{"id":3585,"date":"2025-10-07T22:53:39","date_gmt":"2025-10-07T14:53:39","guid":{"rendered":"https:\/\/moresourcing.com\/cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads\/"},"modified":"2025-10-07T22:53:39","modified_gmt":"2025-10-07T14:53:39","slug":"cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/moresourcing.com\/es\/cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads\/","title":{"rendered":"Evite la confusi\u00f3n sobre GenAI: ocho lecturas definitivas"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<div>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<figure class=\"article-inline\">\n<img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" alt=\"\" width=\"1290\" height=\"860\" class=\"alignnone size-full wp-image-123092\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" data-lazy-sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg\"\/><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg\" alt=\"\" width=\"1290\" height=\"860\" class=\"alignnone size-full wp-image-123092\" srcset=\"https:\/\/moresourcing.com\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Cut-Through-GenAI-Confusion-Eight-Definitive-Reads.jpg 1290w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-300x200.jpg 300w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-150x100.jpg 150w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-768x512.jpg 768w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-764x509.jpg 764w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-382x255.jpg 382w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-870x580.jpg 870w, https:\/\/sloanreview.mit.edu\/wp-content\/uploads\/2025\/10\/Brokaw-GenAi-1290x860-1-435x290.jpg 435w\" sizes=\"(max-width: 1290px) 100vw, 1290px\"\/><figcaption>\n<\/figcaption><\/figure>\n<div class=\"article-summary\"><strong class=\"article-summary__strong\">Resumen: <\/strong><\/p>\n<p>La IA generativa se ha convertido en parte de la jornada laboral de muchas personas y de los procesos de trabajo de las organizaciones. <cite>MIT SMR<\/cite> Los expertos pueden ayudar a los l\u00edderes a resolver muchas de las preguntas esenciales sobre c\u00f3mo adoptar el lugar de trabajo mejorado con GenAI.<\/p>\n<\/div>\n<p><span class=\"smr-leadin\">A medida que la IA generativa se vuelve m\u00e1s capaz<\/span>, se vuelve potencialmente m\u00e1s valioso tanto para las organizaciones como para cada uno de nosotros individualmente. <\/p>\n<p>A pesar de su ubicuidad, la IA generativa es todav\u00eda joven. <\/p>\n<p><cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> Los autores de este tema, incluidos acad\u00e9micos, investigadores y profesionales, informan desde el frente sobre las mejores preguntas sobre GenAI y c\u00f3mo pensar en responderlas. <\/p>\n<p>Tomemos como ejemplo a nuestra columnista Rama Ramakrishnan, profesora de pr\u00e1ctica en la MIT Sloan School of Management. <\/p>\n<p>\"Si bien indicaciones cuidadosas y t\u00e9cnicas como RAG [generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n] pueden alentar a un modelo de inteligencia artificial a priorizar un conjunto de documentos proporcionados, no se puede obligar a los LLM est\u00e1ndar a usar solo ese contenido\", explica Ramakrishnan.<\/p>\n<p>Pregunta sencilla;<\/p>\n<hr class=\"break\"\/>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-llms-work\/\" style=\"border-bottom:none;\">1. C\u00f3mo funcionan los LLM: 10 preguntas principales a nivel ejecutivo<\/a><\/h4>\n<h6>Rama Ramakrishnan<\/h6>\n<p>\u201cEn mi trabajo en MIT Sloan School of Management, he ense\u00f1ado los conceptos b\u00e1sicos de c\u00f3mo funcionan los modelos de lenguaje grande (LLM) a muchos ejecutivos durante los \u00faltimos dos a\u00f1os.<\/p>\n<p>\u201cAlgunas personas plantean que los l\u00edderes empresariales no quieren ni necesitan saber c\u00f3mo funcionan los LLM y las herramientas de IA generativa que impulsan, y solo est\u00e1n interesados \u200b\u200ben el <em>resultados<\/em> las herramientas pueden ofrecer.