Usar inteligencia artificial ya no alcanza

Una empresa puede decir que el 80% de sus colaboradores ya usa inteligencia artificial. Suena bien. Hasta puede sonar avanzado.

Pero si esas personas utilizan IA para escribir correos más rápido, resumir documentos o preparar presentaciones en menos tiempo, quizá la empresa no se transformó. Solo aprendió a hacer más rápido lo que ya hacía.

Y esa diferencia empieza a importar mucho.

Esta semana estuve en “Perspectivas: Inteligencia Artificial en Acción. Decisiones que transforman negocios”, un evento organizado por Diario Gestión. En una de las conversaciones apareció una idea que me quedó dando vueltas: el indicador importante no debería ser cuántas empresas usan IA, sino cuántas pueden demostrar que realmente la están aprovechando.

Me pareció una distinción especialmente buena porque todavía celebramos bastante las cifras de adopción. Cuántos colaboradores tienen acceso. Cuántas licencias compramos. Cuántos pilotos lanzamos. Cuántos casos de uso identificamos. Todo eso sirve para saber si una organización empezó a moverse. Pero no necesariamente nos dice si avanzó.

Hace un par de años, simplemente tener equipos experimentando con ChatGPT ya era una señal interesante. Hoy la IA está entrando al correo, las reuniones, el análisis de información, la creación de contenidos y prácticamente cualquier actividad de oficina. Y los agentes empiezan a prometer algo todavía mayor: no solo ayudarnos a hacer tareas, sino ejecutarlas.

Por eso la pregunta que me parece más útil ya no es cuántas personas usan IA. Es esta: ¿Qué puede hacer hoy esa organización que antes no podía hacer? Porque una cosa es usar IA y otra empezar a trabajar de una manera distinta gracias a ella.

Podemos usarla para preparar una presentación en veinte minutos en lugar de una hora. Buenísimo. Pero quizá la pregunta más interesante sea por qué seguimos preparando esa presentación. Podemos resumir una reunión automáticamente. Pero también podríamos preguntarnos si esa reunión tenía que existir. Podemos producir cinco veces más contenido. Pero eso no significa que necesitemos cinco veces más contenido.

La IA no debería llevarnos solamente a acelerar procesos existentes. También debería obligarnos a revisar si esos procesos siguen teniendo sentido. Y ahí aparece algo menos atractivo que probar la herramienta de moda: entender dónde está realmente el valor.

En otra de las conversaciones del evento se planteó justamente eso. No empezar preguntando “¿dónde podemos meter IA?”, sino identificar primero qué problema queremos resolver, qué resultado queremos mejorar y recién entonces definir qué tecnología necesitamos alrededor.

Parece sentido común, pero todos hemos visto alguna vez lo contrario: una solución buscando desesperadamente un problema que justifique su existencia. Con la IA ese riesgo es todavía mayor porque la tecnología impresiona. Un agente que ejecuta tareas, un modelo que razona mejor o una herramienta que produce algo en segundos pueden generar la sensación de que necesariamente estamos frente a una transformación. Pero eso no significa que realmente lo estemos. La transformación empieza cuando cambia algo relevante en el negocio.

Puede ser un proceso que antes tardaba días y ahora ocurre en minutos. Una decisión que se toma con mejor información. Un cliente que recibe una respuesta que antes era imposible ofrecer. Un costo que desaparece. Y para llegar ahí tampoco basta con comprar tecnología.

Durante el evento se habló bastante de datos, infraestructura, ciberseguridad, gobernanza y talento. Todos son necesarios. Pero hubo otro punto que me pareció especialmente importante: la transformación con IA no puede quedar encargada a una sola persona.

Podemos nombrar un Chief AI Officer, crear un comité y presentar una estrategia de 40 slides. Pero si el gerente que lidera un equipo de ocho personas sigue trabajando exactamente igual que hace dos años, algo no está funcionando. Por eso creo que los mandos medios van a ser mucho más importantes en esta transformación de lo que solemos reconocer.

Son ellos quienes están lo suficientemente cerca del negocio para detectar dónde se pierde tiempo, qué decisiones llegan tarde, qué procesos frustran al equipo y qué actividades seguimos haciendo simplemente porque siempre se hicieron así. También son quienes pueden convertir la IA en una práctica cotidiana y no en una iniciativa corporativa que aparece una vez al trimestre.

La IA puede tener un líder, pero no puede tener un único responsable.

Y acá reconozco algo: durante mucho tiempo yo también tendí a mirar primero la adopción. Cuánta gente la usa, cuánto crece el uso, qué herramientas ya entraron al equipo. Pero cada vez me interesa menos esa foto y más lo que ocurre después. ¿Cuánto tiempo dejó de consumir un proceso? ¿Qué decisión mejoró? ¿Qué costo bajó? ¿Qué nueva experiencia apareció? ¿Qué consiguió hacer la empresa que antes era demasiado caro, lento o complejo?

Porque podemos convertirnos en organizaciones extremadamente buenas usando inteligencia artificial para seguir haciendo exactamente lo mismo.

Ese, para mí, es uno de los riesgos menos comentados de esta etapa: no que la IA no funcione, sino que funcione extraordinariamente bien para ayudarnos a hacer más rápido cosas que quizá deberíamos haber dejado de hacer hace tiempo.

Dentro de algunos años, preguntar cuántas personas de una empresa usan inteligencia artificial probablemente será tan extraño como preguntar hoy cuántas utilizan internet. La pregunta será otra: ¿Qué puede hacer ahora tu organización que antes no podía hacer?

Ahí vamos a empezar a distinguir entre las empresas que adoptaron inteligencia artificial y las que realmente aprendieron a aprovecharla.

Soy Jorge Lazo Arias y aquí encontrarás aquí información sobre marketing, a partir de analizar tendencias y campañas (buenas y también las no tan buenas) porque todo nos suma para conocer las novedades en el mundo del marketing y contar con aprendizajes que podemos aprovechar y aplicar en nuestro día a día.