De la experimentación con IA a una estrategia preparada para el futuro

La IA seguirá cambiando y nadie sabe hacia dónde. Las empresas que tengan claro dónde aporta valor y sepan adaptarse estarán en primera fila para aprovechar cada novedad.

La inteligencia artificial ha entrado en las empresas a una velocidad difícil de comparar con otras tecnologías. En muy poco tiempo hemos pasado de preguntarnos qué era capaz de hacer la IA a utilizarla para redactar contenidos, analizar información, automatizar tareas, atender clientes, apoyar a los equipos comerciales o generar código. La experimentación ha sido necesaria y seguirá siéndolo, pero empieza a aparecer una pregunta más importante, ¿estamos simplemente incorporando inteligencia artificial o estamos preparando nuestra empresa para competir en un entorno en el que la IA será cada vez más importante?

Tener muchas iniciativas de IA no significa necesariamente tener una estrategia. Una empresa puede estar probando herramientas en diferentes áreas y seguir sin tener claro dónde está el verdadero valor para el negocio. La cuestión no es tanto qué puede hacer la IA, sino dónde tiene sentido aplicarla y qué queremos mejorar con ella.

No sabemos hacia dónde evolucionará la IA

Gartner utiliza una metáfora especialmente interesante para representar la incertidumbre que rodea la evolución de la inteligencia artificial. Su planteamiento identifica cuatro posibles «estaciones» de la IA a partir de dos variables, el retorno que genera la tecnología y el nivel de confianza que despierta en empresas, gobiernos y sociedad. De la combinación de ambas surgen cuatro escenarios, primavera, verano, otoño e invierno.

La primavera representa un momento de gran innovación y entusiasmo, pero en el que todavía resulta difícil demostrar un retorno claro. El verano sería el escenario en el que la IA consigue generar un elevado retorno y además existe una percepción positiva sobre su impacto. El otoño combina un elevado retorno con un aumento de la desconfianza, la concentración de poder y la dependencia de unos pocos proveedores. El invierno representa un escenario de menor retorno, pérdida de confianza y ralentización de la innovación.

Desde orbetec, lo que nos resulta especialmente relevante de este planteamiento, no es intentar determinar cuál será la próxima estación, sino la incertidumbre que pone sobre la mesa. No sabemos cómo evolucionará la IA, qué tecnologías acabarán consolidándose ni cómo cambiará su impacto sobre las empresas. Por eso, más que construir una estrategia basada en acertar ese futuro, creemos que tiene más sentido preparar organizaciones capaces de adaptarse a distintos escenarios y seguir encontrando oportunidades, aunque las circunstancias cambien.

El problema de confundir experimentación con estrategia

Muchas organizaciones están todavía en una primera fase de experimentación. Un equipo utiliza ChatGPT y Claude, otro prueba una herramienta de generación de contenidos, marketing incorpora IA a determinadas campañas, ventas experimenta con automatizaciones y atención al cliente analiza la posibilidad de incorporar un asistente. Todo esto tiene sentido y forma parte de un proceso de aprendizaje necesario. Hasta aquí todo correcto.

El problema aparece cuando cada iniciativa evoluciona de forma independiente y la empresa termina acumulando herramientas, pruebas y proyectos sin una visión común. La IA no debería convertirse en una nueva colección de aplicaciones desconectadas, porque incorporar tecnología no significa necesariamente transformar una empresa. Digitalizar una tarea no es lo mismo que transformar un proceso y utilizar IA en un proceso tampoco significa necesariamente mejorar el negocio.

Las preguntas que nos debería de hacer son otras, ¿dónde puede la IA ayudarnos a crecer?, ¿dónde puede mejorar nuestra productividad?, ¿dónde puede reducir costes?, ¿dónde puede mejorar la experiencia de nuestros clientes?, ¿dónde puede permitirnos hacer algo que antes no podíamos hacer? Y, sobre todo, ¿qué necesitamos cambiar en nuestra organización para aprovechar realmente esas oportunidades?

Ahí es donde empieza una estrategia.

De “probar IA” a trabajar con hipótesis

Una de las ideas que más nos interesa trasladar desde orbetec es que la experimentación debe estar conectada con el negocio. No se trata de probar herramientas porque existen, sino de plantear hipótesis sobre dónde puede existir una oportunidad y utilizar la tecnología para comprobarlas.

Imaginemos una empresa que considera que una determinada automatización puede reducir el tiempo que su equipo comercial dedica a preparar propuestas. Esa es una hipótesis que puede contrastarse. Podemos medir cuánto tiempo se emplea actualmente, introducir la solución, comprobar qué ocurre con los tiempos y analizar si la calidad de las propuestas se mantiene. Si funciona, podemos escalarla; si no funciona, seguramente, habremos aprendido algo que nos permitirá plantear una alternativa.