<\/p>\n<p>\u201cEn esta columna, comparto preguntas sobre 10 temas que a menudo se malinterpretan y que a menudo me preguntan, junto con sus respuestas...<\/p>\n<p>\"[Por ejemplo,] \u00bfcu\u00e1ndo decide el LLM darle al usuario la respuesta final a una pregunta? La decisi\u00f3n de dejar de generar est\u00e1 determinada por una combinaci\u00f3n de lo que predice el LLM y las reglas establecidas por el sistema de software que lo ejecuta. No es una elecci\u00f3n hecha por el LLM solo\". <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-llms-work\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-to-scale-genai-in-the-workplace\/\" style=\"border-bottom:none;\">2. C\u00f3mo escalar la GenAI en el lugar de trabajo<\/a><\/h4>\n<h6>Michael Wade, Konstantinos Trantopoulos, Mark Navas y Anders Romare<\/h6>\n<p>\"A medida que las empresas pasan de la experimentaci\u00f3n a la adopci\u00f3n a nivel empresarial, muchas luchan no con las herramientas en s\u00ed mismas sino con la transformaci\u00f3n organizacional necesaria para integrarlas de manera significativa en el trabajo diario de las personas. Las herramientas seguir\u00e1n evolucionando: es el lado humano de la ecuaci\u00f3n el que determina si las iniciativas GenAI realmente tienen \u00e9xito.<\/p>\n<p>\"Estudiamos una de las implementaciones de IA generativa en el mundo real m\u00e1s grandes hasta la fecha: en la compa\u00f1\u00eda farmac\u00e9utica multinacional Novo Nordisk. Su experiencia muestra que el \u00e9xito depende no solo de la infraestructura sino de c\u00f3mo las personas piensan, se adaptan y colaboran con la IA. Una lecci\u00f3n fundamental: si bien la adopci\u00f3n de GenAI y las transformaciones digitales m\u00e1s amplias tienen ra\u00edces comunes, la IA generativa es excepcionalmente disruptiva y remodela la naturaleza del trabajo en s\u00ed de maneras sin precedentes...<\/p>\n<p>\"Cada empleado ahorr\u00f3 2,17 horas por semana, en promedio, una vez que comenz\u00f3 a usar la herramienta. Pero tambi\u00e9n sucedi\u00f3 algo inesperado: esas horas no eran lo que los empleados valoraban m\u00e1s. La satisfacci\u00f3n de los empleados con Copilot estaba tres veces m\u00e1s fuertemente correlacionada con las mejoras percibidas en la calidad del trabajo que con el tiempo ahorrado. Los empleados informaron mejoras en la calidad en el resumen de contenido, la creaci\u00f3n de contenido y la ideaci\u00f3n. Curiosamente, muchos empleados reinvirtieron el tiempo que ahorraron en interacciones con las personas, planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica y trabajo creativo\". <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/how-to-scale-genai-in-the-workplace\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/generate-value-from-gen-ai-with-small-t-transformations\/\" style=\"border-bottom:none;\">3. Genere valor a partir de GenAI con transformaciones de 'peque\u00f1a t'<\/a><\/h4>\n<h6>Melissa Webster y George Westerman<\/h6>\n<p>\"Los l\u00edderes empresariales est\u00e1n encontrando maneras de obtener valor real de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM, por sus siglas en ingl\u00e9s) sin reemplazar completamente los procesos de negocios existentes. Est\u00e1n persiguiendo una transformaci\u00f3n 'peque\u00f1a t', incluso mientras sientan las bases para transformaciones m\u00e1s grandes por venir...<\/p>\n<p>\"Nuestro equipo de proyecto entrevist\u00f3 a los altos directivos de diversas funciones, incluidas la inteligencia artificial, la ciencia de datos, la innovaci\u00f3n, las operaciones y las ventas, en 21 grandes empresas. Nos centramos en comprender qu\u00e9 est\u00e1n haciendo las organizaciones con una adopci\u00f3n relativamente temprana y amplia de GenAI y por qu\u00e9...