La IA puede estar lista, ¿lo están las empresas?

Capacidad organizacional, decisiones y comportamiento humano frente a la implementación de inteligencia artificial.

Uno de los temas más sensibles: la gestión de los RRHH.

Imagen creada con inteligencia artificial

En Apocalípticos e integrados (1964), el filósofo y escritor Umberto Eco analizaba el impacto de la cultura de masas sobre la sociedad. Los apocalípticos observaban en los nuevos medios (en especial la TV) una amenaza para la cultura, mientras que los integrados observaban una oportunidad para ampliar el acceso al conocimiento y democratizar la información.

Salvando las enormes diferencias de contexto y de tecnología, pareciera que hoy la inteligencia artificial nos vuelve a colocar frente a ese mismo dilema. De un lado están quienes creen que igualará las oportunidades y resolverá prácticamente cualquier problema, tanto en la vida cotidiana como dentro de las empresas. Del otro, quienes consideran que estamos frente a una moda pasajera o una nueva burbuja tecnológica inflada solo por intereses financieros.

Como suele ocurrir, la realidad parece estar más en el medio de esas posiciones extremas, con muchos grises que vale la pena detallar.

Nadie duda ya de que la inteligencia artificial puede acelerar procesos, automatizar tareas repetitivas, mejorar la calidad de determinadas decisiones y multiplicar la productividad. Sin embargo, la pregunta verdaderamente importante, hacia adentro de las empresas, no es qué herramienta incorporar, sino qué debe hacer una organización antes de implementarla para que genere un valor económico concreto.

En medio de la enorme cantidad de información disponible, muchas empresas sienten la presión de "no quedarse afuera". La conversación, frente a la avalancha de contenidos acerca la necesidad de implementar para no quedar rezagados, suele empezar con una pregunta equivocada: ¿qué plataforma de IA deberíamos comprar? Cuando, en realidad, el interrogante debería ser otro: ¿estamos preparados para que una solución de inteligencia artificial funcione dentro de nuestra organización?

Por eso, antes de hablar de algoritmos, conviene hablar de capacidad organizacional. En los proyectos de implementación suelen repetirse algunos patrones. El primero es el conocimiento limitado sobre qué puede resolver realmente la IA y dónde genera mayor valor. Sin esa comprensión inicial resulta difícil identificar oportunidades genuinas y muy fácil terminar adquiriendo soluciones que nunca llegan a integrarse al negocio.

El segundo desafío es la gestión del cambio. Toda incorporación tecnológica modifica la manera de trabajar, altera responsabilidades y genera incertidumbre. La implementación deja de ser un problema técnico para convertirse en un desafío cultural. Las personas necesitan entender qué cambia, por qué cambia y cuál será su nuevo rol dentro del proceso. Si eso no ocurre, la resistencia aparece casi naturalmente.

A esto se suma otro fenómeno habitual, que son los “silos” de conocimiento. La información, los procesos y la experiencia suelen permanecer encapsulados dentro de cada área. La IA necesita justamente lo contrario, o sea conectar datos, comprender relaciones y aprovechar el conocimiento distribuido en toda la organización. Si las áreas no dialogan entre sí, ninguna tecnología podrá hacerlo por ellas.

También aparecen las dificultades para trabajar de manera verdaderamente transversal. Muchas organizaciones cuentan con excelentes especialistas, pero que conocen profundamente su disciplina sin comprender el funcionamiento del sistema completo. La IA obliga, como ninguna otra tecnología, a integrar perspectivas técnicas, operativas, comerciales y humanas.

Otro aspecto que suele pasar inadvertido es la ausencia de criterios explícitos para decidir. Se habla de innovación o de eficiencia, pero pocas veces se responde a preguntas mucho más relevantes: ¿qué valor económico esperamos generar?, ¿en cuánto tiempo?, ¿qué riesgos estamos asumiendo?, ¿cómo mediremos el éxito?, ¿qué condiciones deberían cumplirse antes de escalar el proyecto?

Finalmente, aparece uno de los temas más sensibles: la gestión de los RRHH. La IA modifica funciones, redefine habilidades y obliga a revisar responsabilidades. Incluso plantea preguntas que hasta hace poco parecían exclusivamente teóricas. Si una inteligencia artificial recomienda una decisión, un colaborador la acepta y el resultado es negativo, ¿quién responde por esa decisión? La empresa necesita definir esas reglas antes de que la tecnología forme parte de la operación cotidiana.

Entonces, ¿cómo decidir? Existe un principio que puede servir de guía. Así como ocurrió con Internet o con las redes sociales, desarrollar capacidades hoy probablemente sea más importante que acertar con la herramienta perfecta. Esperar a que todo sea claro puede implicar llegar demasiado tarde.

En gestión de proyectos PRINCE2® existe un concepto particularmente útil: el business case. Antes de iniciar cualquier iniciativa se analizan tres escenarios posibles. El primero consiste en no hacer nada y comprender cuáles serán las consecuencias. El segundo propone una implementación mínima que permita aprender con una inversión acotada. El tercero plantea la solución óptima según el conocimiento disponible, evaluando costos, beneficios y riesgos de cada alternativa.

Quizás ese sea el verdadero punto de partida para pensar la inteligencia artificial dentro de las empresas. No comenzar preguntándonos qué tecnología comprar, sino qué problema queremos resolver, qué capacidades necesitamos desarrollar y qué organización estamos construyendo para que esa tecnología realmente produzca resultados.

Senior PMO & Transformation Lead | Gobernanza de programas y proyectos internacionales