Cuando lo barato sale caro: el coste real de corregir los errores de la IA en empresas

En los últimos años, muchas empresas han apostado por herramientas de inteligencia artificial con la esperanza de reducir costes y agilizar procesos. Especialmente en áreas como la redacción de contenidos y el desarrollo web, el uso de modelos generativos se ha extendido rápidamente. Sin embargo, en esa carrera por automatizar, algunas compañías están descubriendo que el supuesto ahorro puede transformarse en un gasto mayor: corregir los errores de la IA les está saliendo más caro que haber contratado talento humano desde el principio.

Redactoras y desarrolladoras freelance están viendo crecer la demanda de un nuevo tipo de encargo: reparar el trabajo defectuoso que ha producido la IA. Textos genéricos que no venden, líneas de código que colapsan páginas web, decisiones automáticas que pasan por alto detalles esenciales... Todo ello genera sobrecostes que no solo son económicos, sino también reputacionales.

Este artículo analiza varios casos reales recogidos por la BBC y explora qué están aprendiendo las empresas que apostaron demasiado pronto por sustituir personas por algoritmos. Porque, cuando lo barato sale caro, la reflexión va más allá del presupuesto: afecta a la estrategia, al posicionamiento y a la confianza de los clientes.

El espejismo de la eficiencia: cuando la IA no sale tan rentable

Para muchas empresas, la promesa de la inteligencia artificial era clara: producir más, en menos tiempo y con menos costes. Sin embargo, los resultados reales están empezando a mostrar una cara distinta. Varios profesionales del marketing y el desarrollo web están siendo contratados no para crear desde cero, sino para corregir los errores cometidos por herramientas de IA que, en teoría, iban a ahorrar tiempo y dinero.

Es el caso de Sarah Skidd, responsable de marketing de producto en Estados Unidos, que fue contactada por una agencia para rehacer un copy generado por IA. Lo que debía ser un texto persuasivo y enfocado a la conversión acabó siendo un mensaje genérico, sin interés ni impacto comercial. “Era muy básico”, explicó a la BBC. “Se suponía que debía vender e intrigar, pero era completamente plano.” Finalmente, Sarah tuvo que rehacer todo desde cero en un proceso que le llevó 20 horas. Su tarifa de 100 dólares por hora se tradujo en una factura de 2.000 dólares. El intento de ahorrar se convirtió en un gasto superior al que habría supuesto encargarle el trabajo directamente.

En Reino Unido, Sophie Warner, cofundadora de la agencia Create Designs, relata un caso similar. Un cliente, tras usar ChatGPT para modificar una pequeña funcionalidad en su web, acabó con la página fuera de servicio durante tres días. El coste de la reparación: casi 500 dólares por una tarea que, hecha correctamente desde el principio, habría llevado 15 minutos.

Estos casos no son excepcionales. Cada vez más agencias y profesionales independientes reciben peticiones para “arreglar lo que la IA ha roto”. Y en muchos casos, la corrección implica más tiempo, esfuerzo y coste que la creación original.

El problema no es que la IA no funcione, sino que muchas empresas la utilizan sin criterio ni conocimiento técnico suficiente. En lugar de integrar estas herramientas en procesos supervisados, se delegan tareas clave a modelos que no entienden el contexto, la estrategia ni las consecuencias de sus errores.

Automatizar puede ser una ventaja competitiva si se hace con planificación, pero si se utiliza solo como atajo, el resultado puede ser un espejismo de eficiencia que termina saliendo caro.

Qué no entiende la IA (todavía): identidad, contexto y objetivos de marca

Uno de los errores más comunes entre las empresas que automatizan tareas con IA es suponer que los modelos generativos pueden reemplazar por completo la comprensión estratégica que aporta un profesional humano. Aunque la tecnología es capaz de generar textos coherentes o código funcional, todavía carece de tres elementos fundamentales para el marketing y el desarrollo de marca: identidad, contexto y objetivos.

Sarah Skidd lo resume con claridad: el copy que tuvo que rehacer no solo era plano, sino que no conectaba con la propuesta de valor ni con el público objetivo del cliente. “Era muy básico”, explicó. Y no porque la IA cometiera errores gramaticales, sino porque no supo captar lo que hace única a la marca ni cómo debía comunicarlo.

Lo mismo ocurre en diseño, estrategia de contenidos o experiencia de usuario. La IA puede generar textos o propuestas visuales, pero no interpreta la historia de una marca, su posicionamiento, su tono de voz o sus matices culturales. Estas dimensiones, fundamentales para crear confianza y diferenciarse en mercados saturados, siguen dependiendo del juicio humano.

Sophie Warner señala algo similar en el ámbito del desarrollo web. Muchos clientes recurren primero a ChatGPT para resolver incidencias técnicas, pero cuando el resultado falla, acuden después a agencias como la suya para solucionar el problema. “La IA no tiene en cuenta los estándares de diseño, los requisitos de compatibilidad ni el comportamiento real del usuario”, afirma.

El error, en muchos casos, no es de la herramienta, sino del planteamiento: usar la IA como sustituto del criterio profesional, en lugar de como complemento. Esto no solo afecta al coste, sino también al rendimiento. Un contenido mal alineado con los objetivos de negocio puede afectar al SEO, a las conversiones o incluso a la percepción general de la marca.

La inteligencia artificial puede ser muy útil para automatizar tareas repetitivas o para acelerar procesos de producción, pero todavía no está preparada para asumir decisiones que exigen interpretación, sensibilidad y visión estratégica.

Human in the loop: cómo integrar la IA sin poner en riesgo tu marca

La solución no es abandonar la inteligencia artificial, sino entender cómo utilizarla de forma eficiente y responsable. En lugar de delegar completamente en los modelos generativos, cada vez más empresas están adoptando un enfoque mixto conocido como human in the loop: integrar a profesionales humanos en los puntos críticos del proceso, para asegurar calidad, coherencia y alineación con los objetivos de negocio.

Este enfoque parte de una premisa sencilla: la IA puede acelerar, sugerir y automatizar, pero no puede decidir por sí sola en contextos complejos. Por tanto, las marcas que mejor están aprovechando su potencial son aquellas que:

• Definen claramente qué tareas automatizar (como borradores, recopilación de ideas o análisis preliminares) y cuáles deben seguir en manos humanas (como la estrategia de comunicación, la validación de mensajes o la redacción final).

• Establecen protocolos de revisión que incluyen criterios de calidad, revisión por expertos y pruebas reales con usuarios o audiencias.

• Forman a sus equipos no solo en el uso técnico de la IA, sino en su gobernanza ética y estratégica, para evitar usos erróneos o decisiones automáticas que puedan comprometer la marca.

Además, contar con documentación clara sobre qué herramientas se han usado, qué versiones, con qué prompts y para qué tipo de contenido, permite corregir con rapidez si algo falla y evita depender ciegamente de una única salida generada por el sistema.

En un contexto en el que muchas empresas se están enfrentando a sobrecostes inesperados por corregir los errores de la IA, la conclusión es clara: la automatización debe estar al servicio del criterio humano, no al revés. Y eso implica establecer límites, definir procesos y reforzar el papel de los profesionales que saben interpretar, crear y tomar decisiones estratégicas.