<\/p>\n<p>\"Nuestra investigaci\u00f3n muestra que la mayor\u00eda de las empresas est\u00e1n siguiendo un enfoque m\u00e1s espec\u00edfico para la transformaci\u00f3n con IA generativa. Si bien la GenAI puede potencialmente aumentar la velocidad y la calidad de muchas tareas, tambi\u00e9n conlleva una variedad de riesgos en torno a la precisi\u00f3n, la seguridad y la gesti\u00f3n de la propiedad intelectual. Los l\u00edderes que entrevistamos tienden a aplicar la l\u00f3gica de una pendiente de riesgo al tomar sus decisiones, atribuyendo un mayor riesgo a los procesos de cara al cliente que a los internos\". <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/generate-value-from-gen-ai-with-small-t-transformations\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x600 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-genai-focus-shifts-to-innovation-at-colgate-palmolive\/\" style=\"border-bottom:none;\">4. El enfoque de GenAI cambia hacia la innovaci\u00f3n en Colgate-Palmolive<\/a><\/h4>\n<h6>Thomas H. Davenport y Randy Bean<\/h6>\n<p>\"Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que utilizan los equipos de Colgate-Palmolive se han ampliado con contenido de recuperaci\u00f3n de generaci\u00f3n aumentada (RAG) de varios tipos: investigaciones patentadas que realiza la empresa, tendencias de b\u00fasqueda en Google, fuentes de datos sindicadas y m\u00e1s. Los sistemas basados \u200b\u200ben RAG se basan m\u00e1s en contenido espec\u00edfico de la empresa que en materiales p\u00fablicos de Internet, por lo que hay una menor probabilidad de alucinaciones. <\/p>\n<p>\"La IA generativa puede analizar r\u00e1pidamente dicho material y describir tendencias del mercado y necesidades no satisfechas de los consumidores. Eso significa que, en lugar de descargar, leer y anotar una amplia colecci\u00f3n de informes de investigaci\u00f3n de mercado cuando quieren informaci\u00f3n sobre los consumidores, los empleados pueden simplemente escribir la pregunta que desean responder en un mensaje y obtener una respuesta de inmediato...<\/p>\n<p>\"Los equipos de Colgate-Palmolive descubrieron que pod\u00edan combinar un sistema de IA que surja necesidades no satisfechas de los consumidores con otro sistema de IA patentado que desarrolle nuevos conceptos de productos para satisfacer esas necesidades. En minutos, con gu\u00eda humana, puede producir copias e im\u00e1genes para un nuevo concepto, como un nuevo sabor de pasta de dientes. Si bien siempre hay humanos en el circuito para guiar el flujo de trabajo, usar el sistema mejorado con GenAI es mucho m\u00e1s eficiente que tener humanos hojeando materiales de investigaci\u00f3n de mercado. La amplitud de ideas generadas tambi\u00e9n crea un producto m\u00e1s amplio <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-genai-focus-shifts-to-innovation-at-colgate-palmolive\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/bring-your-own-ai-how-to-balance-risks-and-innovation\/\" style=\"border-bottom:none;\">5. Traiga su propia IA: c\u00f3mo equilibrar los riesgos y la innovaci\u00f3n<\/a><\/h4>\n<h6>Nick van der Meulen y Barbara H. Wixom<\/h6>\n<p>\u201cCon este auge de GenAI surge un nuevo desaf\u00edo para los l\u00edderes organizacionales: el fen\u00f3meno Bring Your Own AI (BYOAI), que ocurre cuando los empleados utilizan herramientas GenAI no autorizadas y disponibles p\u00fablicamente para trabajar.<\/p>\n<p>\u201cSi bien estas herramientas prometen una mayor productividad y potencial creativo, tambi\u00e9n conllevan riesgos de gobernanza y seguridad organizacional, incluida la p\u00e9rdida de datos, la filtraci\u00f3n de propiedad intelectual, violaciones de derechos de autor y violaciones de seguridad...<\/p>\n<p>\"Teniendo en cuenta los riesgos asociados con BYOAI, puede parecer l\u00f3gico que los l\u00edderes consideren prohibir por completo las herramientas GenAI no autorizadas. La perspectiva del uso incontrolado de GenAI, combinada con la incertidumbre en torno a la exposici\u00f3n legal y regulatoria, puede hacer comprensiblemente que los l\u00edderes sean cautelosos. Sin embargo, los ejecutivos que entrevistamos dijeron que prohibir BYOAI no es pr\u00e1ctico ni efectivo. Los empleados, especialmente aquellos que ya se sienten presionados, a menudo recurren a herramientas GenAI para mejorar su productividad personal. Restringir el acceso solo los empuja a encontrar soluciones alternativas no oficiales. <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/bring-your-own-ai-how-to-balance-risks-and-innovation\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/stop-deploying-ai-start-designing-intelligence\/\" style=\"border-bottom:none;\">6. Deje de implementar IA.