Tal como destaca el CEO de Vert Analytics y especialista en inteligencia artificial, André Faria, la transformación digital rara vez fracasa por culpa de la tecnología elegida. El problema suele estar a su alrededor: procesos mal diseñados, equipos poco preparados y falta de reglas claras para tomar decisiones y corregir el rumbo.
Las empresas nunca habían tenido tanto acceso a la ciencia de datos y a la IA generativa y, aun así, muchos proyectos terminan siendo pilotos que no logran escalar. El presupuesto fue aprobado y el sistema funciona, pero la operación sigue siendo igual que antes.
Este desajuste demuestra que la modernización tecnológica es solo una parte del problema. En las próximas líneas, el enfoque estará en las otras tres: procesos, personas y gobernanza. Son ellas las que determinan si la inversión se convierte en eficiencia operativa medible o en otra licencia olvidada en la hoja de cálculo de costos.
¿Por qué tantas iniciativas digitales no cumplen lo prometido?
Según McKinsey, cerca del 70 % de las transformaciones no alcanzan los objetivos establecidos. Entre las causas señaladas se encuentran el bajo compromiso de los equipos y la inversión insuficiente en el desarrollo de capacidades internas. Ninguna de ellas se resuelve con la compra de una plataforma más moderna. Fuente
Imagine un departamento financiero que adopta un robot para conciliar pagos sin estandarizar previamente los registros contables. El robot ejecuta las tareas, pero procesa excepciones en serie, y los analistas terminan corrigiendo más errores que antes. La tecnología simplemente aceleró el desorden que ya existía.
André Faria explica que el mecanismo es sencillo: toda herramienta digital amplifica la lógica del proceso en el que se incorpora. Cuando esa lógica es confusa, la mejora prometida se convierte en trabajo adicional, y la organización concluye, equivocadamente, que la tecnología no sirve para su negocio.
Los procesos deben rediseñarse antes de automatizarse
André de Barros Faria observa que la hiperautomatización solo genera valor cuando el flujo de trabajo se ha replanteado de principio a fin. Esto significa identificar dónde ingresa la información, quién toma las decisiones, qué etapas existen únicamente por costumbre y qué datos respaldan cada elección, antes de escribir una sola línea de código.
Es en este punto donde la inteligencia analítica deja de ser un informe y comienza a orientar el rediseño. Los datos sobre tiempos de ciclo, volumen de excepciones y cuellos de botella recurrentes muestran dónde la automatización genera un retorno real y dónde conviene eliminar una etapa que ya nadie utiliza.
Los agentes autónomos de IA, para los cuales Vert Analytics desarrolla tecnología propia, amplían este alcance. A diferencia de un robot que repite comandos fijos, un agente interpreta el contexto, consulta sistemas y actúa dentro de límites definidos. Por eso, depende de procesos claros para saber hasta dónde puede llegar.
Las personas determinan si la tecnología será adoptada
Un empleado de atención al cliente que recibe un nuevo sistema sin comprender por qué existe tiende a seguir utilizando hojas de cálculo paralelas. El gerente, sin indicadores confiables, continúa tomando decisiones basadas en la intuición. En poco tiempo, conviven dos operaciones: la oficial, digital, y la real, que funciona como siempre.
André de Barros Faria explica que la solución consiste en tratar la adopción como parte del proyecto y no como una etapa posterior a su implementación. La formación práctica, los líderes que utilizan datos en sus propias decisiones y los espacios para que los equipos señalen fallas reducen la resistencia y acortan la curva de aprendizaje.
La IA generativa hace que esta atención sea aún más urgente. Cuando cualquier empleado puede producir textos, análisis y respuestas en segundos, la calidad del resultado depende del criterio de quien utiliza la herramienta. Preparar a los equipos para cuestionar y revisar lo que entrega la máquina se convierte en una competencia estratégica.
La gobernanza transforma un proyecto en una capacidad permanente
Sin gobernanza, la transformación digital se fragmenta en iniciativas aisladas, cada una con sus propios criterios. Aplicada a la tecnología, la gobernanza corporativa define quién aprueba nuevos usos de la IA, cómo se protegen los datos, qué riesgos son aceptables y cuándo un proyecto debe ampliarse o finalizarse.
Esta estructura respalda el uso responsable de la inteligencia artificial. Las decisiones automatizadas que afectan a clientes, empleados o ciudadanos deben ser trazables y susceptibles de revisión humana. En los servicios públicos y los sectores regulados, esta transparencia permite ampliar las soluciones sin perder la confianza de quienes reciben atención.
Para quienes ocupan puestos de liderazgo, la lección es considerar la gobernanza como un acelerador y no como un freno. André Faria concluye que la tecnología avanza más rápidamente cuando todos conocen las reglas y los límites. Esta claridad distingue a las organizaciones que simplemente prueban la innovación de aquellas que hacen de ella una parte esencial de su funcionamiento.