Puntos clave
- Mira más allá de las demostraciones pulidas haciendo preguntas difíciles sobre el valor desde el primer día, el anclaje de datos y la experiencia del usuario promedio — no solo de los usuarios avanzados
- La confianza depende de las citas y la verificación de fuentes — pregunta cómo sabrán los usuarios que las respuestas de la IA son precisas
- La pregunta más reveladora: "¿Qué nos haría cancelar en un año?" revela la honestidad del proveedor y las limitaciones del producto
Cada proveedor de IA tiene una excelente demostración. Las diapositivas están pulidas. Los casos de uso suenan transformadores. Las proyecciones de ROI son convincentes.
Luego compras, y seis meses después, estás tratando de entender por qué nadie usa la herramienta.
El problema generalmente no es la tecnología. Es que nadie hizo las preguntas correctas antes de firmar. La demostración te mostró lo que la IA podía hacer. Nadie exploró si realmente funcionaría en tu entorno, para tu gente, con tus limitaciones.
Aquí hay diez preguntas que vale la pena hacer antes de comprometerte. No las preguntas que los proveedores esperan — las que realmente predicen si obtendrás valor.
1. ¿Qué pasa el primer día?
No el día 90 después de la implementación completa. El primer día.
¿Pueden los empleados empezar a usarlo inmediatamente, o requiere semanas de configuración, integración y capacitación antes de que alguien vea valor? ¿Hay un primer caso de uso claro que funcione de inmediato, o estás comprando potencial que puede que nunca se realice?
Cuanto más largo sea el tiempo hasta el primer valor, mayor es el riesgo de que la iniciativa pierda impulso, los promotores se vayan y la herramienta se convierta en software abandonado.
Lo que quieres escuchar: Ejemplos específicos de lo que los usuarios pueden hacer inmediatamente, sin esperar configuración personalizada.
Señal de alerta: "Una vez que completemos la fase de implementación e integremos con tus sistemas y capacitemos a tu equipo, podrás..."
2. ¿Cuál es la experiencia del empleado promedio?
No tu usuario más experto en tecnología. No la persona que se ofreció como voluntario para el grupo de trabajo de IA.
El empleado promedio tiene quince minutos para probar algo nuevo y ningún entusiasmo particular por la tecnología. ¿Qué ve cuando abre esta herramienta? ¿Sabe qué hacer? ¿Hay un punto de partida obvio, o una caja de texto vacía y posibilidades infinitas?
Lo que quieres escuchar: Flujos de trabajo predefinidos, experiencias guiadas, casos de uso específicos por rol. "Un nuevo coordinador de RR.HH. puede hacer X, Y y Z inmediatamente."
Señal de alerta: "Es muy flexible — los usuarios pueden personalizarlo para hacer casi cualquier cosa." (Traducción: los usuarios tienen que resolverlo por sí mismos.)
3. ¿Cómo saben los usuarios que pueden confiar en las respuestas?
Esta es la pregunta que separa las herramientas de IA que se usan de las que se abandonan.
Cuando la IA da una respuesta, ¿cómo sabe un empleado que es correcta? ¿Puede ver de dónde vino la información? ¿Puede hacer clic para verificar? ¿Qué pasa cuando la IA no sabe algo — lo dice, o inventa algo que suena plausible?
El mecanismo de citación: Presta mucha atención a cómo la herramienta muestra las fuentes. Una nota al pie que enlaza a un documento general no es suficiente. Quieres citas granulares — enlaces directos al párrafo específico o sección de la política que la IA usó. Esta es la diferencia entre una herramienta que genera confianza y una que simplemente sugiere precisión.
Lo que quieres escuchar: Respuestas ancladas en tu contenido, con citas. Comportamiento claro cuando la información no está disponible.
Señal de alerta: "Nuestro modelo es muy preciso." (Todos los proveedores dicen esto. No significa nada.)
4. ¿A qué sistemas se conecta esto?