<\/a><\/h4>\n<h6>Michael Schrage y David Kiron<\/h6>\n<p>\u201cComo parte de nuestra exploraci\u00f3n en curso de 'La filosof\u00eda se come a la IA' (la tesis de que la claridad filos\u00f3fica fundamental es esencial para el valor futuro de los sistemas inteligentes) encontramos que los conocimientos fundamentales de [el f\u00edsico convertido en empresario Stephen] Wolfram sobre la computaci\u00f3n tienen usos claramente procesables, aunque subestimados, para los l\u00edderes abrumados por las capacidades de la IA pero decepcionados por los retornos de la IA...<\/p>\n<p>\"El trabajo de su vida ofrece ahora marcos cruciales para comprender y aplicar la IA en el mundo real. Sus ideas no son florituras acad\u00e9micas inteligentes; son imperativos para construir entornos de inteligencia que funcionen eficazmente a escala...<\/p>\n<p>\u201cCon Wolfram, exploramos la idea de que el liderazgo de la IA debe pasar de <em>Mejor adopci\u00f3n e integraci\u00f3n de herramientas de IA.<\/em> a <em>Dise\u00f1ar entornos de inteligencia.<\/em>, arquitecturas organizacionales en las que agentes humanos y artificiales interact\u00faan proactivamente para crear valor estrat\u00e9gico. <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/stop-deploying-ai-start-designing-intelligence\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-hidden-costs-of-coding-with-generative-ai\/\" style=\"border-bottom:none;\">7. Los costos ocultos de codificar con IA generativa<\/a><\/h4>\n<h6>Edward Anderson, Geoffrey Parker y Burcu Tan<\/h6>\n<p>\"Las organizaciones que adoptan estas herramientas anticipan importantes beneficios. Y las primeras investigaciones respaldan su optimismo: GitHub ha informado que los programadores que utilizan Copilot son hasta un 55 % m\u00e1s productivos, y McKinsey ha descubierto que los desarrolladores pueden completar tareas hasta el doble de r\u00e1pido con asistencia de IA generativa.<\/p>\n<p>\"Pero estos indicadores positivos vienen con una advertencia importante. Los estudios se realizaron en entornos controlados donde los programadores completaron tareas aisladas, no en entornos del mundo real, donde el software debe construirse sobre sistemas complejos existentes. Cuando el uso del c\u00f3digo generado por IA se ampl\u00eda r\u00e1pidamente o se aplica a entornos antiguos (heredados), los riesgos son mucho mayores y mucho m\u00e1s dif\u00edciles de gestionar...<\/p>\n<p>\u201cCuando una organizaci\u00f3n introduce r\u00e1pidamente nuevo software en los sistemas existentes, sin darse cuenta puede crear una mara\u00f1a de dependencias que agravan sus problemas. <em>deuda t\u00e9cnica<\/em> \u2013 es decir, el costo del trabajo tecnol\u00f3gico adicional que ser\u00e1 necesario en el futuro para abordar los atajos tomados y las soluciones r\u00e1pidas realizadas durante el desarrollo.<\/p>\n<p>\"Las organizaciones deben tratar la tendencia de las herramientas de IA a aumentar la deuda t\u00e9cnica como un riesgo estrat\u00e9gico, no s\u00f3lo como una molestia operativa\". <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/the-hidden-costs-of-coding-with-generative-ai\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/when-to-use-genai-versus-predictive-ai\/\" style=\"border-bottom:none;\">8. Cu\u00e1ndo utilizar GenAI frente a IA predictiva<\/a><\/h4>\n<h6>Rama Ramakrishnan<\/h6>\n<p>\"Si bien la IA generativa promete revolucionar todo, desde el servicio al cliente hasta el desarrollo de productos, su papel \u00f3ptimo junto con las herramientas de IA predictivas (es decir, el aprendizaje autom\u00e1tico y las herramientas de aprendizaje profundo) sigue siendo un trabajo en progreso. Eso a menudo deja a los l\u00edderes pregunt\u00e1ndose cu\u00e1l es el enfoque correcto para abordar un problema en particular...