Convertir experimentos de IA en impacto para la agencia: transformando la curiosidad en resultados medibles

Galen Low: ¿Cuál es el santo grial de la IA que los operadores de agencias buscan, al dar a su equipo tiempo y espacio para experimentar con la IA?

Kelly Vega: Antes solía dedicar aproximadamente el 30% de mi semana a tareas que ahora me llevan menos del 5%, sin duda.

Harv Nagra: Esto fue hace un par de años. Durante nuestras reuniones mensuales, dejábamos espacio para que cualquiera pudiera presentar sus experimentos, compartiendo ese conocimiento con los demás.

Melissa Morris: No lo lances al equipo como "Oigan, vamos a hacer X, Y y Z. Hagámoslo realidad". Cuando todo el mundo es responsable, nadie lo es. Trátenlo como un proyecto para clientes o simplemente no se va a hacer.

Kelly Vega: De hecho, pusimos como acuerdo estándar que todo se transcribiría y todos dijeron, por favor, sí, responsabilidad. Eso está genial.

Galen Low: Bien. La sesión de hoy trata de llevar tu agencia de un estado de juguetear con IA, a un estado de aprovechamiento real de operaciones potenciadas por IA a gran escala. Así que conozcamos a nuestros panelistas.

Melissa Morris, fundadora de Agency Authority y también prolífica creadora de videos en LinkedIn. Publicabas tantos videos, todos geniales y valiosos. Tengo que preguntarte, Melissa: además de publicar contenido de alto valor para agencias casi todos los días, también he visto tu nombre en podcasts junto a nombres como Sharon Tarrick, Robert McPhee. ¿Cuál es tu rutina para mantener esa energía contagiosa en todos los lugares donde participas?

Melissa Morris: Sí, tomo mucha cafeína, Galen. No, es una broma.

Creo que hay varias cosas. Llevo mucho tiempo en esto. Realmente siento que entiendo profundamente a los dueños de agencias con los que trabajo. Estoy muy emocionada de apoyarlos, así que mi lado extrovertido está feliz de compartir buena información y convivir con ellos.

Además tengo un gran equipo que me apoya, así que tenemos un sistema de gestión de contenidos y flujo de trabajo muy sólido, y hacen que sea súper fácil para mí simplemente grabar videos y hablar, y luego ellos se encargan de todo el trabajo duro por mí.

Galen Low: Me encanta. ¿A quién molesto ahora?

Quizá moleste a Kelly Vega, directora de programas en VML y también comediante viral en TikTok. Kelly, recientemente te reuniste con una cuenta de renombre en una agencia conocida luego de haber hecho una pequeña incursión en un nicho y universo completamente diferente. ¿Sientes que despertaste de un sueño en un universo paralelo?

¿Qué diferencia hay entre cómo funcionaba tu agencia antes y ahora?

Kelly Vega: Perspectiva total. A veces, ya sabes, si lo ves como la hierba más verde del otro lado; no era necesariamente mejor o peor, simplemente diferente. Cuando esa experiencia llegó a su fin dije, ok, ¿qué sigue?

Y lo siguiente fue volver, cosa que nunca había hecho antes. Nunca había regresado a una empresa anterior. Así que ha sido maravilloso. Me centro en operaciones y entrega de grandes cuentas de agencia. Llegué con una perspectiva y experiencia nueva bajo el brazo para respaldarlo, así que estoy feliz y emocionada de estar aquí hablando de IA y operaciones en agencias.

Galen Low: Eso es también la alegría del mundo de agencias, ¿verdad? La variedad. Uno puede ir y cruzar verticales e industrias, volver con lecciones aprendidas de espacios adyacentes y aportar esa perspectiva.

Kelly Vega: Sí. Y ver eso tanto a pequeña como gran escala, hay mucho que decir, es genial.

Galen Low: Hoy voy a aprovechar esas perspectivas, así que gracias por unirte.

Y por último, pero no menos importante, el Sr. Harv Nagra, jefe de comunicaciones de marca en Scoro y anfitrión del podcast The Handbook: Agency Ops. Harv, recientemente me contaste que hiciste tu debut como actor en un estudio de caso cuando eras cliente de Scoro.