Este enfoque tiene mucho más sentido que incorporar una herramienta y esperar que, por el simple hecho de utilizarla, aparezcan resultados. La IA introduce una enorme capacidad de experimentación, pero experimentar no significa improvisar. Significa aprender rápidamente qué funciona, qué no funciona y dónde existe una oportunidad de generar valor.

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La IA tiene que demostrar su impacto en el negocio

Muchas organizaciones todavía tienen dificultades para identificar nuevas fuentes de ingresos generadas por la IA. Esta cuestión es especialmente relevante porque durante una primera etapa era lógico preguntarse qué podía hacer la IA, mientras que ahora necesitamos empezar a preguntarnos qué resultados está produciendo.

No basta con medir cuántos empleados utilizan una herramienta o cuántos procesos han incorporado algún componente de IA. Tenemos que empezar a medir cuestiones relacionadas directamente con el negocio, como el tiempo ahorrado en determinados procesos, el incremento de productividad, la reducción de costes, la mejora de la conversión, el aumento de ingresos, la reducción del tiempo comercial, la experiencia del cliente o la creación de nuevos servicios y modelos de negocio. Pero también debemos medir algo que a veces queda en segundo plano cuando hablamos de retorno, cómo está mejorando el trabajo de las personas. Si la IA permite eliminar tareas repetitivas, reducir trabajo administrativo, facilitar el acceso a la información, ayudar a tomar mejores decisiones o liberar tiempo para que los profesionales se concentren en actividades de mayor valor, también estamos generando un retorno para la organización. Una estrategia de IA no debería buscar únicamente que las personas trabajen más rápido, sino que puedan trabajar mejor.

La IA necesita indicadores de negocio, pero también necesita indicadores que nos permitan entender su impacto sobre las personas. El verdadero éxito no consiste en que una empresa utilice mucha inteligencia artificial, sino en que consiga mejorar sus resultados y, al mismo tiempo, construir una mejor forma de trabajar.

La IA necesita una base sobre la que crecer

Existe además un aspecto que puede pasar desapercibido en medio de la velocidad de innovación. La inteligencia artificial no elimina la necesidad de una buena infraestructura digital; en muchos casos, la hace todavía más importante.

Una empresa que tiene sus datos dispersos, procesos poco definidos, sistemas que no están integrados y una gestión comercial basada en información incompleta tendrá dificultades para sacar todo el partido de la IA. La tecnología puede generar respuestas extraordinarias, pero necesita información, contexto y procesos sobre los que actuar.

Por eso creemos que la conversación sobre inteligencia artificial debe integrarse dentro de una conversación más amplia sobre transformación digital. Datos, procesos, tecnología, personas y negocio forman parte del mismo sistema y no tiene demasiado sentido plantear una estrategia de IA al margen de ese sistema.

Y aparece un nuevo reto, el control

A medida que la IA pasa de ayudarnos a realizar tareas a intervenir directamente en procesos empresariales, también cambia la naturaleza del riesgo. No es lo mismo utilizar una herramienta para generar un texto o analizar información que permitir que un sistema tome decisiones, ejecute acciones o interactúe directamente con clientes y empleados. Cuanto mayor es el nivel de autonomía, mayor es también la necesidad de entender qué está haciendo la tecnología, qué información utiliza, cuánto cuesta y qué impacto puede tener sobre el negocio.

Esta evolución hace que aspectos como la seguridad, el control, la supervisión, la trazabilidad y los costes dejen de ser cuestiones exclusivamente tecnológicas para convertirse en elementos de gestión. Especialmente con el crecimiento de los agentes de IA, las empresas tendrán que definir cada vez mejor qué pueden hacer estos sistemas, con qué información pueden trabajar, qué decisiones pueden tomar por sí mismos y en qué situaciones debe intervenir una persona.

Por eso, prepararse para el futuro no consiste únicamente en incorporar nuevas capacidades de IA. También implica establecer los límites dentro de los cuales queremos que la tecnología opere y desarrollar los mecanismos necesarios para saber cuándo está generando valor, cuándo está introduciendo un riesgo y cuándo necesitamos recuperar el control.

Prepararse para cualquiera de las cuatro estaciones

Volvamos a la metáfora de Gartner. ¿Qué debería hacer una empresa si no sabe si se aproxima una primavera, un verano, un otoño o un invierno de la IA?

Desde nuestro punto de vista, hay cinco capacidades que merece la pena construir.

