¿IA para todos? La cruda verdad que los ejecutivos no quieren escuchar antes de gastar millones

En plena ola de entusiasmo tecnológico, son muchas las compañías que sienten la obligación de subirse al tren de la Inteligencia Artificial. Sin embargo, la mayoría no está preparada para dar ese salto, y forzar la adopción podría ser un error costoso, según advierten expertos del sector.

El diagnóstico más repetido en las consultoras es el denominado "síndrome de la solución en busca de un problema". Los ejecutivos, presionados por el miedo a quedarse afuera (FOMO), buscan implementar herramientas de IA sin tener claro qué problema real necesitan resolver. Confunden la novedad con la utilidad concreta para el negocio.

El problema de fondo: datos desordenados y procesos rotos

El obstáculo principal no es la tecnología en sí, sino la base sobre la que se pretende construir. Muchas organizaciones quieren aplicar Machine Learning y modelos avanzados cuando sus bases de datos internas están desestructuradas, incompletas o aisladas en silos departamentales.

La primera verdad incómoda es que, para que la IA funcione, primero hay que ordenar la casa. Automatizar un proceso ineficiente no lo soluciona; solo hace que la ineficiencia ocurra a gran velocidad. Es como ponerle un motor de Fórmula 1 a un auto de juguete: las piezas van a volar por el aire.

La ausencia de métricas, una señal de alerta

Otro síntoma claro del apresuramiento es que los clientes piden IA sin poder explicar qué KPI de negocio buscan impactar: reducir tiempos de atención, recortar costos o predecir fugas. Si no hay métricas definidas, se está siguiendo una moda, no una necesidad.

Se suma la llamada "miopía de datos": equipos que aún registran información vital en planillas de cálculo inconexas o en papel. Intentar dar el salto a la IA sin una base de datos centralizada y limpia es como querer correr una carrera de Fórmula 1 sin saber manejar.

El caso real: cuando la IA no arregla problemas humanos

Un ejemplo concreto: una empresa del sector energético quiso implementar IA en su área de Recursos Humanos para solucionar problemas de rotación y cultura. El error fue creer que un algoritmo podía resolver cuestiones puramente humanas. Si la rotación se debe a un clima laboral tóxico o salarios desfasados, ninguna herramienta de análisis de sentimiento cambiará la realidad.

La tecnología puede automatizar un proceso de selección, pero nunca podrá automatizar la cultura de una empresa. Un onboarding exitoso no requiere un costoso chatbot, sino un flujo de trabajo claro, plataformas centralizadas y acompañamiento humano empático y estructurado.

¿Qué se necesita realmente para implementar IA?

Los prerrequisitos son innegociables: higiene y centralización de datos, con una única fuente de verdad, datos limpios y actualizados en tiempo real; y madurez de procesos, con flujos definidos y documentados. Sin esto, la IA solo generará respuestas erróneas automatizadas.

Forzar un proyecto de IA sin una base sólida no es una inversión, sino un gasto con retorno cercano a cero y una probabilidad de fracaso técnico superior al 80%. La reingeniería de procesos y la digitalización básica no son un freno a la innovación, sino la única forma de garantizar que la inversión sea rentable y escalable.

En eventos como los de Endeavor y AmCham, el mensaje fue claro: "Desmitificar la IA y rescatar el valor de la ingeniería de software base". Muchos fundadores sintieron alivio al escuchar que está bien dar un paso atrás, que la reingeniería de procesos es el único camino seguro.

La recomendación final para cualquier gerente que esté por invertir millones en IA: detenerse y hacer una auditoría implacable de la infraestructura. Preguntarse: "Si hoy apago la idea de la IA, ¿mis procesos actuales son lo suficientemente sólidos, limpios y eficientes por sí solos?". Si la respuesta es no, la inversión debe redirigirse a la reingeniería de procesos y a la arquitectura de software tradicional.

La IA es el último piso de un rascacielos tecnológico; si intentas construirlo sin antes levantar las columnas de una digitalización sólida, toda la estructura se vendrá abajo. Implementar IA sin procesos definidos, ordenados y digitalizados es un gasto en vano. Hacerlo sobre una casa en orden, es la mejor inversión para el futuro.

* por Marcelo De Luca, Co-Founder de The App Master