Ahora estás en Scoro utilizando tu experiencia en operaciones de agencia y tus dotes actorales dignas de un Oscar para una nueva serie de videos en LinkedIn llamada Ops Quickies. Entonces, la gran pregunta para ti es: ¿cuánto falta para que veamos The Handbook como un largometraje, o al menos más contenido en video tuyo?

Harv Nagra: Bueno, creo que ya está en producción. Una historia de terror: un equipo de clientes malvado que no completa sus hojas de tiempo y ChatGPT colapsando. Creo que te va a encantar.

Galen Low: Yo vería eso. Thriller, absolutamente.

Harv Nagra: Sí, una pesadilla despierto. Estoy en Londres, Reino Unido, pero soy originario de Vancouver, Canadá. Así que me alegra ver a gente de BC por aquí.

Galen Low: Sí, Harv y yo compartimos ciudad natal. Yo también soy de Vancouver, BC. No nos conocimos allá, pero me alegra que ahora estemos conectados y que pueda traerte a un panel virtual desde UK.

Bien, introduzcamos el tema. He escuchado de mucha gente de agencia que se les está pidiendo a sus equipos dedicar de dos a cuatro horas semanales sí o sí a experimentar y explorar IA.

Aunque no me sorprende, dado el potencial prometido de la IA, diré que hasta hace nada no había espacio para sacar dos o cuatro horas a la semana y aun así llegar a un 80% de utilización. Y aunque los líderes de agencia probablemente esperan que estos experimentos y exploraciones lleven a avances que multipliquen su negocio por diez, la realidad es que jugar con inteligencia artificial no necesariamente los llevará allí.

Los experimentos necesitan marcos. Necesitan criterios de éxito. Y más allá de eso, para beneficiar a toda la organización, los experimentos exitosos deben pasar a una etapa de implementación. Así que realmente la pregunta es: ¿cuál es la mejor manera de pasar de experimentos informales de IA a mejoras operativas en toda la agencia apoyadas por IA y qué está en juego si la gente de agencia no logra hacerlo?

Pinten un panorama. Hablamos de IA, de hacer crecer una agencia u organización, pero a veces no queda claro cómo luce ese destino. Por eso pensé en preguntar a este panel. ¿Cuál es el santo grial de la IA que buscan los operadores de agencia dándole a su equipo tiempo y espacio para experimentar con IA?

¿Es solo darles exposición a la tecnología o es acelerar hacia un modelo de negocio híbrido humano-IA? Y si es lo segundo, ¿cómo se ve eso? Kelly, ¿empiezas tú?

Kelly Vega: Encantada. La verdad es que el tiempo que se fomenta para investigar IA y explorarla, desde una perspectiva de operaciones y dirección de proyectos, se trata de eficiencia.

Se trata de hacer más eficientes las tareas administrativas, quitarse la parálisis por análisis. Cuando pierdes el tiempo con resúmenes de reuniones y quién dijo qué, hay transcripciones que puedes usar en un resumen, que conviene revisar bien, asegurar que los nombres estén bien escritos y que no aparezcan líneas diciendo que alguien estaba frustrado, cuando no lo quieres dejar constar.

Pero eliminar mucho de ese trabajo que antes consumía tiempo, yo antes dedicaba un 30% de mi semana a esto y ahora menos de un 5%. Sin duda. Así que creo que ahí está el enfoque principal por defecto, porque es donde yo estoy más enfocada: procesos de operaciones, estandarización de procesos. Hay muchos ejemplos, pero por ahí va mi cabeza y por ahí van muchos jefes de proyectos y directores digitales.

Galen Low: Me gusta lo del “humano en el bucle”, ¿cierto?

No es cero. Pero también la otra perspectiva en la que no había pensado es lo doloroso que es para tus jefes ver como su mejor talento probablemente hace excelentes minutas y notas de reunión. Sí, con los nombres bien escritos, pero lo que de verdad aprecian de ti no es eso.

Quieren que estés en otras cosas, y es doloroso no solo para quien hace esa labor administrativa, sino también para líderes que desean que no gastes el 30% de tu tiempo en ello porque puedes aportar más en otro lado.

Kelly Vega: Exacto.

