Ventajas e inconvenientes de hacer herramientas sueltas con IA para empresas

Con los modelos de IA actuales cualquier persona puede desarrollar una herramienta funcional. Que sirva de verdad a una empresa depende de 3 preguntas: si encaja con el resto de sus datos, si es segura y si da resultados a la larga. Cada vez nos llegan más artefactos de este estilo para convertirlos en algo sólido

Desde Claude Opus 5.5, el último modelo de Anthropic, se pueden hacer herramientas propias muy funcionales y estéticas. Hemos vivido este cambio de una manera muy curiosa: teniendo muchas más oportunidades de negocio.

Cada día recibimos más proyectos así. Lo habitual es que nos pasen el enlace de Claude y nos digan: «Házmelo bien». Hay 2 perfiles. Unos quieren que, además, pensemos sobre lo que ya han hecho y lo llevemos más lejos. Otros solo quieren que resolvamos la parte técnica con un stack sólido. Hacemos las 2 cosas.

Ventajas

• La hace quien conoce el problema, sin tener que explicárselo a nadie: el debate se produce con la IA y se apaña rápido.
• Se prueba una idea en poco tiempo y con poco dinero, antes de invertir dinerito en serio.
• Resuelve rápido problemas sencillos del día a día.
• Algunas están muy bien resueltas. Hay gente haciendo cosas muy interesantes.
• Cuando llega a nosotros, la parte más difícil de un proyecto ya está hecha: saber qué hace falta.

Inconvenientes

• Suele pensarse para un problema concreto y a corto plazo.
• Se queda corta cuando tiene que cruzar datos con el resto de la empresa.
• Pedir datos a clientes obliga a decidir dónde se guardan de forma segura y quién puede verlos.
• Aparecen evidentes agujeros de seguridad. A los «malos» les encanta todo esto, porque ellos también tienen mejores herramientas.
• Que funcione el primer día no garantiza nada: ni que se siga usando, ni que llegue a la gente para la que se hizo, ni que responda siempre igual.

Un estudio publicado en arXiv en junio de 2026, y revisado en septiembre, auditó 200 aplicaciones reales hechas con agentes de IA como Claude Code y Lovable. El 91 % tenía al menos un fallo de seguridad, y 2 de cada 3 fallos eran de gravedad crítica o alta, sobre todo en el control de accesos, la autenticación y los datos que entran sin filtrar. Encaja con lo que nos llega: la herramienta funciona y nada de eso se nota usándola. Se nota cuando alguien lo busca.

Nosotros nos encargamos de los inconvenientes: valoramos la herramienta, preparamos una propuesta y la terminamos con los mismos procesos que usamos en transformación de empresas. Si es una automatización, mira también cómo planteamos la automatización de procesos con n8n.