Error 1: Empezar con una tarea demasiado compleja
La lógica parece razonable: si la IA es tan poderosa, usémosla para resolver nuestro problema más difícil. El resultado es casi siempre decepcionante, porque los problemas complejos requieren mucho contexto que todavía no sabés cómo darle a la herramienta.
La primera tarea tiene que ser tan simple que el resultado sea evaluable en dos minutos. Guardá los problemas complejos para cuando el equipo ya tenga experiencia con la herramienta.
Error 2: No darle contexto de la empresa a la herramienta
Usar la IA sin contexto es como contratar a alguien nuevo y pedirle que empiece a trabajar sin contarle nada de la empresa. El output va a ser genérico porque la herramienta no sabe quién sos, cómo hablás, ni qué estándar de calidad buscás.
La solución es preparar el contexto de empresa antes de hacer la primera prueba real: ejemplos de trabajos buenos, descripción del tono, criterios de calidad mínimos. Puede llevar 2–3 horas hacerlo bien, pero se hace una sola vez.
Error 3: Escalar antes de que el piloto funcione bien
Cuando el primer resultado es prometedor, la tentación es inmediata: "esto funciona, sumemos a todo el equipo esta semana." Pero si el piloto todavía requiere muchos ajustes, expandirlo genera confusión y trabajo extra para todos.
Antes de expandir al equipo, la persona del piloto tiene que poder explicar el proceso completo — qué contexto dar, cómo evaluar el output, qué hacer cuando no funciona — en 15 minutos, sin tu ayuda.
Error 4: No definir quién revisa el output antes de usarlo
La IA comete errores. Alucina datos, mezcla información, o genera algo que suena bien pero es incorrecto. Si el output va directo al cliente sin que nadie lo revise, un error puede costar más que todo el tiempo que ahorraste.
Definir quién revisa qué, con qué nivel de detalle, es parte del proceso de implementación — no un detalle opcional. Al menos durante los primeros 30 días, todo output que llegue al exterior tiene que pasar por una revisión humana.
Error 5: Abandonar después del primer intento fallido
"Lo probamos y no funcionó" es la historia que escuchamos con más frecuencia. Casi siempre se refiere a un solo intento, sin contexto preparado, con una tarea compleja, y sin ajustar después de ver el resultado.
La mayoría de los pilotos necesitan 2–3 iteraciones antes de generar resultados consistentes. El primer intento sirve para aprender qué contexto faltó y qué aspectos del proceso hay que ajustar.