Apoya la entrega, pero no reemplaza el talento ni la estrategia necesaria. Ahora tengo menos agotamiento porque no destino esa energía a tareas administrativas que no aportan a la estrategia.

Galen Low: El santo grial no es ese agobio que lleva a atajos o a desgastarse.

Melissa, tú trabajas con muchas agencias revisando sus operaciones. Imagino que tienes buena perspectiva sobre lo que la gente sostiene como su visión de futuro.

¿Qué te cuentan?

Melissa Morris: Sí, creo que parecido a lo que decía Kelly: en el día a día, lo que buscan es mayor rentabilidad. Las agencias pueden tener márgenes finos, sobre todo las creativas.

Suelen salirse del alcance, tres rondas de revisiones se convierten en diez, el cliente cambia de dirección y todo comienza de nuevo. Siempre quieren volver a: ¿dónde podemos simplificar? ¿Dónde agilizar y crear espacio, en márgenes y tiempos?

Y cuesta en los creativos. Por eso, centrarse en cosas administrativas como notas de reuniones, creación de presentaciones, lo que toque en tu agencia, puede dar un poco más de margen y oxígeno, donde llevamos años luchando por controlarlo.

Galen Low: Me encanta. En uno de nuestros eventos previos, creo que fue en julio, nos centramos en proyectos creativos. Algo que noté fue que no tiene por qué ser uniforme. A lo mejor para un gerente de proyectos o de operaciones es esa eficiencia diaria, pero para los equipos de proyectos...

Hay un momento para dedicarle tiempo y energía humana a crear cosas. Pero si es redimensionar imágenes, ya preferiría que mis mejores creativos no hagan eso ni traducciones locales para una campaña.

Hay áreas donde ver a mi mejor gente hacer esas tareas duele, tal vez la IA puede ayudar. Buscar el lugar donde marque diferencia, no aplicar IA a todo por igual.

Kelly Vega: Sí. Crear un ticket en Jira parece algo administrativo.

Como un resumen de reunión o un correo. Pero lleva su parte técnica, y si tomas una explicación extensa de un desarrollador y le pides IA que lo convierta en ticket de Jira...

Vas ajustando sobre el ticket, pones la plataforma, y te ahorra mucho tiempo. Etiquetas sugeridas que no necesitas, todo eso. Ha ahorrado tanto tiempo a los PMs porque hacer ese ticket a veces los frena o se retrasa un día, solo por falta de tiempo para pensarlo.

Galen Low: Yo soy esa persona. Tardo un par de días en crear un ticket. Si siquiera pudiera empezarlo antes...

Pero también me pasa que esa parte humana importa. Mejor tener claro qué compartir con el equipo, porque si me equivoco, el efecto arrastra al proyecto. Y hay tiempo que subestimamos de copiar, pegar, buscar información en diversas herramientas.

Si se agiliza, es maravilloso. Quiero aterrizar el tema, porque para algunos esto es nuevo, y puede sonar divertido lo de recreos de IA diarios.

Pero, ¿cómo se ve eso en la práctica en las organizaciones?

Harv, tú conversas con muchas personas en tu rol en Scoro. ¿Escuchas esto a menudo?

Harv Nagra: Sí, de hecho, una cosa que vino a mi mente: esto fue hace un par de años estando en mi agencia anterior.

Era en el all hands mensual. No era tiempo obligatorio, pero animábamos a la gente a probar herramientas. En la reunión mensual, dábamos un espacio para que cualquiera presentara lo que había experimentado o aprendido.

Así todos lo veían. El otro día también estuve en un desayuno sobre IA y marketing para agencias y algo que escuché fue acerca de un grupo de trabajo voluntario dentro del negocio.

Y mensualmente se reúnen y deben presentar algo; puede ser una novedad relevante de IA o un experimento, y el hecho de tener que mostrar algo cada mes hace que sí se haga y no quede como tarea sin prioridad.

El beneficio es compartir el conocimiento. Donde trabajo ahora, en Scoro, tenemos un canal de Slack sobre IA para compartir noticias y experimentos, y ahora hemos hecho una encuesta interna sobre habilidades de IA. Sabemos qué usan, porque está controlado por temas de datos. Recomiendo cosas así: asegurar un ritmo regular de aprendizaje, presentaciones y compartir conocimiento.