La primera es tener claro dónde está el valor. Antes de elegir herramientas hay que entender el negocio, sus clientes, sus procesos, sus costes, sus ingresos, su experiencia de cliente y sus oportunidades de crecimiento. La tecnología debería responder a esas prioridades y no al revés.

La segunda es construir una base digital sólida, con datos accesibles, procesos definidos, sistemas conectados y una arquitectura tecnológica suficientemente flexible. No porque haya que prepararse para una tecnología concreta, sino porque una empresa digitalmente preparada puede incorporar nuevas tecnologías con mucha más facilidad.

La tercera consiste en convertir la experimentación en aprendizaje. Probar, medir, aprender y escalar. No todos los casos de uso tendrán éxito y no pasa nada. Lo importante es que la organización tenga capacidad para experimentar de forma rápida y ordenada, identificar dónde existe valor y dejar atrás aquello que no lo genera.

La cuarta es evitar dependencias innecesarias. La velocidad de evolución de la IA hace especialmente difícil saber qué proveedores, modelos y plataformas serán relevantes dentro de unos años. Por eso conviene evitar que la estrategia empresarial quede completamente condicionada por una única tecnología. Desde orbetec planteamos precisamente la diversificación de proveedores y el desarrollo de capacidades internas como algunas de las medidas para reducir riesgos ante posibles escenarios de concentración.

Y la quinta, quizá la más importante, es mantener capacidad de adaptación. Una estrategia preparada para el futuro no es un documento que intenta describir cómo será la empresa dentro de cinco años. Es una organización capaz de cambiar de dirección cuando cambian las circunstancias. La capacidad de adaptación se convierte así en una ventaja competitiva.

No se trata de predecir el futuro

Cuando hablamos de inteligencia artificial, existe la tentación de intentar averiguar qué tecnología ganará, qué modelo será dominante, qué empresas liderarán el mercado o qué aplicaciones serán imprescindibles dentro de unos años. Puede ser interesante, pero para una empresa probablemente sea más importante saber si está preparada para cambiar cuando cambie el escenario.

La IA puede generar mucho más valor del que hoy somos capaces de imaginar, pero también es posible que algunas de las expectativas actuales no se cumplan. Pueden aparecer nuevas regulaciones, determinados proveedores pueden concentrar una parte importante del mercado y algunas tecnologías pueden desaparecer mientras otras que hoy apenas conocemos se convierten en fundamentales.

Todo eso forma parte de la incertidumbre, y poco o nada podemos hacer. Pero lo que sí podemos decidir es cómo queremos construir nuestra empresa.

De la tecnología al crecimiento

En orbetec entendemos la transformación digital desde una perspectiva de negocio. La tecnología es una herramienta y el objetivo es conseguir más y mejores clientes, mejorar la relación con ellos, aumentar la productividad y generar crecimiento sostenible.

Por eso creemos que la conversación sobre inteligencia artificial no debería empezar preguntando qué herramienta debemos incorporar. Debería empezar preguntando qué queremos conseguir y qué necesita cambiar en nuestra empresa para conseguirlo.

Después vendrán los datos, los procesos, las personas, la tecnología, la IA, los agentes, las automatizaciones y las nuevas capacidades que todavía no conocemos. La tecnología seguirá cambiando y precisamente por eso no creemos que la mejor estrategia sea intentar adivinar cuál será la tecnología definitiva.

Creemos que la estrategia consiste en construir una empresa capaz de evolucionar con ella.

No sabemos exactamente cómo evolucionará la inteligencia artificial ni qué tecnologías, modelos o aplicaciones tendrán mayor impacto dentro de unos años. Pero no necesitamos tener todas las respuestas para empezar a prepararnos. Lo que sí podemos hacer es construir empresas más digitales, más flexibles y con mayor capacidad para experimentar, aprender y adaptarse.

Para nosotros, ahí está el verdadero reto. La inteligencia artificial no debería entenderse como un proyecto tecnológico más, sino como una oportunidad para revisar cómo trabaja una organización, cómo crea valor para sus clientes y cómo ayuda a sus personas a trabajar mejor. La tecnología seguirá evolucionando, pero las empresas que desarrollen esa capacidad de adaptación estarán mejor preparadas para aprovechar lo que venga.

Porque la verdadera transformación no consiste en incorporar más tecnología. Consiste en construir empresas capaces de evolucionar con ella.

En orbetec impulsamos el crecimiento sostenible de las empresas a través de estrategias de growth, digitalización y transformación orientadas a resultados. Y hoy, cada vez más, esa transformación pasa también por entender cómo incorporar la inteligencia artificial al negocio con criterio, medir su impacto y preparar la organización para lo que venga después.