El auge de la inteligencia artificial (IA) ha transformado la manera en que las empresas operan, desde grandes corporaciones hasta pequeñas y medianas compañías. Este entusiasmo por la IA, que en sus comienzos se percibía como una promesa lejana, ha dado paso a una urgencia por adoptar tecnologías avanzadas que podrían ofrecer ventajas competitivas. Sin embargo, esta carrera acelerada está revelando un desafío estructural significativo: muchas organizaciones están intentando implementar tecnologías de IA sobre bases inestables, lo cual puede resultar contraproducente.
Desafíos en la implementación de IA
La creciente presión por innovar y mantenerse competitivos ha llevado a un fenómeno que algunos expertos denominan «automatización del caos». Marcelo De Luca, cofundador de The App Master, plantea una interrogante crucial: “Si hoy apago la idea de la IA, ¿mis procesos actuales son lo suficientemente sólidos, limpios y eficientes por sí solos?” Esta pregunta se convierte en el eje central para múltiples organizaciones que, bajo el temor de quedar rezagadas, pueden estar apresurándose a automatizar procedimientos que ya son problemáticos.
Efectos negativos de una mala implementación
Investigaciones en el sector indican que este apuro puede resultar contraproducente. Mauro Zicarelli, CEO de Delenio, menciona que algunas empresas alcanzan un estado de “vendo, pero no sé cómo”, una inseguridad generada por la falta de procesos documentados. Cuando el conocimiento operativo reside únicamente en la figura del dueño, la incorporación de herramientas tecnológicas se convierte en un reto aún mayor.
Las estadísticas son claras: un estudio de EY muestra que hasta el 59% de los empleados en Latinoamérica experimentaron un aumento en su carga de trabajo el último año, en gran medida debido a la supervisión constante de sistemas automatizados que aún presentan fallas. Este escenario sugiere que automizar sin una base sólida puede culminar en un aumento de la ineficiencia y del estrés laboral.
La importancia de los datos y la calidad de procesos
El concepto del «océano de la transformación digital» se vuelve relevante aquí, donde los datos actúan como el combustible que impulsa las operaciones. Sin embargo, cuando la calidad de los datos es inconsistente, el daño es significativo. Tobías de Marcos, Head of Growth de Arbusta, destaca que “la nave más lenta es la calidad de los datos”. Su análisis pone de relieve que la falta de un sistema ordenado genera registros incompletos y dispersos que obstaculizan la automatización eficaz.
En este contexto, la adopción de un sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) se vuelve crítica. En palabras de Gustavo Viceconti, CEO de NeuralSoft, “un ERP no compite con la IA; la hace posible”. Sin una infraestructura de datos que centralice y normalice la información, la inversión en inteligencia artificial no logrará traducirse en mejoras sustanciales.
Gestión como clave del éxito con inteligencia artificial
A medida que las empresas enfrentan estos desafíos, el enfoque debe cambiar de manera drástica. “Administrar inteligencia artificial implica mucho más que simplemente monitorear su funcionamiento”, afirma Patricio Pérez Colmegna, Vicepresidente de Latam de BMC Helix. En su opinión, lo que realmente distingue a las organizaciones no es quién adopta más herramientas, sino quién las utiliza con mayor efectividad.
El mismo estudio de PwC revela que apenas 20% del total de empresas han logrado extraer un valor real de la IA. Estas son las organizaciones que han identificado los problemas críticos de sus operaciones y pueden medir su impacto a través de indicadores claros. Por otro lado, el 57% de las empresas aún no poseen mecanismos para medir el impacto de sus herramientas de IA, quedando atrapadas en experimento tras experimento sin resultados tangibles.
De herramientas a habilidades organizacionales
A medida que la adopción de IA se convierte en un proceso más integrado, es fundamental considerar cómo esta tecnología se convierte en una «habilidad organizacional» que se debe entrenar y cultivar. Como menciona Pablo Dorado, directivo de Botmaker, es esencial pasar de un modelo de automatización a una delegación eficaz de tareas, siempre con el modelo Human-in-the-Loop como guía.
Este enfoque refuerza la idea de que las compañías líderes en el futuro no serán aquellas que solo llenen sus presupuestos de licencias de software, sino las que entiendan que “hacerlo sobre una casa en orden es la mejor inversión para el futuro”, como concluye Marcelo De Luca. Organización y propósito deben ser la base para cualquier esfuerzo por incorporar IA, ya que solo así se pueden evitar los errores del pasado y abrazar el futuro con confianza y seguridad.
Finalmente, la verdadera capacidad de una empresa para aprovechar la inteligencia artificial radica en establecer una estructura sólida que pueda soportar no solo la complejidad del entorno actual, sino también las innovaciones que transformarán el ámbito empresarial en los años venideros.