Galen Low: Es como una herramienta de análisis, pero de modo optimista. He visto otras más frías y amenazantes, como si pudieras perder el trabajo. Esto es formativo, que es clave: compartir información es central.

Me gusta esa función obligatoria. No será para todos, seguro que hay quien piensa: tengo que hacer esto de IA y presentarlo, como si estuviera en la escuela. Pero es una forma de compartir conocimiento porque si no se comparte, nada escala ni se disemina. Puede que alguien acumule formas excelentes de trabajar, pero solo para sí, y el impacto en los proyectos se reduce. Eso también tiene sus desafíos.

¿Alguien más tiene ejemplos de cómo la organización estructura la experimentación?

Kelly Vega: Sí. Nosotros tenemos una herramienta propietaria, muy robusta; incluye necesidades creativas, operativas, estratégicas... Si buscas prompts o tipos de archivos, está todo ahí. Pero es curioso, muchas veces vuelvo al chat que he usado siempre. Así que no digo que la robustez no sea útil, pero lo uso más cuando me topo con algo específico.

Uso el chat, simplemente. Tener esa herramienta propia sirve para que la uses: "es tuya, si tienes feedback, dínoslo aquí". Nuestros clientes la conocen y usan. Así que no es tanto tiempo asignado a experimentar, sino que es algo animado—muestra cómo lo hiciste con éxito cuando ocurra. Así que cualquier tarea que tengo—por ejemplo, revisando un export de Jira sobre el tiempo dedicado—el filtrado de Jira es bueno, pero si busco algo demasiado concreto y no tengo tiempo para bucear en filtros, tomo el export (siempre cumpliendo normativas de seguridad) y le pregunto a la IA "dime esto de esto", "¿cómo evolucionó?" y me ayuda a pensar y a volver a Jira para optimizar. No sólo me da respuestas, sino que me ayuda. Me explayo—pero ahora es la herramienta por defecto: la usamos sí o sí, la cuestión es cómo, no si la usamos.

Galen Low: ¿Tienes la oportunidad de aportar tú misma a esa herramienta propietaria? ¿Entrena con todo lo que hace la gente o hay tiempo dedicado a subir cosas/tareas, entrenar el modelo, etc.?

Kelly Vega: Me lo pregunto. Está asociada a mi cuenta, todo lo que hago y le pido es rastreado, y noto que el resumen se parece cada vez más a mi voz, por así decirlo. Pero no lo copio tal cual a mis correos. Uso los puntos clave y flujo de procesos, y desde ahí lo adapto a mi manera y le hago ajustes.

Hago ajustes al 10-30% de los resúmenes o añado enlaces, mostrando que sí me importa el resumen y no sólo presento texto automático llenos de los mismos emojis y rayas. Pero bueno, me desvío.

Galen Low: O el guion largo—

Kelly Vega: Y de verdad antes los usaba. Ahora ya no, porque si no todo el mundo pensaría “ok”. Todos sabemos que usamos IA. Segundo, esa manía del guion largo.

Galen Low: Déjame meterle algún error de dedo antes de enviar el mail.

Kelly Vega: Sí, exacto.

Galen Low: Utopía es demasiado limpio para que los humanos lo crean; hay que ensuciarlo un poco.

Kelly Vega: Mal escrito "definitely" cada vez.

Galen Low: Siempre. Quizá pasemos a lo que insinúo: hay un periodo de probar cacharreando, que ayuda a conocer la tecnología y sus capacidades.

Es útil para productividad personal y celebro que una organización de agencia, basada en proyectos y horas facturables, esté dispuesta a invertir tiempo no facturable en experimentación con IA. Pero incluso los mejores experimentos de IA pueden quedar archivados, como todas esas hackatones de la última década.

Pero hace falta estructura, formalidad. No es solo experimentar. Así que para mis colegas de operaciones: ¿cómo pueden las agencias estructurarse para filtrar buenas ideas, integrarlas en la estrategia y llevarlas a la implementación para que sean parte del negocio y no herramientas aisladas?

