El problema no es la IA, es seguir trabajando igual

La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una mera promesa tecnológica para convertirse en una prioridad en la agenda de casi todas las organizaciones. A pesar de la abundancia de herramientas, modelos de alta velocidad y casos de uso visibles, muchas empresas siguen sin percibir el impacto esperado en sus resultados. Según Xabier Zuazo, CEO de Timia en Latinoamérica, el problema no radica en la tecnología, sino en la forma en que las compañías intentan integrarla.

En los últimos años, los modelos de IA capaces de automatizar procesos, analizar grandes volúmenes de datos o generar contenido han quedado al alcance de cualquier negocio. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones continúan aplicando estas soluciones como una capa adicional sobre procesos tradicionales, sin replantear la manera en que el trabajo se lleva a cabo.

El verdadero reto: rediseñar el negocio, no solo añadir herramientas

Luis Echávarri, presidente de Timia, lo resume claramente: “El problema de la IA ya no es la tecnología, sino la forma en que las empresas la están abordando”. El potencial de la IA se despliega cuando obliga a reconsiderar la ejecución del trabajo, la toma de decisiones y la colaboración entre equipos.

Ejemplos claros son los asistentes de desarrollo que generan código automáticamente. Técnicamente funcionan y aportan valor, pero si el proceso de desarrollo completo no se modifica, el impacto real sigue siendo limitado. Lo mismo ocurre con pilotos aislados que, pese a generar expectativas, no logran escalar ni integrarse a la operación cotidiana.

Cuando se analizan indicadores clave como EBITDA, ahorro en OPEX, reducción de riesgos operativos, disminución de FTE o churn, los resultados suelen ser modestos, muy por debajo de lo anticipado.

Otro obstáculo fundamental es la gestión de datos. Sin una base estructurada, gobernada y accesible, cualquier iniciativa de IA resulta frágil y, en muchos casos, expone aún más los problemas estructurales existentes.

A medida que las organizaciones adoptan múltiples modelos y casos de uso, surge la necesidad de unificar la comprensión del negocio y establecer criterios comunes. Aquí entran en juego la gobernanza de la IA y las capas semánticas, aspectos que a menudo se dejan de lado en la carrera por implementar soluciones rápidamente.

Antes de invertir en modelos avanzados o soluciones generativas, las empresas deben responder a preguntas esenciales:

• ¿Tenemos claro qué problema queremos resolver?
• ¿Nuestros datos están preparados y estructurados?
• ¿Los equipos saben cómo usar estas herramientas en su día a día?
• ¿Contamos con las competencias necesarias?
• ¿Existe una estrategia que conecte estos esfuerzos con los objetivos del negocio?

La IA no es una solución mágica ni un atajo. Es una herramienta poderosa que exige rigor, enfoque y, sobre todo, una nueva forma de trabajar. No serán las compañías que implementen más rápidamente las que ganen la carrera, sino aquellas que comprendan que el verdadero cambio reside en reorganizar el negocio alrededor de la IA.

Por: Xabier Zuazo, CEO de Timia en Latinoamérica

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