La IA no transforma sola. Necesita procesos sólidos, liderazgo estratégico y una voluntad real de cambio. El futuro no es de quienes aplican IA primero, sino de quienes lo hacen con propósito.

Introducción: La trampa de la fascinación tecnológica

La inteligencia artificial generativa (GenAI) se ha posicionado como una de las tecnologías más prometedoras de la década. Su capacidad para transformar procesos, automatizar tareas y potenciar la creatividad empresarial ha generado una expectativa sin precedentes. Sin embargo, en medio de este entusiasmo, muchas organizaciones caen en la trampa de implementar IA sin una reflexión estratégica previa. ¿El resultado? Inversiones que no retornan, procesos que no mejoran y una transformación digital que se diluye en lugar de consolidarse.

A partir del informe “What AI Needs to Succeed” (Celonis, 2025) y bajo cinco principios clave, este artículo plantea una visión crítica, y propositiva sobre cómo aplicar IA generativa de forma efectiva, estratégica y con impacto real.

1. No hay IA efectiva sin procesos efectivos

La idea de “no hay IA sin PI (Process Intelligence)” es contundente. Según el informe, el 58% de los líderes empresariales están preocupados porque sus procesos actuales podrían limitar el impacto de la IA. Esto no es un problema técnico, sino estructural.

Analogía: Implementar IA generativa sin revisar los procesos es como instalar un motor de Fórmula 1 en un chasis de bicicleta. Por potente que sea el motor, no se llegará muy lejos.

Claves para la acción:

• Realizar diagnósticos de procesos con herramientas como process mining.
• Mapear flujos de valor y detectar cuellos de botella antes de introducir IA.
• Priorizar áreas con datos estructurados, flujos repetitivos y alto impacto en resultados.

2. La IA no es una solución mágica: requiere una mirada estratégica

Un dato revelador del informe: el 89% de los líderes considera que la IA necesita el contexto de cómo funciona su negocio para ser útil. Esto implica que la IA no puede ser simplemente “enchufada” a la organización.

Ejemplo práctico: Si una empresa quiere aplicar IA para automatizar la gestión de bloqueos de crédito en pedidos, la IA necesita saber por qué se produce el bloqueo, cuál es su prioridad y qué criterios definen su resolución. Sin esta información de negocio, el algoritmo puede fallar en sus decisiones.

Recomendaciones estratégicas:

• Vincular cada caso de uso de IA a un objetivo de negocio (reducción de costos, mejora de experiencia, eficiencia operativa).
• Incorporar roles de negocio en los equipos de IA, no solo perfiles técnicos.
• Formular una hoja de ruta que articule objetivos de negocio, madurez tecnológica y capacidades organizativas.

3. Identificar problemas reales antes que soluciones brillantes

La seducción de la tecnología puede hacernos olvidar lo esencial: la IA solo es útil si resuelve un problema, elimina una ineficiencia o captura una oportunidad concreta.

Analogía: Empezar con la IA sin partir de los problemas es como comprar un robot sin saber para qué lo necesitas. Puede terminar siendo un costoso adorno.

Paso a paso para identificar casos de uso:

• Hacer workshops de problem framing: ¿Qué procesos generan frustración, errores, o cuellos de botella?
• Aplicar el marco de “impacto x viabilidad” para priorizar casos de uso.
• Escuchar a los usuarios internos: muchas veces conocen mejor los puntos críticos que los propios líderes.

Ámbitos típicos donde emergen oportunidades:

• Procesos de back office con alta carga manual.
• Tareas repetitivas y predecibles.
• Actividades que generan fricción con el cliente o el usuario.

4. Empezar por donde se pueda (y se quiera)

Uno de los errores comunes es pensar que toda la organización debe estar preparada antes de empezar con IA. En realidad, esperar puede ser contraproducente.

Ejemplo real: Un área financiera puede comenzar con IA para automatizar informes o detectar fraudes, mientras que la cadena de suministro avanza más lentamente. Eso está bien. La clave está en identificar territorios “fértiles” y generar quick wins.

Factores para elegir un buen lugar para empezar:

• Liderazgo abierto a la innovación.
• Disponibilidad de datos de calidad.
• Cultura de mejora continua.
• Problemas específicos bien definidos.

Modelo de crecimiento por expansión:

• Comenzar con un caso de uso de bajo riesgo y alto valor.
• Documentar aprendizajes.
• Escalar a otras áreas replicando buenas prácticas.

5. El mayor reto de la IA no es tecnológico: es de gestión y visión estratégica

La implementación integral y holística de la IA generativa no depende de los algoritmos, sino de la capacidad de las organizaciones para repensarse. Según Celonis, las organizaciones más exitosas no son las más tecnológicas, sino las que entienden cómo sus procesos funcionan y tienen una visión clara del valor que quieren capturar.

Analogía: La IA es como un copiloto que necesita un mapa actualizado, un destino claro y un conductor capaz de tomar decisiones estratégicas.

Claves de gestión para una IA con impacto:

• Fortalecer las competencias digitales del liderazgo.
• Diseñar una arquitectura organizativa que articule negocio y tecnología.
• Crear una oficina de IA transversal, alineada con estrategia e innovación.

Conclusión: IA generativa sí, pero con propósito y proceso

La inteligencia artificial generativa tiene un potencial inmenso, pero su efectividad depende menos de su capacidad técnica que de la madurez de los procesos, la claridad estratégica y la disposición para repensar lo que ya se da por sentado. No se trata de sumar IA, sino de repensar la organización desde los retos que importan.

Tres preguntas retadoras para el lector:

1. ¿Cuáles son los tres procesos más ineficientes de tu organización y qué impacto tendría mejorarlos con IA?
2. ¿Está tu estrategia de IA alineada con los objetivos de negocio o responde más bien a una moda tecnológica?
3. ¿Tienes identificado un “territorio fértil” donde comenzar a experimentar con IA sin esperar al resto de la organización?

Referencias bibliográficas:

• Celonis. (2025). What AI Needs to Succeed: Process Optimization Report. https://www.celonis.com
• Davenport, T. H., & Mittal, M. (2023). All-in on AI: How Smart Companies Win Big with Artificial Intelligence. Harvard Business Review Press.
• Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2022). The economics of AI: The new AI frontier. McKinsey Global Institute. https://www.mckinsey.com
• OCDE. (2023). State of Implementation of the OECD AI Principles: Insights from National AI Policies. https://www.oecd.org