Tech Race: Por qué la IA hace que los sistemas sean más importantes que el software, según SOFTSWISS
Antes de la Tech Race Summit 2026, Denis Romanovskiy, director de inteligencia artificial de SOFTSWISS, explica que una verdadera transformación hacia la inteligencia artificial requiere un rediseño arquitectónico sistemático y una estricta rendición de cuentas operativa, más que la simple implementación de herramientas.
Opinión.- La mayoría de las empresas dicen que están «implementando la IA». Lo que suelen querer decir es que algunos ingenieros tienen Copilot, que el equipo de mercadotecnia y recursos humanos usa un chatbot, y que alguien de la alta dirección tiene una diapositiva sobre la transformación. Pero eso es implementación de herramientas, no transformación. La diferencia se nota en los resultados.
Antes de la Tech Race Summit 2026, donde más de 30 ponentes analizarán cómo la tecnología está cambiando las industrias y la forma en que las personas trabajan,Denis Romanovskiy, director de IA en SOFTSWISS, comparte las lecciones aprendidas al liderar la transformación de la IA dentro de una empresa de 2.000 personas en uno de los sectores más regulados del mundo.
A continuación se presentan las cinco cosas que, según Romanovskiy, son importantes.
1. La falta de comprensión de la IA genera riesgos operativos
«Los modelos de lenguaje grandes y potentes solo llevan un par de años estando ampliamente disponibles. ¿Entendemos realmente cómo trabajar con ellos? ¿Cómo regular su uso? ¿Cómo crear sistemas de control de calidad en torno a ellos? No, no lo entendemos. Todos estamos aprendiendo».
Muchas empresas inician su camino hacia la IA de la misma manera. Los equipos individuales encuentran herramientas útiles y comienzan a experimentar: los desarrolladores usan asistentes de programación, los equipos de soporte prueban respuestas automatizadas y los equipos de mercadotecnia utilizan los modelos de lenguaje grandes (LLM) para generar ideas creativas para campañas y crear contenido.
El problema surge más adelante. A medida que los distintos equipos comienzan a usar diferentes herramientas, los estándares de seguridad empiezan a variar y el valioso conocimiento se dispersa. El inconveniente real de la adopción de la IA es la falta de un sistema que acompañe a la tecnología.
En el sector de los juegos de azar en línea, donde la IA apoya cada vez más la gestión de datos de los jugadores, los controles de cumplimiento, las operaciones financieras y la detección de fraudes, un uso inconsistente genera riesgos que van mucho más allá de las pérdidas de productividad.
La integración adecuada de la IA comienza con la alfabetización. Significa enseñarle a cada persona en la empresa lo que la IA puede hacer, dónde falla y por qué su responsabilidad por los resultados no desaparece cuando un modelo automatiza el flujo de trabajo.
2. La infraestructura de IA es más importante que el modelo
«Una arquitectura centralizada nos permite aplicar el principio de “crear una vez, usar en todas partes”».
La mayoría de las conversaciones sobre la IA se centran en los modelos. El mayor desafío es todo lo que los rodea.
Los asistentes de chat y las herramientas de autocompletado de código son los primeros puntos de contacto que la mayoría de las personas tienen con la IA en el trabajo. Son útiles, pero operan a nivel de tareas individuales, lo que genera un aumento de eficiencia de aproximadamente entre el 20 y el 30 por ciento por persona. La IA integrada en la planificación, la verificación y la toma de decisiones opera en un nivel completamente diferente, acelerando los procesos entre tres y cinco veces.
Ambos casos requieren enfoques distintos: el primero es una implementación, el segundo es un rediseño. Las empresas que tratan a la IA como si fuera otra implementación de software tienden a invertir poco en la gestión del cambio y a sobreestimar la rapidez con la que las personas se adaptan.
A medida que crece la adopción de la IA, las empresas descubren rápidamente que docenas de herramientas desconectadas entre sí crean nuevos problemas. Los costos aumentan y se vuelven más difíciles de controlar, mientras que los riesgos de seguridad se incrementan. Para las empresas de juegos de azar en línea que operan en múltiples jurisdicciones, cada proceso impulsado por IA también debe cumplir con los requisitos de seguridad y cumplimiento normativo.
