Uma pesquisa da TeamViewer aponta para uma desconexão dentro das empresas em relação ao uso da inteligência artificial, segundo comunicado da companhia. O estudo, realizado entre abril e maio de 2026 em nove mercados, incluindo o Brasil, mostra que profissionais ligados às operações impulsionadas por IA desejam mais su…
Uma pesquisa da TeamViewer aponta para uma desconexão dentro das empresas em relação ao uso da inteligência artificial, segundo comunicado da companhia. O estudo, realizado entre abril e maio de 2026 em nove mercados, incluindo o Brasil, mostra que profissionais ligados às operações impulsionadas por IA desejam mais su…
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- Tema: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Fonte: CISO Advisor
- Publicado: 10/10/2026
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Por qué importa
La conversación sobre inteligencia artificial se volvió ruidosa, y eso hace más difícil ver lo importante. Lo importante casi nunca es el modelo: es qué proceso concreto queda más barato, más rápido o más confiable, y quién se hace responsable cuando la respuesta sale mal.
Separo siempre dos cosas que se mezclan: la demo y la operación. Una demo necesita que funcione una vez con alguien mirando; la operación necesita que funcione mil veces sin nadie mirando, con casos raros, con datos sucios y a las dos de la mañana. El salto entre las dos es donde se va el presupuesto.
Lo que suele salir mal
El punto donde suele romperse es el traspaso a operación. El equipo que hizo el piloto sabe interpretar los resultados; el equipo que lo recibe, no. Sin capacitación y sin criterios escritos, la gente empieza a aceptar todo lo que el modelo dice o a ignorarlo por completo, y ambas cosas son igual de caras.
Qué mirar
- Qué proceso concreto se toca y cómo se mide antes y después; sin línea base no hay resultado, hay opinión.
- Quién revisa las salidas del modelo y con qué frecuencia — el punto donde la IA se vuelve auditable.
- El costo por consulta a volumen real, no el del piloto: es la variable que más sorpresas da.
Cómo leo esta entrada
Mi recomendación práctica es fijar desde el día uno qué se hace cuando el modelo se equivoca: quién revisa, con qué frecuencia, y en qué momento se apaga. Suena defensivo, pero es exactamente lo que permite ser agresivo después, porque el riesgo dejó de ser una incógnita.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
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