Escribe: Ana María Martínez, cofundadora en Kaudal
La adopción tecnológica ha sido una prioridad en las empresas por años. Pero nunca antes se había registrado tanto entusiasmo y urgencia como ahora con el boom de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, a pesar del entusiasmo (o quizás por exceso de este), veo errores comunes que cuestan tiempo, dinero y energía para las compañías. Aquí comparto los más frecuentes y propongo alternativas más adecuadas que he visto funcionar en las firmas que lo están haciendo mejor.
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1. Perseguir una moda sin conectar con el negocio. La IA está de moda, y aunque sea muy poderosa, también puede distraer. He escuchado frases de CEO a su gente como “encuentren lo que sea ‘IAisable’ en el negocio” y esta búsqueda, partiendo de una moda genérica vs. las necesidades latentes del negocio, puede dirigir a la gente a encontrar y resolver problemas secundarios antes de los primarios. El camino correcto es partir de las necesidades reales del negocio y, recién entonces, intersectarlas con las tecnologías disponibles. Este trabajo debe ser liderado por personas con criterio de negocio y curiosidad tecnológica, capaces de conectar los puntos.
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2. Solo grandes proyectos vs. tecnología para muchos. Un error común es enfocarse solo en grandes proyectos liderados por un área central de tecnología. Aunque pueden ser valiosos, también son complejos, riesgosos y costosos. Por eso, nunca van a cubrir todas las oportunidades de productividad e innovación en una empresa. En paralelo, es clave democratizar el uso de tecnologías sencillas que ya existen en suites como Microsoft o Google y que poca gente usa. Herramientas como Power Bi, Power Automate, Power Apps o Copilot Studio (o sus equivalentes en Google) las pueden usar los colaboradores para crear dashboards, automatizar tareas y crear apps o asistentes de IA que eleven su productividad y hagan su trabajo más valioso y satisfactorio. Estos pequeños proyectos pueden sumar mucho y ser el motor de una verdadera transformación.
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3. Metas sin sistema. James Clear, autor de Hábitos Atómicos, dice: “No te elevas al nivel de tus metas, sino caes al nivel de tu sistema”. Muchas empresas tienen metas ambiciosas de transformación digital, pero sin un sistema que las sostenga. La adopción tecnológica necesita algo más que una meta. Se necesitan responsables claros, un buen gobierno, indicadores claves, fases bien priorizadas, tiempo y espacios para aprender, incentivos, reconocimientos y mensajes constantes que refuercen el cambio. Sin un sistema consistente y evolutivo, las buenas intenciones se diluyen en el tiempo.
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4. Capacitaciones genéricas y poco aplicables. Un error frecuente es convocar a sesiones con expertos que muestran lo que se puede hacer con una tecnología y luego esperar que las personas la usen. Esto no funciona: la gente regresa a su día a día sin cambiar nada. Lo más efectivo es un proceso práctico que empieza por ayudar a las personas a identificar tareas ineficientes, luego conectarlas con herramientas útiles (que no siempre son las mismas para todos, aunque sí pueden estar en una misma suite) y finalmente acompañarlas en su adopción con seguimiento, hábitos y reconocimiento. Se debe fomentar la apropiación y la autonomía: que cada quien intente aprender por su cuenta y pida ayuda cuando se traba con preguntas específicas. Hay que tener coaches que acompañen, no profesores que enseñen y espacios físicos o virtuales dedicados a aprender y compartir avances. Cuando esto se hace bien, el retorno es claro: por cada 10 horas invertidas en aprender, se pueden ahorrar 100 al automatizar tareas en promedio. Vale totalmente la pena.
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5. Consultores in and out vs. liderazgo interno continuo. Muchas empresas dependen demasiado de consultores externos sin construir un liderazgo interno robusto. Esto genera inspiraciones puntuales, pero sin dirección ni continuidad. El criterio del negocio vive dentro de la organización. Por eso, un equipo interno fuerte que lidere la adopción tecnológica es clave. En nuestra experiencia, ese equipo debe tener al menos cuatro figuras: el sponsor (idealmente el CEO), el owner (un reporte directo al CEO, quien define y sostiene la estrategia), el gestor tecnológico (con conocimiento técnico, quien da los accesos y supervisa lo que hacen los colaboradores con las herramientas) y el motivador (de Gestión Humana, quien integra la adopción tecnológica a la cultura y genera incentivos). Este equipo debe estar muy cohesionado y usar un sistema común para implementar la estrategia y revisar su progreso.
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Las tecnologías, como Gen AI, son cada vez más potentes y fáciles de usar. Pero la adopción tecnológica en una organización siempre será un reto, que no se debe subestimar. Requiere de enfoque, constancia, liderazgo y esfuerzo de todos. El día a día, las urgencias y las resistencias internas siempre estarán presentes. Pero si una empresa mantiene una dirección clara, con líderes comprometidos, un sistema robusto y talento empoderado, se puede lograr una transformación tecnológica real y una ventaja competitiva para el negocio.
