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Alto contraste
Tomás Sánchez
Casi todas las empresas ya usan inteligencia artificial. Según McKinsey, el 88% la aplica en al menos una función. Pero apenas el 39% ve algún efecto en su EBIT, y casi siempre bajo el 5%. El MIT fue más brutal: el 95% de las organizaciones que estudió no obtiene retorno medible. La tecnología funciona, pero no le estamos sacando punta al lápiz.
La realidad es que hoy la mayoría usa una IA reactiva: conversacional, cómoda, un gran Google con buena redacción. Le preguntamos y responde. Resume el contrato, ordena la minuta, pule el correo. Nos hace la vida más fácil a cada uno, pero deja intacta la operación. Es como tener al mejor analista del mundo sentado en la oficina, esperando a que alguien se acuerde de llamarlo. Hoy todas las empresas los contrataron: recién egresados digitales super inteligentes que se equivocan a veces.
El verdadero salto es la IA proactiva, la que no espera la pregunta. La que detecta que un cliente o un proveedor empieza a comportarse en forma anómala antes que esa nueva conducta toque la caja. La que anticipa retrasos en despachos o pedidos críticos y toma acciones correctivas a tiempo, o la que identifica prácticas en el límite legal que podrían ser un riesgo material para la compañía. La que encuentra facturas mal clasificadas, procesos que no cumplen el compliance o el error que mañana va a costar caro. La que prioriza las tareas de los ejecutivos y dibuja los procesos que nadie se dio el trabajo de documentar, para re-diseñar pensando en un nuevo modelo operativo apalancando IA.
“Una IA que solo conversa, olvida. Una conectada a la memoria de la empresa, con sus procesos, sus datos, su código y la forma en que realmente trabaja su gente, puede vigilar, comparar y actuar”.
¿Ciencia ficción? No. Todo esto ya es posible. La pieza que lo habilita es la memoria corporativa. Según el mismo MIT, la principal barrera no está en los modelos, sino en que los sistemas no recuerdan ni aprenden. Una IA que solo conversa, olvida. Una conectada a la memoria de la empresa, con sus procesos, sus datos, su código y la forma en que realmente trabaja su gente, puede vigilar, comparar y actuar.
Eso cambia el modelo operativo. La IA deja de ser una herramienta en el escritorio y pasa a ser un orquestador: asigna tareas, levanta riesgos, libera a los equipos para lo que de verdad mueve el negocio. Obliga a repensar antes de automatizar. Un proceso ineficiente en manos de un robot solo se vuelve ineficiente más rápido. No por casualidad, las empresas que capturan valor tienen más probabilidad de haber rediseñado sus flujos de trabajo.
Aquí está el verdadero desafío para CEOs y directorios. No es tecnológico. Es entender lo básico. Nadie puede conversar con un mecánico sobre cómo mejorar el desempeño de su auto si no sabe que el auto tiene motor, caja de cambios y cuatro ruedas. Con la IA pasa lo mismo. Es imposible sentarse con el CTO o con un proveedor a rediseñar un proceso de negocio si no se entiende de qué se está hablando. Memoria, modelos, agentes, orquestación, arquitectura tecnológica: no hay que saber leer código, pero sí saber que existen y para qué sirven. Sin ese mínimo, el directorio termina aprobando presupuestos que no entiende sin tener la dicusión estatégica que habilita el negocio.
Gartner proyecta que en 2028 el 15% de las decisiones del día a día se tomará de forma autónoma. El reloj corre. La pregunta para los directorios ya no es si usar IA. Es si la usan para responder preguntas, o para hacerse las que nadie se está haciendo.
