Errores al adoptar IA y el rol del líder, según Felix Grivot
Felix Grivot analiza las trampas del vibe coding y orienta a los líderes a establecer guardrails claros.
Al analizar la aplicación de inteligencia artificial en los negocios, Felix Grivot advierte sobre el riesgo de que los equipos pierdan tiempo creando microsoluciones en lugar de usarlas. En Marketing - The Podcast, aconseja a los líderes definir límites de uso y mantener el foco en el cliente.
Felix Grivot, Head de Marketing B2B de FCamara, analizó los principales errores que cometen las empresas al implementar inteligencia artificial, en una conversación con Bruno Gimenes en Marketing - The Podcast. El episodio completo también examina otros aspectos de la relación entre marketing, estrategia y tecnología en el entorno corporativo.
En el video, Grivot aborda la fascinación reciente por herramientas de vibe coding como Lovable y Claude, y hace una advertencia sobre la eficiencia del tiempo invertido por los equipos en el desarrollo de soluciones propias.
El riesgo de crear soluciones en vez de usarlas
Para Grivot, la facilidad de generar código mediante plataformas de IA ha llevado a los equipos a pasar horas desarrollando recursos que ya existen listos en el mercado. Recuerda que la creación desmedida de microsoluciones puede desviar la atención del objetivo principal del negocio.
"Hay una frase que decía mi abuela: a veces sale más cara la salsa que el pescado. Entonces, a veces la empresa, el marketing o el líder incentiva a su equipo a desarrollar cosas con IA y termina gastando más tiempo creando la solución que usándola", afirma Grivot.
Grivot recalca que, antes de iniciar el desarrollo interno de cualquier script o microservicio, el liderazgo debe evaluar si el proyecto es realmente escalable y si no existen soluciones accesibles disponibles en el mercado. Cita como ejemplo las automatizaciones para validar correos electrónicos o el registro automático de reuniones en el CRM, tareas que a menudo ya cuentan con herramientas dedicadas.
Lo básico bien hecho y el foco en las necesidades del cliente
Otro desafío señalado por Grivot es el exceso de microanálisis provocado por el volumen de datos que la IA pone a disposición. Observa que profundizar demasiado en detalles técnicos, como modelos complejos de atribución, puede alejar a los profesionales del contacto directo con el público.
"Lo básico bien hecho en marketing es escuchar al cliente y mirar los datos que tienes disponibles", explica Grivot. Para él, la acumulación de información generada por IA puede atrapar al equipo en el desarrollo de herramientas puntuales en lugar de analizar investigaciones reales y comprender el comportamiento de compra.
Grivot destaca la importancia de dosificar el ritmo frente a las continuas novedades del sector: "Es difícil separar el hype del ROI. Pero necesitamos ese momento para equilibrar la información, invertir el tiempo de manera adecuada y buscar soluciones que realmente sean funcionales y escalables".
Guardrails y liderazgo práctico en la gestión de IA
Al aconsejar a los líderes que buscan guiar a sus equipos en el uso de IA, Grivot defiende el establecimiento de guardrails: límites y directrices claras de seguridad que orienten al equipo sobre lo que se puede y no se puede hacer.
"Como líder, y como consejo para otros líderes, creo que el punto principal es crear los guardrails para que tu equipo pueda avanzar por ese camino, porque tu equipo va a avanzar por ahí", subraya Grivot. Explica que estas reglas evitan problemas graves, como la carga indebida de bases de datos propietarias en versiones gratuitas de plataformas como ChatGPT.
Además de la gobernanza, Grivot orienta a los líderes a participar activamente en el aprendizaje técnico y a ejercitar la curiosidad junto con el equipo, en lugar de limitarse a delegar la exploración tecnológica. Destaca que la IA opera únicamente sobre datos y repertorios existentes, dependiendo del factor humano para innovar: "La IA no es creativa, trabajará con lo que ya se ha hecho. Solo las personas tienen ese potencial".