Por eso es importante avanzar hacia plataformas de IA centralizadas. Esto da como resultado un entorno seguro y estándares compartidos, lo que hace que la adopción de la IA sea realmente escalable.
3. La IA premia las mejores preguntas, no las respuestas más rápidas
«Con la IA, la ejecución puede realizarse en minutos u horas. Puedes probar algo rápidamente, revertir los cambios, intentar otra cosa e iterar varias veces».
En los flujos de trabajo tradicionales, probar una nueva idea podía llevar semanas. La IA acorta este ciclo: las ideas se pueden probar rápidamente y los resultados se obtienen más rápido. A primera vista, esto parece una ventaja absoluta. Pero también elimina la restricción que antes obligaba a los equipos a pensar a fondo antes de desarrollar cualquier cosa.
La rapidez solo da resultados cuando los equipos saben exactamente qué están probando y por qué. A medida que la ejecución se vuelve más económica, el cuello de botella pasa a ser identificar el problema correcto y evaluar el resultado. El verdadero valor de la IA no es la automatización en sí misma, sino un aprendizaje más rápido. La ventaja competitiva la tienen los equipos de igaming que formulan mejores preguntas y verifican los resultados mejor que nadie.
4. La IA transforma los empleos más de lo que los reemplaza
«Los desarrolladores sin duda escribirán menos código. Se dedicarán más a pensar en cómo redactar mejores instrucciones para los agentes de IA».
Uno de los mayores conceptos erróneos sobre la IA es que está reemplazando a los humanos. En realidad, se trata más bien de redistribuir tareas y responsabilidades.
Los desarrolladores dedican menos tiempo a la programación rutinaria y más tiempo a definir requisitos, establecer restricciones y validar los resultados generados por la IA. Los experimentos con la revisión automatizada de código ya demuestran que entre el 60 y el 80 por ciento de este trabajo puede ser realizado por herramientas de IA.
Este mismo patrón se extiende más allá de la ingeniería. Los especialistas en soporte técnico están pasando de atender solicitudes repetitivas a ocuparse de casos complejos. Los gerentes están pasando del seguimiento de tareas a la evaluación de resultados. A medida que la IA se hace cargo de las tareas, la experiencia humana se está orientando hacia la planificación, la toma de decisiones y el control de calidad.
5. Con la IA, aumenta la responsabilidad personal
«La IA siempre funciona en conjunto con el conocimiento corporativo verificado. La última palabra y la responsabilidad de las decisiones críticas siempre recaen en un experto humano».
La IA puede generar respuestas en segundos, pero en realidad no «sabe» si la respuesta es correcta.
Cuando algo sale mal, es tentador culpar al modelo. Sin embargo, en la mayoría de los casos, la responsabilidad recae en las personas que diseñaron el proceso. Los líderes de equipo deciden dónde se añaden controles, qué estándares se aplican y cómo se revisan los resultados. La IA cambia la forma en que se realiza el trabajo, pero no elimina la rendición de cuentas. Por el contrario, hace que las decisiones de liderazgo sean aún más importantes.
Es por eso que la gobernanza se ha convertido en una parte clave de la implementación de la IA. Las empresas necesitan procesos de revisión claros y rendición de cuentas en cada etapa. Esto es aún más importante en el sector de los juegos de azar en línea, donde los errores pueden dar lugar a sanciones regulatorias o pérdidas financieras directas. Toda decisión impulsada por la IA debe seguir siendo transparente y estar sujeta a revisión humana.
La última palabra nunca la tiene un modelo de IA, la tiene el ser humano.
Quienes quieran profundizar en las oportunidades, los riesgos y las realidades prácticas de la adopción de la IA pueden unirse a la conversación en la Tech Race Summit 2026. Organizado por SOFTSWISS en Varsovia el 10 de septiembre de 2026, el evento reúne a líderes tecnológicos para compartir decisiones de arquitectura, casos de estudio del mundo real y los marcos que convierten la integración de la IA en resultados comerciales medibles.
