In partnership with
Cuando hablamos de IA avanzada, casi todo el mundo imagina lo mismo
Un modelo que razona
Que explica sus pasos
Que consulta documentos
Que usa herramientas
Que actúa como un agente autónomo
Y sí
Eso existe
Pero una cosa es lo que impresiona en una demo
Y otra muy distinta es lo que puedes poner a trabajar en una empresa de nuestro sector sin que te genere problemas
En los últimos años la investigación ha sido clara
Muchas de las técnicas más llamativas tienen límites importantes cuando las llevas al mundo real
Y en nuestro sector el mundo real no perdona errores
1️⃣ Que la IA explique sus pasos no significa que sean reales
Muchos modelos ahora muestran su razonamiento paso a paso
Parece que “piensan” en voz alta
Pero varios estudios han demostrado algo incómodo
Esos pasos pueden ser una explicación bonita
No necesariamente el proceso real que siguió el modelo
Puede equivocarse
Y aun así escribir una explicación convincente
En nuestro sector esto es delicado
No puedes justificar una medición, una certificación o una decisión de costes solo porque la IA lo explicó bien
Explicación no es garantía
2️⃣ Darle más documentos no la vuelve más fiable
Otro enfoque común es
Si le damos más contexto, funcionará mejor
Planos
Memorias
Normativa
Presupuestos
Modelos BIM
Pero la investigación muestra que más información no siempre mejora el resultado
Si recupera el documento equivocado
Se equivoca con seguridad
Y además cada vez que ejecutas la consulta
Puede responder algo ligeramente distinto
En nuestro sector eso significa inconsistencias
Y las inconsistencias cuestan dinero
3️⃣ Agentes que usan herramientas
Hoy se habla mucho de agentes
Sistemas que deciden qué herramienta usar
Que llaman a APIs
Que consultan bases de datos
Que actualizan información
En laboratorio funcionan muy bien
En producción aparecen los problemas
Cambian las APIs
Falla un permiso
Un dato está mal cargado
La conexión se cae
Y el sistema empieza a comportarse de forma impredecible
En nuestro sector, donde todo está conectado
Planificación
Costes
Modelo BIM
Certificaciones
Un pequeño error se propaga rápido
4️⃣ Lo que empieza a funcionar mejor
Hay una línea de investigación que apunta en otra dirección
En vez de pedirle a la IA que dé la respuesta final
Se le pide que genere instrucciones claras
O incluso código
Que luego se ejecuta en un entorno controlado
Es decir
La IA propone
El sistema ejecuta
Y cada paso se puede revisar
Esto cambia mucho las cosas
Porque ya no dependes solo de texto
Dependes de acciones verificables
En nuestro sector esto es clave
Por ejemplo
Si cambia el modelo BIM
No quieres un texto diciendo qué podría pasar
Quieres que el sistema recalcule mediciones
Actualice costes
Y registre qué cambió
Eso es trazabilidad real
5️⃣ El gran tema
Determinismo
Los modelos de lenguaje son probabilísticos
Eso significa que, ante la misma pregunta, pueden responder ligeramente distinto
En marketing eso puede ser aceptable
En certificaciones, licitaciones o control de costes
No
Por eso la tendencia más sólida no es hacer modelos más creativos
Es diseñar sistemas donde la IA esté controlada
Limitada
Y conectada a procesos que sí sean repetibles
📌 Qué nos dice realmente todo esto
Que las demos impresionan
Pero en nuestro sector necesitamos algo más
Necesitamos sistemas que
No solo expliquen
Sino que registren
No solo sugieran
Sino que ejecuten de forma controlada
No solo generen texto
Sino que actúen sobre datos reales con trazabilidad
La diferencia no está en usar más IA
Está en diseñar mejor el sistema donde esa IA trabaja
Y ahí es donde se separa la innovación real
Del caos digital con apariencia moderna
Implementar IA en construcción no va de instalar un chat, va de diseñar sistemas robustos que no fallen cuando el presupuesto aprieta. Si quieres que analicemos cómo aplicar este enfoque controlado a tus procesos de [Mediciones/Certificaciones], hablemos.
Feliz lunes
Laurentiu
PD: Millones de impactos no significan nada
Si no se traducen en ventas
Aquí tienes un ejemplo real de cómo hacerlo bien
Haz clic y revísalo
How Jennifer Aniston’s LolaVie brand grew sales 40% with CTV ads
For its first CTV campaign, Jennifer Aniston’s DTC haircare brand LolaVie had a few non-negotiables. The campaign had to be simple. It had to demonstrate measurable impact. And it had to be full-funnel.
LolaVie used Roku Ads Manager to test and optimize creatives — reaching millions of potential customers at all stages of their purchase journeys. Roku Ads Manager helped the brand convey LolaVie’s playful voice while helping drive omnichannel sales across both ecommerce and retail touchpoints.
The campaign included an Action Ad overlay that let viewers shop directly from their TVs by clicking OK on their Roku remote. This guided them to the website to buy LolaVie products.
Discover how Roku Ads Manager helped LolaVie drive big sales and customer growth with self-serve TV ads.
The DTC beauty category is crowded. To break through, Jennifer Aniston’s brand LolaVie, worked with Roku Ads Manager to easily set up, test, and optimize CTV ad creatives. The campaign helped drive a big lift in sales and customer growth, helping LolaVie break through in the crowded beauty category.