Por qué las demostraciones de chatbot impresionan, pero rara vez escalan
Para muchas empresas, la exploración de la IA comienza con una prueba de concepto. Un LLM consulta un conjunto de datos en inglés sencillo, las respuestas parecen nítidas y la demostración despierta el entusiasmo sobre lo que es posible.
Pero cuando el mismo enfoque se aplica a los datos a escala empresarial, surgen nuevos retos:
- Respuestas incoherentes según qué herramienta o modelo se utilice.
- Diferentes definiciones de la misma métrica en los distintos departamentos.
- Lagunas en la seguridad y los permisos cuando no se aplica la gobernanza.
Esta es la brecha entre lo que parece prometedor en una demostración controlada y lo que se necesita para que la IA conversacional funcione en la producción.
El reto del liderazgo: ampliar la IA de forma responsable
Ampliar el NLQ no es sólo un obstáculo técnico, sino también un reto de liderazgo. Los responsables de la toma de decisiones están sometidos a la presión de mostrar progresos en la adopción de la IA, pero “progreso” significa algo más que poner en marcha pilotos. Significa asegurarse:
- Todas las respuestas son fiables: no hay sorpresas cuando los ejecutivos comparan notas.
- La gobernanza está incorporada: la seguridad y el cumplimiento nunca son opcionales.
Se mantiene la flexibilidad: así la organización no está atada a un proveedor o LLM.
Sin estas salvaguardias, los pilotos suelen perder impulso y no consiguen ganarse la confianza duradera de toda la empresa.
Qué cambia entre la demo y la producción
Muchos pilotos de chatbot muestran resultados rápidos, pero les cuesta escalar porque están optimizados para la simplicidad, no para la complejidad empresarial:
- El conjunto de datos es pequeño, por lo que no se ha comprobado la precisión.
- Las preguntas son limitadas, por lo que no se hace hincapié en la gobernanza.
- El modelo es fijo, por lo que no se cuestiona la coherencia.
Cuando entran en escena datos más amplios, una gobernanza más estricta y necesidades multi-LLM, los líderes ven rápidamente que lo que funcionó en el piloto no se traslada de tú a tú a la producción.
Cómo evolucionó DistillGenie hacia un enfoque impulsado por MCP
En Distillery, empezamos con DistillGenie – una integración de Slack + Databricks construida con la capa semántica de AtScale. Fue un primer paso: hacer que la IA conversacional fuera útil dentro de las herramientas en las que ya confían los empleados.
Pero Slack era sólo el principio. Las empresas no operan con una única herramienta, y no quieren verse encerradas en un único modelo. Por eso ampliamos el proyecto a un enfoque impulsado por MCP:
- El MCP (Protocolo de Contexto del Modelo) permite la interoperabilidad entre los LLM, las herramientas de chat y la capa semántica.
- La gobernanza se aplica de forma centralizada, para que las definiciones y las normas de seguridad sean coherentes.
- La misma respuesta de confianza puede darse en Slack, Google Meet o un asistente empresarial personalizado.
Para los líderes, la lección está clara: MCP + gobernanza semántica = IA preparada para la empresa, sin dependencia del proveedor.
Lo que los líderes deberían preguntar a sus equipos
No es necesario que conozcas todos los detalles de la ingeniería de NLQ. Pero debes hacer a tus equipos las preguntas adecuadas:
- ¿Cómo garantizamos la gobernanza entre modelos e interfaces?
- ¿Cuál es nuestro plan para mantenernos flexibles si queremos cambiar de herramienta o de LLM?
- ¿Cómo mantenemos la coherencia de las definiciones en todos los departamentos?
- ¿Estamos construyendo hacia un asistente que realmente ayude a los empleados, o simplemente hacia otro piloto de chatbot?
Las respuestas claras a estas preguntas son las que hacen que la adopción de la IA pase de los primeros experimentos a los sistemas listos para la producción.
De cara al futuro
Pasar de la demostración a la producción no consiste en perseguir el último modelo. Se trata de crear una base que refuerce la confianza, la coherencia y la flexibilidad desde el principio.
En Distillery, nuestro trabajo con AtScale ha demostrado que las empresas no necesitan arrancar y sustituir su pila para progresar. Necesitan la arquitectura adecuada, una que combine una semántica abierta, una capa semántica y un enfoque flexible que se adapte a medida que evolucionan sus necesidades.
¿Quieres verlo en acción?
El 24 de septiembre a las 2PM ET / 11AM PT, el Destilador de Francisco Maurici (Jefe de Web) y Emanuel Paz (Jefe de Datos) se unirán a Dave Mariani Dave Mariani en un seminario web en directo: Construyendo Experiencias NLQ de Confianza con el Protocolo MCP.
Compartiremos:
- Por qué las empresas adoptan la semántica abierta
- Cómo permite el MCP el NLQ gobernado a través de múltiples LLM y herramientas
- Qué se necesita para pasar de la demostración de un chatbot a una IA lista para la empresa