que detrás de cualquier implementación útil y predecible, hay una montaña de ingeniería tradicional, código no-IA, validación de datos, manejo de errores, integración con APIs, seguridad…
Puede ser bueno como reemplazo de Google, pero como herramienta automatizada, ChatGPT por sí solo no hace nada. Es en realidad solo un componente de un sistema mucho más complejo. Un buen agente de IA en producción es tanto software clásico como modelo entrenado, y el valor real aparece cuando ambas partes se combinan de manera estratégica.
Otro mito es creer que la IA se reduce a ChatGPT, o Claude. La industria está llena de modelos especializados, como modelos de visión para detectar objetos o defectos, sistemas de recomendación, motores de búsqueda vectorial, análisis de series temporales, generación de código, síntesis de audio y video, y hasta modelos híbridos que combinan varias capacidades. Cada modelo tiene su propósito, y pensar que un LLM puede reemplazar todo es como creer que un Excel puede manejar todos los sistemas de una empresa: Algunos lo hacen, pero viven limitados y en riesgo de inmolarse si no se lo usa correctamente.
También se suele sobreestimar la autonomía de la IA. Los modelos no piensan ni toman decisiones estratégicas. No es neutral, ni objetiva. En realidad, generan resultados basados en patrones que aprendieron de datos históricos, mientras reflejan los sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados y en las decisiones de diseño de quienes los desarrollan, introduciendo sesgos. Por eso, para CEOs y CTOs, el valor real de la IA está en diseñar flujos de trabajo donde la máquina potencie decisiones humanas, no en reemplazarlas. La supervisión, la interpretación de resultados y la integración con procesos existentes siguen siendo claves.
Y por último, hay una idea errónea de que la IA es solo para gigantes tecnológicos. Hoy, gracias a APIs, modelos open source y herramientas de automatización, startups y medianas empresas pueden implementar agentes inteligentes, análisis predictivos y sistemas automáticos, siempre que entiendan que no se trata solo de invocar al modelo. Hay que gestionar límites de consumo, costos, seguridad, logging y mantenimiento. Ignorar estas cuestiones es la manera más rápida de que un proyecto de IA se vuelva caro, ineficiente o incluso riesgoso.
En definitiva, la IA no es magia ni un reemplazo milagroso, pero es una caja de herramientas poderosa que, bien usada, multiplica la capacidad humana. Para lograr resultados útiles, hace falta ingeniería, planificación y un entendimiento profundo de los modelos y del código tradicional que los rodea. Pero es posible para empresas y emprendedores de todos los tipos. Si desmentimos los mitos, todos podremos aprovechar mejor la IA, de manera realista y estratégica, sin caer en la trampa de las soluciones milagrosas que prometen los titulares.