Foto: Sergio F Cara (NotiPress)
La creciente adopción de inteligencia artificial (IA) en las empresas no necesariamente se traduce en mejoras de productividad, eficiencia o rentabilidad. Aunque las organizaciones incorporan herramientas tecnológicas para acelerar sus operaciones, transformar un negocio requiere algo más que automatizar tareas: identificar problemas concretos, revisar procesos y establecer objetivos que permitan evaluar los resultados.
Terry Gutiérrez, exdirectiva de Tesla y Rappi, planteó durante una conferencia de WOBI en Ciudad de México que existe una diferencia entre utilizar inteligencia artificial y aprovecharla para modificar el funcionamiento de una organización. Según explicó, el desafío no consiste únicamente en disponer de nuevas capacidades tecnológicas, sino en determinar dónde pueden generar valor.
La ejecutiva mencionó que nueve de cada diez compañías están incorporando inteligencia artificial en sus procesos, pero sostuvo que solamente una proporción reducida consigue transformaciones relevantes. También afirmó que el 47% de las iniciativas de IA de 2026 fueron canceladas, mientras que apenas el 10% de las organizaciones utiliza estas herramientas para transformar sus procesos. Estas cifras fueron expuestas como parte de su diagnóstico sobre las dificultades de adopción empresarial.
Para Gutiérrez, el punto de partida debe ser la identificación de un problema específico. Antes de seleccionar una herramienta, las compañías necesitan comprender qué actividades generan costos innecesarios, dónde existen fricciones operativas y cuáles son los resultados que buscan alcanzar.
Esta perspectiva supone invertir el orden habitual de algunas iniciativas de transformación digital. En lugar de introducir inteligencia artificial y después buscar aplicaciones, la propuesta consiste en definir primero el objetivo de negocio, simplificar el proceso involucrado y finalmente incorporar tecnología.
Como ejemplo, la conferencista mencionó el caso de Robinhood, plataforma de servicios financieros que utilizó para ilustrar la importancia de simplificar procedimientos antes de digitalizarlos. Según su explicación, el proceso tradicional para comenzar a invertir podía requerir aproximadamente seis semanas por los trámites y documentos necesarios. La transformación de ese procedimiento permitió reducir considerablemente el tiempo requerido para completar el registro y comenzar a operar.
Con el caso, buscó ilustrar una diferencia entre automatizar actividades existentes y rediseñar la manera en que se presta un servicio. Mientras la primera alternativa puede acelerar determinadas tareas, la segunda permite cuestionar si esas actividades siguen siendo necesarias y cómo contribuyen a la experiencia del cliente.
Relacionó este enfoque con su experiencia en operaciones empresariales, donde los procesos deben evaluarse a partir del valor que generan. Tiempos de espera, retrabajos, problemas de calidad y asignaciones ineficientes de talento forman parte de las actividades que las organizaciones necesitan identificar antes de decidir qué herramientas implementar.
Para la especialista en transformación empresarial, este cambio exige establecer mecanismos para medir resultados. Una solución tecnológica puede facilitar determinadas operaciones, pero su contribución al negocio depende de que responda a necesidades identificadas y permita alcanzar objetivos relevantes para la organización.
Bajo esta perspectiva, el valor de la inteligencia artificial va mucho más allá de su adopción, más bien, en su integración dentro de procesos previamente evaluados. La secuencia propuesta por Gutiérrez coloca el diagnóstico empresarial y la simplificación operativa como condiciones para decidir dónde resulta conveniente incorporar nuevas capacidades tecnológicas.
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