IA empresarial: catalizador de éxito o acelerador del declive

La afirmación del CEO de Claude de que "en los próximos 6 meses, el 90% del código será escrito por IA",  encendió el debate sobre las profundas transformaciones que este tipo de tecnologías generarán en las empresas de todo tipo. En un contexto de crecientes intentos de adopción de inteligencia artificial (IA), surgen varias interrogantes cruciales: ¿Qué desafíos enfrentan las empresas frente a esta acelerada adopción de IA? 

¿Cómo afecta esta transición tanto a las organizaciones capacitadas como a aquellas rezagadas? ¿Podrá la madurez organizacional ser un trampolín hacia el éxito o, paradójicamente, un acelerador de su declive? El debate se centra en analizar cómo las empresas podrán (o no) adaptarse a este futuro tecnológico y cuáles serán las consecuencias estratégicas, operativas y culturales de adoptar IA de forma agresiva o descoordinada en sus operaciones y modelos de negocio.

A medida que las herramientas generativas de IA se consolidan cada vez más como piezas clave en las operaciones empresariales, se está gestando una polarización entre las organizaciones que logran adaptarse (adaptativas o nativas de IA) y aquellas que no (rezagadas).

Se estima que el 55% de los trabajadores en Argentina utilizan inteligencia artificial en sus tareas

Esto se percibe en empresas líderes que implementan estrategias sólidas, optimizan operaciones y transforman su modelo de negocios con IA, como los casos de Amazon, Google o Microsoft; y empresas rezagadas que luchan con culturas estáticas, falta de infraestructura o resistencia al cambio, quedando en riesgo de obsolescencia, como muchas empresas de cualquier tamaño. ¿Cuántos casos de empresas que están haciendo enormes esfuerzos para implementar sus primeros pilotos de IA, generativa o “tradicional”, sin visión de usabilidad o continuidad, se conocen?

Incluso dentro de las organizaciones capaces de integrar IA rápidamente, surgen riesgos estratégicos y operativos derivados de decisiones agresivas de adopción. Algunos de estos problemas clave, son la sobrecarga tecnológica, donde adoptar IA sin una planificación robusta puede introducir sistemas ineficaces, caos operativo y errores críticos; la pérdida de capacidad crítica, donde depender excesivamente de IA puede atrofiar la habilidad humana para evaluar, supervisar y resolver problemas complejos; o la falta de diferenciación, donde la implementación genérica de herramientas AI puede llevar a que los productos y servicios de diversas empresas se vuelvan indistinguibles.

El impacto de la IA en el mercado laboral: "Existe una brecha entre el avance tecnológico y su adopción real en el trabajo"

Por otro lado, para las organizaciones que aún no adoptaron una estrategia digital y que perciben el riesgo de la espiral de declive e irrelevancia, su desafío pasa, no solo por lo tecnológico o por contar con un caso de aplicación, sino, además, por modificar su comportamiento organizacional y, más que nunca, enfocar sus esfuerzos en definir un plan estratégico para integrar la IA en su visión y prioridades. Existen variados ejemplos de estrategias: una de ellas esun caso de telco que al modernizar su infraestructura tecnológica, desarrollar talento humano con nuevos roles híbridos y reestructurar su cultura organizacional hacia la innovación y flexibilidad se adelantó a los riesgos asociados al uso de la IA y se convirtió en un consultor para los reguladores; o como lo logró un gran banco multi-regional, adoptando IA de manera gradual y por etapas; formando alianzas externas para acelerar su curva de aprendizaje y mejorando sus capacidades tecnológicas y de gestión de información, convirtiéndose en un jugador reconocido en IA corporativa, con nuevos negocios y audiencias, habilitados por esta visión.

Incluso las empresas adaptativas que están mejor posicionadas corren el riesgo de que su madurez tecnológica se vuelva un acelerador de su debacle, si no gestionan bien su agresivo crecimiento digital. Pueden caer en la sobrestimación de sus capacidades, creer que su madurez previa garantiza éxito en IA y terminar sobre automatizando de manera descoordinada; desarrollar liderazgos desconectados que ignoren la importancia de la empatía hacia empleados, clientes y contextos locales; o terminar limitando su competitividad al homogeneizar sus productos por sobresaturar procesos con IA.

El debate originado por la afirmación del CEO de Claude, ofrece importantes lecciones sobre los desafíos que enfrentan tanto las empresas rezagadas como las adaptativas en este contexto de creciente adopción de inteligencia artificial. Para las organizaciones que aún no han dado el salto, la clave parece estar en enfocar su transición hacia la IA desde un enfoque estratégico, iterativo y sostenible. Esto implicaría modernizar su infraestructura tecnológica, capacitar a su personal, rediseñar su cultura organizacional hacia la innovación y adoptar la IA de manera gradual y controlada, priorizando casos de uso claros.

Por su parte, las empresas que ya cuentan con madurez digital también deberán navegar cuidadosamente este proceso, evitando caer en la tentación de priorizar velocidad sobre sostenibilidad, manteniendo siempre a los humanos en el centro, y orientando la implementación de IA hacia la diferenciación estratégica más que la mera eficiencia operativa. La realidad es que esta tecnología, cuya explosión ocurrió en los últimos tres años, requiere facilitadores con verdadera experiencia para acelerar su implementación.

En el futuro, es probable que el ecosistema empresarial se polarice aún más, con las organizaciones "nativas IA" dominando el mercado y creando una clara barrera para las que aún no puedan salir de su rezago. Pero para todas las compañías, independientemente de su nivel de adopción actual, el reto será desarrollar enfoques flexibles y resilientes que les permitan integrar la inteligencia artificial de forma estratégica y a largo plazo. Solo así podrán aprovechar al máximo el potencial transformador y disruptivo de esta tecnología.

*Data & Enterprise Architect en Ingenia