La IA aislada es IA que crea trabajo extra. Si los empleados tienen que copiar datos de tu CRM, pegarlos en la herramienta de IA, y luego copiar el resultado a otro lugar, la mayoría simplemente se saltará el paso de la IA.
¿Qué integraciones existen hoy — no en la hoja de ruta, hoy? ¿Qué tan profundas son? ¿Puede la IA extraer contexto de tus sistemas existentes, o solo recibir texto pegado?
Lo que quieres escuchar: Integraciones nativas con tu stack tecnológico real (no solo "nos integramos con más de 500 herramientas" sino específicamente las que usas). Capacidad de consultar entre sistemas.
Señal de alerta: "Tenemos una API abierta, así que tu equipo puede construir cualquier integración que necesites." (Traducción: las integraciones no existen todavía, y construirlas es tu problema.)
5. ¿Quién controla a qué puede acceder la IA?
Esto importa para la seguridad, el cumplimiento y la confianza básica.
¿Puedes controlar de qué fuentes de contenido extrae la IA? ¿Puedes asegurar que solo responda con materiales aprobados, no con todo Internet? ¿Quién tiene permiso para agregar o modificar esas fuentes? ¿Hay una pista de auditoría?
Lo que quieres escuchar: Controles administrativos granulares. Gobernanza clara del contenido. Registros de auditoría. La capacidad de crear diferentes niveles de acceso para diferentes grupos de usuarios.
Señal de alerta: Respuestas vagas sobre "seguridad de nivel empresarial" sin detalles. Sin explicación clara de cómo se delimita el contenido.
6. ¿Qué pasa con nuestros datos?
Esta es la pregunta que involucra a TI y Legal, y debería hacerlo.
¿Se usan tus datos para entrenar el modelo de IA? ¿Dónde se almacenan? ¿Quién puede acceder a ellos? ¿Qué pasa con ellos si cancelas? ¿Puedes obtener residencia de datos en las regiones que requieres?
Estas no son solo casillas de cumplimiento. Determinan si realmente puedes usar la herramienta para contenido empresarial sensible.
Lo que quieres escuchar: "Tus datos nunca se usan para entrenamiento. Aquí está nuestro informe SOC 2. Aquí es donde se almacenan los datos. Aquí está nuestro acuerdo de procesamiento de datos."
Señal de alerta: Evasivas. "Nos tomamos la privacidad muy en serio" sin detalles. Renuencia a proporcionar documentación.
7. ¿Cómo funciona realmente el precio?
No el número del titular. Las matemáticas reales.
Si pagas por usuario: ¿qué pasa cuando quieres expandir? ¿Cómo manejas usuarios que apenas lo usan versus usuarios intensivos? ¿Cuál es tu costo efectivo por usuario activo si la adopción es del 50%? ¿30%?
Si pagas por uso: ¿hay un límite? ¿Qué alertas existen? ¿Puedes establecer presupuestos por equipo o departamento? ¿Qué pasa si alcanzas tu límite a mitad de mes?
Lo que quieres escuchar: Precios claros y simples que puedas modelar. Controles que prevengan sorpresas. Un camino para escalar que no requiera una nueva batalla de compras cada vez.
Señal de alerta: Precios que requieren una hoja de cálculo para entender. "Contáctanos para precios empresariales" sin números publicados.
8. ¿Cómo es realmente la adopción en otras empresas?
No el caso de estudio seleccionado a dedo. Números reales.
¿Qué porcentaje de usuarios con licencia están activos después de 6 meses? ¿Qué significa "activo" — iniciar sesión una vez, o usarlo regularmente? ¿Cuáles son los casos de uso más comunes en la práctica, no en teoría? ¿Con qué luchan las empresas?
Los proveedores se resistirán a esta pregunta. Insiste de todos modos.
Lo que quieres escuchar: Números honestos, aunque no sean perfectos. Ejemplos específicos de lo que funcionó y lo que no. Reconocimiento de que la adopción requiere esfuerzo.