¿Cómo evitar que esos proyectos internos se queden siempre como la menor prioridad frente al trabajo para clientes? ¿Cómo protegerlos de quedar en nada?

Melissa Morris: Es algo muy presente en mi conversación con clientes porque en operaciones, los proyectos internos o actividades (SOPs, herramientas de gestión, lo que sea) a veces no son lo más divertido.

Y siempre que hay trabajo para clientes, eso es lo que se retrasa. Así que siempre les digo: si tienes un proyecto interno que necesitas que termine, asígnalo como un proyecto de cliente real.

No lo lances al equipo: "Hagamos X, Y, Z, adelante". Cuando todos son responsables, nadie lo es. Y tampoco se lo des a quien ya tiene mucho encima.

Porque al final, simplemente no se hará. Así que, trátalo como proyecto de cliente, con hitos reales: ¿hay un brief creativo? ¿Qué queremos lograr? Pedir: "Averigua cómo usar IA para A" es muy ambiguo. Pero decir "redactar tickets en Jira nos consume mucho, ¿cómo podemos apoyarnos en IA?" Especifiquemos qué lograr, y las expectativas.

No dejes el “investigaré” indefinido. ¿Cuáles son los primeros pasos? ¿Para cuándo lo quiero? Dedica 10 horas, busca estos tipos de herramientas, este es el presupuesto. No me digas que encontraste algo perfecto que cuesta 800 dólares mensuales, por ejemplo. Así que pon parámetros: esto es lo que espero. Trátalo como entrega de clientes: informa en cada reunión, reporta bloqueos y desafíos. Cuando lo tratas como proyecto para un cliente, termina como tal.

Galen Low: Me gusta. Y menciones la asignación de recursos, pero también, en mi mente, asignar un valor monetario.

A veces depende del caso de negocio, porque mi suposición es que la agencia invierte tiempo en mejorar su negocio y la calidad de vida de su equipo. Tiene que haber un retorno.

Incluso a nivel experimental, debe haber una hipótesis. Me gusta el apunte de Carrie en el chat: la implementación de IA debe alinearse con los objetivos de negocio. Porque el otro asunto es que hemos trabajado antes con "Dropbox de ideas": ingresas tu idea y, según la cultura, recibes ideas alineadas o muchas fuera de lugar que hacen que nadie mire el Dropbox más.

Hay un trabajo de alinear culturalmente a todos hacia los objetivos, y cada experimento debe tener hipótesis o meta. Priorizas los experimentos como un portfolio de proyectos, ¿dónde hay mayor retorno? A ese le asigno recursos, lo trato como proyecto real y le pongo cifra monetaria, así no lo pospongo porque entra un proyecto de 20 mil dólares. Quizá el retorno del proyecto de IA es de 4 millones con solo 30 mil de recursos. Eso motiva a terminarlo y no dejarlo archivado.

Melissa Morris: Y complementando: ¿qué tan relevante es y cómo priorizar? Si puedo crear una presentación en cinco minutos desde una transcripción, genial, pero si hago una cada 18 meses, no voy a montar un despliegue, entrenar al equipo, etc. Está bien, pero no lo necesito tanto. Así que evaluando insumos y retorno de inversión.

Galen Low: Me gusta esa priorización.

Kelly Vega: También influye la adhesión del equipo, ¿no? Que la emoción de algunos no implica adhesión total de todos. Explicar los objetivos y KPIs, mientras todos comprendan puede avanzar rápido. Una vez logras el buy-in, se vuelve prioridad.

Galen Low: Eso es gestión del cambio. También, ¿hay matices? Al hacer un proyecto nunca antes hecho, realmente no sabes cuánto demorará.

Y lo de IA es nuevo, así que los resistentes dirán: "¿Quieren que entrene a quien me reemplazará? Gracias", o "esto es ridículo, ¿quién sabe cuánto tardará operativizar esto".

¿Cómo pueden las agencias encajarlo en los tiempos mapeados? ¿Y es tan sencillo como hacer otro proyecto, o IA complica más que los proyectos normales?

