Escribe: Claudia Alfaro, cofundadora de Kaudal
Hace un par de meses se lanzó el reporte The GenAI divide: state of AI in business 2025, donde el resultado más alarmante era que solo el 5% de proyectos piloto de inteligencia artificial (IA) estaban teniendo resultados positivos en cuanto a retorno de inversión. Y no se habla de proyectos pequeños o al margen del negocio, sino de iniciativas impulsadas por grandes corporaciones que invierten millones en talento, software y consultoría. Si la IA es tan prometedora, ¿por qué tantos intentos terminan en nada?
La respuesta puede sonar contraintuitiva: no es un problema de la tecnología, sino de cómo se está usando. Muchas organizaciones están instalando un “motor nuevo” –IA generativa, automatización, copilotos– dentro de un “auto viejo”: procesos que no se cuestionan, formas de trabajar heredadas y estructuras diseñadas para otra época.
Más rápido, pero igual de ineficiente
Un error común es pensar que basta con enchufar IA a los procesos actuales para obtener beneficios inmediatos. Los ejemplos abundan: áreas que usan IA para generar reportes más rápido, pero siguen tomando decisiones con la misma lentitud; equipos que automatizan flujos de aprobación sin cuestionar si todas las firmas intermedias siguen siendo necesarias; colaboradores que usan copilotos para escribir documentos más rápido, aunque los procedimientos que los exigen estén desfasados.
En todos estos casos, la IA acelera lo que ya existía… pero no necesariamente lo mejora. Es como instalar un motor de Fórmula 1 en un carro viejo: puede rugir fuerte, pero seguirá limitado por el chasis.
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Rediseñar, no solo automatizar
El verdadero valor de la IA surge cuando la organización se atreve a repensar el proceso. ¿Realmente necesitamos tres niveles de revisión o podemos diseñar un flujo basado en confianza y auditoría inteligente? ¿Hace falta producir tantos reportes manuales si los datos pueden integrarse en tableros vivos y personalizarse por usuario logueado? ¿Podríamos rediseñar el servicio al cliente para que la IA resuelva el 80% de casos frecuentes y el equipo humano se concentre en lo complejo y estratégico?
Esto exige algo más difícil que implementar tecnología: exige desaprender. Implica que los líderes de áreas acepten cuestionar cómo trabajan hoy y se den el tiempo para imaginar alternativas. Si una organización se llena de procesos diseñados for dummies, la consecuencia será que solo los dummies querrán trabajar ahí.
La trampa de la urgencia
Aquí entra un segundo obstáculo: el día a día. Muchas veces las jefaturas saben que la tecnología puede ayudar, pero la presión por cumplir objetivos inmediatos deja poco espacio para repensar procesos. Paradójicamente, lo que podría aligerar la carga de trabajo se posterga porque “no hay tiempo”. Es deber del alto liderazgo tratar de proporcionar espacios donde los equipos puedan parar por un momento y reflexionar sobre cómo hacen las cosas.
Liderar con mentalidad digital
El reto para los líderes no es conocer todas las herramientas al detalle, sino tener la apertura para explorar qué procesos podrían transformarse con ellas. De esta manera será más fácil que puedan crear la cancha de experimentación, definir prioridades claras y dar legitimidad al ensayo-error. La IA no es magia: es una herramienta que necesita contexto, criterio y visión.
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¿Qué hacer distinto?
Algunas recomendaciones prácticas:
- Mapear procesos críticos. Identificar dónde realmente duele la operación y comenzar allí, no en proyectos de moda. Estos procesos no tienen que ser los más sensibles, sino los más incómodos y donde tengan autonomía de cambiarlos.
- Definir métricas de valor. El éxito no es tener más pilotos, sino reducir tiempos de ciclo, mejorar experiencia del cliente o liberar horas del equipo. Un criterio para elegir un tipo de proceso, puede ser justamente que tiene una métrica definida, y que como consecuencia del desarrollo se podrá tangibilizar su éxito y/o error en ella.
- Construir equipos mixtos. Combinar negocio y tecnología para repensar juntos cómo debería ser el proceso, no solo cómo automatizarlo. Basta con tener una persona de tecnología que pueda ser un consultor, y no solo el desarrollador de la solución.
- Dar espacio al rediseño. Incluir objetivos de innovación en la agenda de mandos medios, no solo en la de innovación corporativa.
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La oportunidad real
La IA no está destinada a fracasar en las empresas. Lo que fracasa es la idea de que se puede lograr un cambio profundo sin rediseñar cómo trabajamos. El verdadero salto no está en correr más rápido con procesos viejos, sino en aprovechar la tecnología para imaginar procesos nuevos.
En definitiva, la paradoja no es tecnológica, sino organizacional. Y quienes logren superarla no solo tendrán motores más potentes, sino también vehículos capaces de llegar mucho más lejos.
