«Tenemos que hacer algo con inteligencia artificial». En dos conversaciones recientes con empresas ha aparecido esta inquietud. Es una urgencia que también viví durante mi etapa como directivo. Hay curiosidad, expectativas y presión por avanzar. A menudo, una demostración de ChatGPT o Claude basta para que empecemos a imaginar todo lo que podríamos hacer.
El entusiasmo tiene sentido. La dificultad llega al pasar de una demostración a una decisión empresarial. La conversación enseguida se llena de herramientas, automatizaciones y estimaciones de ahorro. Sin embargo, no siempre está claro qué problema queremos resolver ni cómo encaja esa iniciativa en el futuro de la compañía.
El ahorro de costes es un objetivo legítimo. Los proyectos concretos también son necesarios para experimentar y aprender. Pero creo que, antes de implantar IA en la empresa, su potencial merece una reflexión más amplia: cómo transformar un negocio para hacerlo más eficiente, más escalable, más rápido y, cuando sea posible, con mejores márgenes. Esa ambición necesita una dirección que conecte las iniciativas y dé sentido a las decisiones.
La IA debe responder a una dirección de negocio
Por mi experiencia en transformación e integración de negocios, hay dos condiciones que considero fundamentales para avanzar: un comité de dirección alineado y una cultura capaz de incorporar el cambio al trabajo diario.
La primera exige concretar qué queremos conseguir. «Vamos a implantar IA» expresa una intención, pero orienta poco al equipo. Reducir el tiempo de desarrollo de un producto, anticipar problemas de servicio o crecer sin multiplicar la complejidad permiten empezar una conversación distinta. Cada objetivo exige capacidades, datos y decisiones diferentes. También obliga a elegir qué merece atención y qué puede esperar.
La visión para la IA debería surgir de la estrategia y la misión de la compañía. Pensemos en una farmacéutica que busca mejorar el bienestar de las personas. Una línea de investigación podría ser explorar cómo utilizar IA para identificar mejor el riesgo de efectos adversos de un medicamento en determinados perfiles de pacientes. Harían falta datos adecuados, validación científica y supervisión profesional. Pero habría una dirección concreta, vinculada al propósito del negocio.
A partir de ahí, el comité de dirección debe acordar qué resultado persigue, cómo medirá el avance y quién responderá por él. También qué recursos está dispuesto a comprometer y qué necesita cambiar en la organización. Sin esas decisiones, es fácil acumular pruebas interesantes que nunca llegan a modificar de forma relevante el funcionamiento de la empresa.
Implantar IA también es un cambio cultural
La segunda condición es cultural. Para mí, hablar de cultura significa observar cómo se toman decisiones, cómo colaboran las áreas y qué comportamientos se reconocen. Si queremos que la IA cambie nuestra forma de trabajar, esas prácticas también tendrán que evolucionar.
Negocio, tecnología y recursos humanos deben participar desde el diseño: aportando conocimiento del problema, criterio técnico y una visión de cómo cambiarán las funciones y las capacidades. Esa colaboración se pone a prueba cuando el cambio llega a un puesto concreto.
Para la dirección, una iniciativa puede representar productividad; para quien realiza la tarea, puede significar perder autonomía, ver cuestionada su experiencia o temer por su empleo. Entender esa diferencia es parte del trabajo de implantación. De ello depende que las personas compartan lo que saben y participen en construir una solución útil.
Por eso, trabajar el miedo exige algo más que pedir una actitud abierta. Hay que explicar qué se pretende, reconocer lo que todavía no se sabe y concretar cómo se acompañará a quienes vean cambiar sus funciones. No siempre será posible ofrecer certezas, pero sí hablar con claridad. Prometer que nada cambiará mientras se anuncia una transformación difícilmente genera confianza.
El juicio profesional sigue siendo necesario
También necesitamos desarrollar criterio para utilizar estas herramientas. Una respuesta convincente puede contener errores. Los equipos deben saber qué pueden delegar, qué necesitan contrastar y quién responde por la decisión final.
Aprender a utilizar IA incluye conocer sus límites y mantener el juicio profesional. Ese aprendizaje debe incorporarse al trabajo cotidiano, con tiempo para practicar y revisar resultados.
Hay, además, un cambio de perspectiva que me parece decisivo: empezar por el resultado que necesitamos, en lugar de asumir que debemos conservar el proceso actual.
Imaginemos un equipo comercial que dedica horas a preparar un informe semanal. Utilizar IA para redactarlo más rápido puede ser una mejora. Pero merece la pena preguntarse qué decisiones facilita ese informe, quién lo utiliza y cuándo necesita la información. Quizá el mayor valor esté en detectar antes una desviación y actuar sobre ella.
Empezar por el resultado abre posibilidades distintas. También cambia la conversación sobre talento. Antes de buscar un responsable de IA, conviene entender qué capacidad falta realmente. Puede ser especialización técnica, capacidad para rediseñar operaciones o liderazgo para coordinar áreas que hoy trabajan por separado. La respuesta puede exigir una incorporación, desarrollar al equipo actual o revisar cómo se reparten las responsabilidades.
Las prioridades deben tener consecuencias
A la dirección le corresponde sostener ese cambio con sus propias decisiones. Si pide colaboración, tendrá que resolver prioridades enfrentadas entre departamentos. Si pide experimentar, deberá dar margen para aprender de pruebas que no funcionen. Y si espera que los equipos desarrollen capacidades nuevas, tendrá que reservar tiempo para ello. Las prioridades se hacen creíbles cuando tienen consecuencias en la agenda.
En las implantaciones tecnológicas, los cambios de procesos y las integraciones que he vivido, trabajar pronto la dimensión humana ha facilitado la ejecución posterior. Las dudas aparecen antes, las resistencias se entienden mejor y las soluciones incorporan el conocimiento de quienes van a utilizarlas.
Esa experiencia marca mi forma de mirar la IA. Antes de decidir qué herramienta incorporar o qué perfil contratar, necesitamos entender qué queremos transformar y qué equipo podrá hacerlo posible. La calidad de esas decisiones determinará cuánto valor somos capaces de obtener de la tecnología.