Harv Nagra: Creo que, hagas lo que hagas, estimar el tiempo es valioso. Nadie va a dedicar 40 horas semanales a experimentar. Quizá sólo un par por semana; dices "dedicaremos 10 horas en tres semanas y luego evaluamos". Si no avanza, puedes decidir si continuar, pausar o cerrar el proyecto porque fue muy complejo o no sirvió. Es buena forma de limitar el esfuerzo y volver a evaluar si es útil. Yo haría eso.

Galen Low: Me gusta porque es un microcosmos de cómo funciona el financiamiento por etapas: te damos algo para avanzar hasta aquí, otro tramo para llegar más lejos. Si no avanza, quizá no recibe más. Los hitos nos permiten iterar hacia el valor, en pequeño. Menos competitivo pero igual, poder pausar y ver si vamos bien. Y cultura para decir "gastamos mucho, pero no funciona: hay que detenerlo antes de perder más".

Kelly Vega: En IA hay casos donde solo porque puedes, no significa que debas. Muchos casos. Suelen venir desde el cliente, que no conoce mejores prácticas. Es importante preguntarnos: solo porque podemos, ¿deberíamos? Según lo que queda de esfuerzo, o lo que no hemos logrado, evaluamos.

Galen Low: Voy a ser abogado del diablo. Repasando: experimentamos pero hay que medir, hace falta plan, recursos, implementación iterativa...

Pero la voz incrédula diría: ¿y si nos saltamos lo planeado? Es todo iterativo, ¿por qué no tomar todas las ideas, avanzar en cada una un poco, y ya veremos? ¿Qué tiene de malo empezar medio paso en cada proyecto y luego organizar?

¿Por qué no iterar todo a la vez? Planificar es de la era pre-IA. ¿Por qué puede ser bueno o malo esto?

Melissa Morris: Cada vez que implementamos algo nuevo, con IA o no, hay diferentes niveles de adhesión, capacidad técnica y comodidad. Cuidado con dejar a gente rezagada.

Lo vemos mucho al poner métricas de tiempo, CRMs, etcétera. Es clave el plan de incorporación: cuándo involucrar al equipo, si entienden por qué, cuál es el plan de capacitación y soporte para quien requiera ayuda.

Siempre hay gente entusiasta y lista y otra más cauta porque no son tan técnicas o no ven el valor. Y quiero retomar algo previo:

Está el miedo. Algunos temen estar creando recursos para que los reemplace una IA, o que ahora les pidan el doble de trabajo porque supuestamente pueden hacerlo el doble de rápido.

Y quizá los llevan de jornada completa a media porque ahora pueden con el doble. La IA genera un temor diferente a otros avances, especialmente en seguridad laboral. Por eso hay que ser claros con qué hacemos, por qué, cómo es la capacitación y que haya espacio para inquietudes.

Galen Low: Me encanta. No se puede apresurar, creo yo: se pueden poner cien ideas nuevas en marcha mañana, pero ¿qué le hace eso a la mente y emoción humanas? ¿Cómo rastreamos cien objetivos y KPIs? Es allí donde muchos fracasos ocurren.

Kelly Vega: Ahora no lidero un equipo de PMs, pero si lo hiciera diría: los juniors, trabajen en cómo usar IA para los resúmenes y definan un prompt estándar para backlog, sprint, etc. Los de nivel medio: revisen la documentación en Confluence, suban documentación importante si es seguro y vean cómo estandarizamos los procedimientos. Los senior: miren al 2026; quizá no son ventas, pero que piensen en el futuro desde operaciones. Eso sería lo que haría ahora. Creo que pueden ir varios proyectos a la vez. Puede haber un gran proyecto y muchos pequeños, o que otros no tengan el mismo impulso. Me explayo, pero sí hay valor en eso.

Galen Low: Me gusta ajustar el tamaño del experimento. No pongas al becario a rehacer la nómina.

Eso por un lado. Lo otro: en operaciones, necesitas que PMs dirijan estos proyectos. Como decía Melissa y Harv, son proyectos y un portafolio de iniciativas que necesitan liderazgo. Quizá hay que valorarlo como trabajo de cliente: decidir que de los cuatro proyectos que lleva un PM, uno es interno y Kelly de Ops es la patrocinadora, supervisando implementación, alineación y SOPs. Esto, versus simplemente que cada quien haga cosas porque sí. Eso último no siempre funciona.

