Introducción

La inteligencia artificial hoy en día transforma los negocios: su organización, el análisis de información, el desarrollo de soluciones y la atención al cliente. Todo esto repercute en la gestión y abre una oportunidad importante para las medianas empresas, las PYMES y los emprendimientos. Un emprendedor puede apoyarse en estas herramientas para mejorar su capacidad de respuesta, organizar su trabajo y acercarse a niveles de servicio que antes requerían equipos y recursos mucho mayores. El resultado dependerá de cómo las incorpore a su negocio y de la calidad con la que atienda a sus clientes.

Inteligencia artificial y sus tipos: según capacidad, IA estrecha, general y superinteligencia; según funcionamiento, IA simbólica, aprendizaje automático y profundo; según resultado, predictiva o discriminativa y generativa.

Para aprovechar esta oportunidad, conviene distinguir qué tipo de IA puede ayudar en cada necesidad. La IA tradicional, analítica o discriminativa se utiliza para clasificar datos, hacer predicciones, optimizar procesos o reconocer patrones. La inteligencia artificial generativa, o IAG, permite generar contenido nuevo, como texto, imágenes, video, voz, música o código. Por su parte, la IA agéntica permite que agentes ejecuten y coordinen tareas mediante modelos y herramientas, con objetivos, permisos y límites definidos; puede utilizar modelos multimodales, aunque no depende necesariamente de ellos. La efectividad y utilidad de cualquiera de estos enfoques dependen de elegir una tarea concreta y comprobar que el resultado ayuda a las personas que la realizan.

Cómo comenzar a usar IA

Tres situaciones ante la IA: dudas sobre cómo empezar, uso de un asistente y saturación entre múltiples herramientas y tareas

Para lograr esta efectividad y utilidad en la IA, debemos aplicar una metodología bien práctica:

1. Identifique una necesidad o una tarea repetitiva

Busque una actividad frecuente, con entradas y resultados fáciles de describir: resumir solicitudes, preparar un primer borrador o clasificar preguntas habituales. Es imprescindible que usted o quien lidere este proyecto conozca el negocio y el contexto de la necesidad. Observe cuánto tiempo consume hoy y qué errores aparecen normalmente. Ese es el punto de partida que permitirá comparar la situación inicial con el resultado final.

2. Defina el resultado esperado

Especifique cuál sería la salida esperada para esa necesidad o qué representaría una mejora: menos tiempo de preparación, respuestas más consistentes o información más fácil de encontrar. Mantenga una revisión humana, especialmente si el resultado puede afectar a clientes, dinero o decisiones sensibles. Plantéese las preguntas del siguiente diagrama antes de utilizar una herramienta de IA:

Diagrama de decisión: valorar si importa la veracidad del resultado, si se tiene experiencia para verificarlo y si se asume la responsabilidad de las decisiones
Verifique la exactitud y el sentido común de cada respuesta antes de usarla. Puede abrir la imagen para ampliar el diagrama.
Leer el diagrama en texto

El recorrido plantea tres preguntas: ¿importa que el resultado sea verdadero?, ¿dispone de experiencia para verificar que el resultado es preciso? y ¿está dispuesto a asumir la responsabilidad legal, moral y ética de las decisiones que toma? Si necesita exactitud y no puede verificarla, no debe usar la respuesta sin una revisión competente. Si puede verificarla y asumir la decisión, puede considerar su uso. Incluso cuando la exactitud no sea el objetivo principal, debe proteger los datos y respetar los derechos de otras personas.

3. Pruebe con información adecuada

Empiece con ejemplos que no expongan datos personales, secretos comerciales ni información confidencial. Compare varias salidas, documente las instrucciones que funcionan y revise hechos, tono y utilidad antes de incorporar la herramienta al proceso.

4. Mida y ajuste

Después de una prueba corta, pregunte a quienes usan el proceso qué mejoró y qué trabajo adicional apareció. Si el caso funciona, defina responsables, controles y una forma sencilla de medirlo. Si no funciona, cambie el caso de uso o el método antes de ampliar la inversión.

Una adopción responsable empieza pequeña, aprende de la práctica y conserva el criterio de las personas.

Normativa, riesgos y responsabilidad en el uso de la IA

Tenga en cuenta los aspectos normativos, las regulaciones y los riesgos, tanto locales como internacionales. Datos personales, derechos de autor, contenido engañoso, discriminación y decisiones importantes son temas que deben formar parte de la evaluación. Las obligaciones aplicables dependerán de la actividad, de los datos utilizados y de las jurisdicciones involucradas. También es necesario revisar las condiciones del proveedor y mantenerse atento a los cambios regulatorios que puedan afectar el uso de estas herramientas.

En República Dominicana, entre las normas que debe considerar según el caso están la Ley 172-13, sobre protección de datos personales; la Ley 65-00, sobre derecho de autor; y la Ley 358-05, General de Protección de los Derechos del Consumidor o Usuario. Estas referencias no son leyes exclusivas de IA, pero sus disposiciones pueden ser relevantes para las actividades y contenidos en los que se utilice.

Asimismo, el 26 de mayo de 2026, el Senado documenta el análisis de una matriz comparativa del proyecto de ley de uso ético y seguro de la inteligencia artificial. Ese estudio legislativo no equivale a una ley aprobada ni demuestra por sí solo su estado posterior. Antes de poner en marcha una solución, verifique la normativa vigente que corresponda a su operación y las actualizaciones de los proyectos relacionados. Este es un punto que no debemos pasar por alto.

Uso seguro de la IAG: protege datos y permisos; comprueba fuentes y hechos; revisa resultados y derechos; decide con responsabilidad humana. Una respuesta convincente también puede estar equivocada.