Señal de alerta: Solo mostrarte los casos de estudio más exitosos. Incapacidad para proporcionar datos de uso. "La situación de cada cliente es diferente" como forma de evitar la pregunta.
9. ¿Qué necesita tu equipo para mantener esto?
Las herramientas de IA no se configuran y se olvidan. Alguien necesita mantener el contenido actualizado. Alguien necesita gestionar el acceso de usuarios. Alguien necesita monitorear qué está funcionando y qué no.
¿Cuál es la carga operativa continua? ¿Necesitas personal dedicado, o esto se puede gestionar como parte de roles existentes? ¿Qué pasa cuando algo falla?
Lo que quieres escuchar: Evaluación realista de los requisitos administrativos. Documentación clara. Soporte que sea realmente responsivo. Capacidades de autoservicio que reduzcan la necesidad de participación continua del proveedor.
Señal de alerta: "Está completamente automatizado, no necesitas hacer nada." (Esto nunca es verdad.) Niveles de soporte que requieren actualizaciones costosas para obtener ayuda real.
10. ¿Qué nos haría cancelar en un año?
Esta es la pregunta que los proveedores nunca esperan, y las respuestas son reveladoras.
¿Por qué se van los clientes? ¿De qué se quejan? ¿Qué funcionalidad espera la gente que no tienes? ¿Dónde se queda corto el producto?
Cada producto tiene debilidades. Un proveedor que no puede articular las suyas o no conoce su producto o no está siendo honesto contigo.
Lo que quieres escuchar: Autoevaluación honesta. "No somos la mejor opción para el caso de uso X." "Los clientes a veces tienen problemas con Y." "Estamos invirtiendo en Z porque sabemos que es una brecha."
Señal de alerta: "Realmente no tenemos clientes que cancelen." "Nuestro NPS es muy alto." Respuestas que suenan como material de marketing en lugar de conversación honesta.
La pregunta detrás de las preguntas
Todo esto realmente se reduce a una cosa: ¿esto realmente funcionará, para nuestra gente, en nuestro entorno, dadas nuestras limitaciones?
Las demostraciones muestran escenarios idealizados. Los equipos de ventas muestran los mejores casos. Tu trabajo es probar bajo presión si la realidad coincidirá. Eso significa hacer preguntas incómodas. Ir más allá de respuestas pulidas. Hablar con referencias que no fueron seleccionadas a dedo. Hacer pilotos con escépticos, no solo con entusiastas.
Los proveedores que sobreviven ese escrutinio generalmente son los que vale la pena comprar. Los que evaden, se cubren o se ponen a la defensiva te están diciendo algo importante sobre cómo será la relación después de firmar.
La lista de verificación
- ¿Qué pueden hacer los usuarios el primer día?
- ¿Cómo es la experiencia del empleado promedio?
- ¿Cómo verifican los usuarios que las respuestas son precisas?
- ¿Con qué sistemas se integra esto hoy?
- ¿Qué controles existen para el acceso al contenido y la gobernanza?
- ¿Qué pasa con nuestros datos?
- ¿Cómo funcionan los precios con tasas de adopción realistas?
- ¿Cómo es realmente la adopción en empresas similares?
- ¿Qué esfuerzo continuo requiere esto de nuestro equipo?
- ¿Qué nos haría cancelar en un año?
Imprime esto. Llévalo a tu próxima reunión con el proveedor. Ve qué pasa.
En JoySuite, construimos el producto alrededor de estas preguntas. Valor desde el primer día con flujos de trabajo predefinidos que guían a los usuarios sin requerir experiencia previa. Respuestas ancladas en tu contenido con citas que generan confianza real. Integraciones con los sistemas que ya usas para que la IA funcione donde trabaja tu equipo. Y usuarios ilimitados para que no tengas que racionar el acceso ni predecir quién lo usará más.
