Por Miguel Ángel Rodríguez, director del Programa Ejecutivo en Liderazgo Estratégico en la Aceleración Digital.
La inteligencia artificial se está convertido en una prioridad de negocio para la mayoría de las organizaciones por competidores que usan IA en sus propuestas de valor, mejora la productividad y abre formas de trabajo antes inalcanzables. Pero la pregunta incómoda es otra: ¿cuántas empresas están consiguiendo transformar realmente su negocio?
Los motivos principales son porque el negocio actual se puede ver afectado por competidores que usen IA en sus propuestas de valor, porque los accionistas quieren ver mayor productividad en las operaciones y actividades del negocio, o porque las posibilidades de la IA abren nuevas formas de hacer hasta ahora fuera del alcance de las tarea actuales. Como consecuencia hay herramientas, licencias, pruebas y proyectos piloto.
Esta fue una de las cuestiones centrales del evento virtual “el reto de la adopción de la IA en la empresa” organizado por Loyola Global Learning y celebrado el pasado 14 de julio, con la participación de las profesoras del claustro del Programa Ejecutivo de Liderazgo Estratégico para la Aceleración Digital Maria Barceló Llauger y Ana Meso.
Durante los últimos años, muchas compañías han confundido experimentar con avanzar. Probar una herramienta es relativamente sencillo. Convertirla en productividad real, incorporarla a los procesos y cambiar la forma en la que se toman decisiones exige mucho más.
La IA ya genera resultados relevantes en desarrollo de software, marketing, analítica, atención al cliente y procesos administrativos. Sin embargo, utilizarla únicamente para hacer más rápido lo que ya hacíamos supone aprovechar solo una parte de su potencial.
La pregunta estratégica no debería ser: “¿Qué tarea puedo acelerar?”, sino: “¿Qué podemos hacer ahora que antes era imposible o demasiado costoso?”
El acceso a la tecnología difícilmente será un elemento diferenciador. Los competidores podrán utilizar los mismos modelos y contratar herramientas similares.
La verdadera diferencia estará en los datos propios, el conocimiento acumulado, la calidad de los procesos y la capacidad para rediseñar la organización alrededor de la IA. También en algo menos visible: la velocidad con la que las personas aprenden a trabajar de otra manera.
La IA comienza a dejar de ser una herramienta individual para convertirse en una nueva capa operativa de la empresa. La aparición de agentes capaces de participar en procesos junto a los profesionales obligará a decidir qué actividades se automatizan, cuáles se potencian y cuáles pueden delegarse.
Pero delegar no significa desentenderse. La promesa de productividad tiene una cara menos atractiva. Los profesionales deben aportar contexto, revisar resultados, corregir errores, reformular instrucciones y detectar información inventada. Cuando una persona entrega un resultado generado por IA sin comprobarlo, el trabajo no desaparece. Simplemente se traslada al siguiente profesional de la cadena, que tendrá que detectar y corregir los errores.
Por eso, medir únicamente las horas aparentemente ahorradas puede ofrecer una imagen engañosa. La pregunta relevante es cuánto valor neto se genera después de considerar la supervisión, las correcciones y los riesgos.
La transformación no es tecnológica
Las organizaciones que avancen no serán necesariamente las que acumulen más herramientas, sino las que respondan mejor a preguntas como estas:
- ¿Qué problema de negocio queremos resolver?
- ¿Qué decisión se tomará de forma diferente gracias a la IA?
- ¿Qué indicador mejorará y en qué medida?
- ¿Están nuestros procesos suficientemente documentados?
- ¿Qué decisiones podremos delegar y qué controles necesitaremos?
- ¿Están nuestros directivos preparados para liderar este cambio?
También será necesario abordar una cuestión especialmente delicada: ¿cómo se forma un profesional sénior si las tareas iniciales que antes le permitían aprender son las primeras en automatizarse?
La IA no solo modifica puestos de trabajo. También puede alterar las vías de aprendizaje, el reparto de responsabilidades y la manera en que se construye la experiencia profesional.
Acelerar no es correr
Implantar IA no consiste en desplegar tecnología y esperar resultados. Requiere experimentar, aprender, revisar procesos y facilitar que las personas adopten nuevas formas de trabajar.
Acelerar significa avanzar con propósito, no simplemente ir más deprisa.
La IA ya está disponible para todos. La ventaja pertenecerá a quienes sepan convertirla en mejores decisiones, nuevas propuestas de valor y formas de organización que sus competidores todavía no hayan imaginado.