Kelly Vega: Sí. Algo que se puede hacer es grabarse haciendo un ticket manual, luego haciéndolo con IA, y listo, ya tienes un entregable. Pero como decías, Melissa, puede ser peligroso si luego quieren darte más proyectos, hay que proteger ese tiempo para lo estratégico y el trabajo con el cliente para que no te saturen. Es tiempo ahora para mejorar luego la calidad.

Galen Low: También la confianza: grabarte haciendo tu trabajo y prometer no juzgar. Dices que no vas a juzgar, pero sí lo haces.... Buscamos que haya participación igual que en cualquier proyecto común, aunque sea sobre su propio trabajo o tecnología nueva.

Kelly Vega: Y quizá hay que tener aprobación para emplear una herramienta de IA. Si algunos no están convencidos o son escépticos, con razón, se necesita educación.

Galen Low: Hablaste de seguridad de datos y cumplimiento. Harv, mencionaste que en Scoro solo se pueden usar ciertas herramientas, ya aprobadas dentro del programa de gobernanza de IA.

¿Crees que es algo que la gente omite, ignora o tiene muy en cuenta al desplegar procesos internos de IA? ¿Cuál es el nivel de gobernanza recomendable?

Harv Nagra: Totalmente. Depende de la organización y el nivel de madurez. En estos años de explosión de IA ha habido mucha experimentación y mucho temor al principio, como que se subieran datos de clientes sin control.

Eso pasó y aún pasa. Al menos ahora tenemos reglas claras para las empresas: qué se puede y no se puede hacer. El shadow IT (gente descargando software y contratando servicios por su cuenta) ha sido siempre un problema para operaciones y finanzas.

El resultado es: uno, terminas pagando por muchas herramientas; dos, no todos aprovechan esos recursos ni el conocimiento. Por eso es importante tener controles desde operaciones sobre cómo se seleccionan y se garantiza la seguridad de los productos, y qué se puede o no hacer con ellos. Es clave.

Melissa Morris: Además, más allá del contexto interno de la agencia, conviene tener claridad y transparencia para tus clientes sobre cómo usas IA donde proceda.

Por ejemplo, trabajamos con una empresa donde las conversaciones son tan sensibles que, si llegaran a un tribunal, puede aparecer una transcripción de una reunión que no debería existir. Así que en algunos casos, hay que ser muy cuidadoso y asegurarse de que el cliente sepa (igual que sobre las grabaciones). ¿Tomo esa grabación y la transcribo, y la guardo en Google Docs porque me resulta fácil? ¿Está enterado el cliente? Solo hay que saber qué documentación guardamos y sus implicaciones.

Kelly Vega: Nosotros implementamos un acuerdo estándar donde todo se transcribe o cualquiera puede transcribir/grabar en cualquier momento. Y todos estuvieron de acuerdo: "Por favor, sí, responsabilidad". Porque interrumpir para preguntar molesta; no aplica a todos, pero nos va bien así.

Galen Low: Claro, has trabajado en industrias reguladas, y seguro que algunos clientes preferirían que no grabe nada. ¿Te sorprendió el acuerdo de grabar todo?

Kelly Vega: Para mí fue al contrario: sí preferían grabar por cuestiones de responsabilidad.

Por ejemplo, por tantos detalles técnicos, regulaciones y permisos, en mi experiencia era la norma.

Galen Low: Al revés: por regulación, sí se quiere tener registro.

Kelly Vega: Sí. Pero a veces, cuando quiero una reunión más casual, solo digo al inicio que no grabaré; si alguien siente que es necesario puede pedirlo, pero el tono cambia. No lo hago en mis uno a uno; no es necesario. Pero sí cuando se recopilan requisitos y demás, ahí sí grabamos.

Galen Low: Me encanta.

Un gran agradecimiento a nuestros panelistas por ofrecer su tiempo hoy. Sé que estamos juntos a menudo, pero esto ha sido muy divertido. Y reunirlos a los tres ha sido genial.

Gracias por sus aportes.

Kelly Vega: Gracias por la invitación.

Melissa Morris: Gracias.