Una voz sintética responde sin vacilar, un robot agarra el objeto correcto, un panel de control promete ahorrar horas de trabajo. En los pasillos de VivaTech, todo parece funcionar. Ese es precisamente el principio de una demostración: mostrar el mejor escenario. Para el comprador, el periodista o el directivo, el trabajo empieza después de los aplausos. En este regreso a la actividad de septiembre de 2026, presentamos una guía para evaluar las innovaciones de las ferias, basada en avances ya documentados, sin presuponer el rendimiento de los productos anunciados recientemente.
El pitch vende una posibilidad; la compra compromete a una organización
VivaTech concentra lo que hace útiles a las grandes ferias tecnológicas: encuentros rápidos, demostraciones accesibles y la posibilidad de comparar varios enfoques en un día. Pero este formato también favorece las simplificaciones. Unos minutos bastan para entender una promesa; rara vez permiten examinar sus condiciones técnicas, contractuales y humanas.
El auge de la IA generativa desde el lanzamiento público de ChatGPT, a finales de 2022, ha acentuado esta brecha. Crear una interfaz convincente sobre un modelo existente se ha vuelto más accesible. Convertir esa interfaz en un servicio fiable sigue siendo otra cuestión. La conexión con los datos internos, la gestión de errores, los permisos de acceso y el control humano rara vez protagonizan los mejores vídeos. Sin embargo, determinan su utilidad cotidiana.
Por tanto, la pregunta adecuada no es solo «¿es nuevo?», sino «¿en qué condiciones funciona?». Cuatro filtros permiten pasar del discurso comercial a una decisión documentada.
1. Disponibilidad: ¿se puede utilizar realmente?
Un prototipo, una versión beta y un producto comercializado pueden parecerse en un estand. No comprometen al proveedor de la misma manera. Primera comprobación: preguntar qué está disponible hoy, en qué país, para qué usuarios y con qué limitaciones. Una lista de espera no equivale a disponibilidad; el anuncio de una alianza no equivale a una integración operativa.
La prueba más sencilla consiste en solicitar un ensayo con un caso que el expositor no haya preparado. Para un asistente documental, se puede proponer un documento público que contenga una contradicción o al que le falte información. Para una herramienta industrial, conviene averiguar las condiciones de funcionamiento: iluminación, temperatura, calidad de la red y variabilidad de los objetos. El objetivo no es tender una trampa, sino descubrir los límites.
También hay que mirar detrás de la pantalla. ¿Un operador corrige discretamente alguna respuesta? ¿El procesamiento se realiza de forma local o en un servicio remoto? ¿Algunas funciones dependen de otro proveedor? Estas decisiones no descalifican al producto. Modifican su autonomía, su latencia y su capacidad para seguir disponible cuando se produce una avería.
2. Referencias de clientes: un logotipo no equivale a un balance de resultados
Los muros de logotipos inspiran confianza rápidamente. Sin embargo, pueden reunir situaciones muy diferentes: un cliente de pago, una prueba gratuita, un socio tecnológico o la simple participación en un programa de apoyo. Preguntar por la naturaleza exacta de la relación constituye una comprobación elemental. Un proveedor serio debe poder distinguir una prueba de concepto de un despliegue utilizado en producción.
La referencia pertinente no es necesariamente la marca más famosa. Es una organización que se parece a la suya por sus restricciones, sus volúmenes y sus recursos. Una herramienta adoptada por un equipo especializado de un gran grupo no demuestra que una pyme pueda mantenerla sin asistencia. A la inversa, un éxito en un ámbito modesto puede constituir una excelente prueba si los resultados son observables.
Con el acuerdo del proveedor, solicitar una conversación con un usuario real suele aportar más que una presentación adicional. Tres aspectos son decisivos: el tiempo transcurrido hasta el primer uso útil, las dificultades encontradas y las tareas que siguen siendo manuales. Las mejoras anunciadas deben especificar su punto de partida, el periodo medido y el trabajo de verificación añadido. El tiempo ahorrado en redacción puede volver a perderse en correcciones.
3. Seguridad: seguir los datos, no los eslóganes
«Seguro», «soberano», «conforme con la normativa»: estas expresiones no describen por sí solas una arquitectura. Hay que seguir el recorrido de los datos. ¿Dónde se almacenan? ¿Quién puede acceder a ellos? ¿Qué subcontratistas intervienen? ¿Durante cuánto tiempo se conservan? ¿Se utilizan para mejorar un modelo? Las respuestas deben figurar en documentos técnicos y contractuales, no solo en la conversación.
El RGPD proporciona desde hace tiempo un marco para los datos personales. El Reglamento europeo de Inteligencia Artificial, que entró en vigor en agosto de 2024 con una aplicación progresiva, añade requisitos según los usos y las responsabilidades. No constituye un sello universal de calidad. Por tanto, una mención comercial al cumplimiento normativo no exime de caracterizar el caso de uso ni de verificar las obligaciones realmente aplicables.
En una solución de IA conectada a las herramientas internas, un riesgo merece especial atención: unos permisos de acceso a la información o de ejecución de acciones demasiado amplios. Un asistente que resume un expediente no necesita necesariamente poder modificar todos los archivos. La autenticación reforzada, los permisos limitados, el registro de actividad y la validación humana de las operaciones sensibles son garantías más concretas que una promesa general.
Las certificaciones y las auditorías pueden aportar elementos útiles, siempre que se examinen su alcance y su fecha. No garantizan la ausencia de vulnerabilidades. También hay que preguntar cómo notifica el proveedor un incidente, restablece el servicio y organiza la eliminación de los datos.
4. Coste: calcular hasta el despliegue y después hasta la salida
La tarifa anunciada rara vez cuenta toda la historia. Al precio de la licencia a veces se suman los conectores, la preparación de los datos, la integración, la formación y la asistencia. Con los servicios de IA facturados por uso, el gasto también varía según los volúmenes, la longitud de los documentos o el número de llamadas necesarias para realizar una tarea.
Para comparar dos ofertas, conviene definir una unidad útil: expediente procesado y verificado, solicitud resuelta o equipo supervisado. El coste de una consulta aislada aporta poca información si hacen falta varios intentos y una intervención humana. Una prueba piloto acotada debe medir tanto la calidad y el tiempo realmente ahorrado como la carga transferida a los equipos informáticos o de las áreas de negocio.
La salida importa tanto como la entrada. ¿Se pueden exportar los datos en un formato utilizable? ¿Recuperar las configuraciones? ¿Cambiar de proveedor sin reconstruir todo el proceso? Una solución barata de probar puede resultar costosa de abandonar. Estas preguntas deben plantearse antes de generalizar su uso.
Un método sencillo: exigir pruebas proporcionales
No se trata de imponer una auditoría bancaria a cada empresa emergente. El nivel de evidencia debe ajustarse al riesgo: una herramienta creativa sin datos sensibles no se evalúa igual que un programa que interviene en una decisión médica. Después de la feria, basta una ficha breve para empezar:
- Disponible: versión que se pueda probar, límites conocidos y servicio de soporte identificado.
- Probada: referencia comparable y resultados contextualizados.
- Controlable: datos, accesos y responsabilidades documentados.
- Sostenible: coste total estimado y salida prevista.
¿Y ahora qué? A medida que las demostraciones sean más espectaculares, su capacidad de diferenciación podría disminuir. El valor probablemente se desplazará hacia la fiabilidad, la integración y la capacidad de rendir cuentas. Para los visitantes de VivaTech, al igual que para los compradores, la mejor práctica sigue siendo sencilla: volver con menos promesas, pero con más pruebas verificables.
