Claves para acelerar la adopción de la Inteligencia Artificial en procesos corporativos

Hay una pregunta que ronda la cabeza de cualquier empleado desde el primer día en que se anuncia un proyecto de Inteligencia Artificial en su empresa, aunque casi nadie la diga en voz alta: ¿esto está diseñado para ayudarme, o para reemplazarme? Si nadie la responde con claridad, la gente llega sola a sus propias conclusiones, y casi siempre son las peores.

A esto se suma algo más simple y humano: cambiar incomoda. Detrás de cada sistema legado hay años de trabajo invertidos, y nadie suelta ese esfuerzo con gusto. Comprar una herramienta de IA no resuelve nada por sí sola; el reto aparece al integrarla con lo que ya existe. Por algo las plataformas de IA más exitosas popularizaron la figura del forward-deployed engineer: un ingeniero instalado dentro del cliente y presente en cada etapa de esa integración.

Antes de automatizar, hay que ordenar la casa

Ninguna empresa debería incorporar IA a un proceso corporativo sin antes tener claridad sobre dos cosas.

• La primera es entender bien el problema que se quiere resolver y, sobre todo, los riesgos de confiar ciegamente en lo que la IA entregue. Si un error del sistema puede traducirse en un riesgo legal o reputacional, entonces se necesita más control humano, no menos, e incluso puede ser el humano quien deba seguir liderando la actividad, usando la IA únicamente como apoyo.

• La segunda es tener el proceso mismo ya depurado. Automatizar un proceso que todavía tiene errores no los corrige: los acelera. Y un caos automatizado sigue siendo caos, solo que más rápido.

El error de querer aprenderlo todo

El error más común que veo es querer hacerlo y aprenderlo todo solos.

¿A qué me refiero? Es un poco como cuando se descompone el auto y, en lugar de ir con un mecánico, uno decide que es momento de aprender mecánica, aunque su profesión sea completamente otra. Hay cosas que sí vale la pena resolver uno mismo, cambiar una llanta, por ejemplo, pero hay otras, más complejas, donde la pregunta correcta no es “¿puedo aprenderlo?”, sino “¿realmente quiero dedicarme a esto?”.

Veo con frecuencia a responsables de tecnología en empresas que no se dedican a la inteligencia artificial actuar como si, de pronto, su corporativo tuviera que convertirse en una compañía de IA, en lugar de seguir siendo el negocio que realmente son y para el que fueron construidos.

Y hay dos factores que hoy complican aún más este panorama. Por un lado, la facilidad de uso de los grandes modelos comerciales genera la falsa impresión de que ya no hace falta ningún experto para este tipo de iniciativas: cualquiera puede “jugar” con IA, así que pareciera que cualquiera puede implementarla con éxito. Por otro lado, se ha vuelto cada vez más difícil identificar a los verdaderos expertos, al menos en el terreno digital, porque la propia IA ha mejorado la calidad de los mensajes y promociones de todos por igual. Volvemos entonces a depender de algo muy antiguo: conocer e interactuar en vivo con las personas, para distinguir entre quien realmente sabe y quien simplemente suena bien en línea.

Acompañar, no improvisar

En Urdaten hemos visto de cerca cómo estas dos trampas, el “hazlo tú mismo” sin experiencia y la dificultad para reconocer a un experto genuino, retrasan procesos que podrían avanzar mucho más rápido si se abordaran con la guía correcta desde el inicio.

Acelerar la adopción de IA en las empresas no depende únicamente de elegir la mejor tecnología disponible. Depende de responder con honestidad las preguntas que la gente se hace en silencio, de ordenar los procesos antes de automatizarlos, y de tener la humildad de reconocer cuándo conviene apoyarse en quien sí se dedica a esto. Las empresas que entiendan esto antes que sus competidores no solo adoptarán la IA más rápido: la adoptarán mejor.

*El autor es Director General de Urdaten.