<\/p>\n<p>\u201cPara utilizar eficazmente el aprendizaje autom\u00e1tico tradicional con datos no estructurados, los datos deben ser <em>a mano<\/em> estructurado: una tarea costosa que hace que el aprendizaje autom\u00e1tico sea poco atractivo para casos de uso empresarial donde los datos de entrada no son tabulares.<\/p>\n<p>\"Las entradas y salidas de los sistemas de IA generativa, como los LLM, generalmente no est\u00e1n estructuradas. Por lo general, comprenden texto y\/o datos de im\u00e1genes y, m\u00e1s recientemente, videos. Tenga en cuenta que el texto que se analiza y se crea a partir de herramientas de IA generativa abarca una asombrosa variedad de tipos, como c\u00f3digo de software, secuencias de prote\u00ednas, notaci\u00f3n musical, expresiones matem\u00e1ticas y f\u00f3rmulas qu\u00edmicas...<\/p>\n<p>\"Comencemos con el caso f\u00e1cil. Si tiene un problema de generaci\u00f3n que resolver, solo hay un juego en la ciudad: la IA generativa. Dependiendo del tipo de resultado que desee generar, es posible que necesite usar LLM multimodales, como GPT-4 de OpenAI, Claude 3.7 Sonnet de Anthropic o Gemini 1.5 de Google; modelos de texto a imagen, como Dall-E; o modelos de prop\u00f3sito especial que se han creado para audio y otros.<\/p>\n<p>\"Sin embargo, si tienes un problema de predicci\u00f3n, las cosas se vuelven m\u00e1s complicadas\". <a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/article\/when-to-use-genai-versus-predictive-ai\/\"><strong>Leer el art\u00edculo completo \u00bb<\/strong><\/a><\/p>\n<h4>Recursos adicionales: aplique lecciones de IA con su equipo<\/h4>\n<h5><a href=\"https:\/\/sloanreview.mit.edu\/digital-toolkit-gen-ai\/\" style=\"border-bottom:none;\">GenAI: el conjunto de herramientas de estrategia y gobernanza<\/a><\/h5>\n<p><cite>MIT Sloan Management Review<\/cite> desarroll\u00f3 su conjunto de herramientas de gobernanza y estrategia de IA generativa con cinco de los principales expertos del mundo en liderazgo de IA generativa: Ethan Mollick (Wharton School de la Universidad de Pensilvania), John Sviokla (Harvard Business School y GAI Insights), John K. Thompson (Hackett Group y la Universidad de Michigan), George Westerman (MIT Sloan School of Management) y David A. Wood (Marriot School of Business de la Universidad Brigham Young).<\/p>\n<p>El kit incluye una lecci\u00f3n en video con Westerman, un planificador de estrategias GenAI, una lista de verificaci\u00f3n de estrategias GenAI, un planificador de gobernanza GenAI, art\u00edculos y m\u00e1s.<\/p>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-desktop\">\n<\/aside>\n<aside class=\"article-ad ad-300  ad-300x250 ad-mobile\">\n<\/aside>\n<div class=\"article-authors\" id=\"article-authors\">\n<h4 class=\"article-authors__title\">Sobre el autor<\/h4>\n<div class=\"article-authors__bio\">\n<p>Leslie Brokaw es editora colaboradora de <cite>MIT Sloan Management Review<\/cite>.<\/p>\n<\/div><\/div>\n<\/div>\n<p>#Corte #GenAI #Confusi\u00f3n #Definitiva #Lecturas<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Resumen: La IA generativa se ha convertido en parte de la jornada laboral de muchas personas y de los procesos de trabajo de las organizaciones.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3586,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"footnotes":""},"categories":[9],"tags":[],"class_list":["post-3585","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-management"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v25.7.1 (Yoast SEO v25.8) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Cut Through GenAI Confusion: Eight Definitive Reads - MORE SOURCING LTD<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/moresourcing.com\/es\/cut-through-genai-confusion-eight-definitive-reads\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Cut Through GenAI Confusion: Eight Definitive Reads\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Summary: Generative AI has become a part of many people\u2019s workdays and organizations\u2019 work processes. 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