Cada nuevo proceso, herramienta y capa de aprobación tiene un costo que rara vez aparece en un balance. A medida que las organizaciones adoptan más tecnología, es crucial medir no solo el gasto directo, sino el impacto en la toma de decisiones y en la calidad del trabajo.

Investigaciones recientes señalan que aproximadamente el 58% de los profesionales dedica al menos tres horas semanales a tareas administrativas, y más de la mitad considera este aspecto como parte frustrante de su labor. En este contexto, la complejidad puede retardar las decisiones y hacer que estas sean más frágiles. La velocidad impulsada por la IA puede acelerar la ejecución, pero no necesariamente eleva la calidad de decisión de forma consistente. Para que las empresas aprovechen al máximo sus elecciones tecnológicas, es imprescindible reevaluar procesos y capacitación. El uso básico de IA, especialmente de generación de contenido, no garantiza un crecimiento diferencial frente a quienes gestionan mejor el desarrollo de sus operaciones.

Pero hacer lo correcto no siempre es sencillo. Este terreno es cognitivamente desafiante y, a menudo, pasa desapercibido; los aspectos culturales, a veces intangibles, no se miden fácilmente y pueden ser pasados por alto si se dejan de lado. Mantener la mejora de procesos como objetivo constante y asegurar su evolución junto con tecnologías como la IA, sin perder de vista requisitos humanos esenciales (fulfillment, agencia, flujo), no es tarea simple.

Acertar en estas áreas puede marcar la diferencia entre los líderes que aprovechan cada oportunidad y quienes simplemente se mantienen a flote.

Cambios grandes comienzan con pasos pequeños

El proverbio “Un viaje de mil millas empieza con un solo paso” resuena en filosofías, terapias y guías empresariales. Es necesario recordarlo una y otra vez. Se propone un ciclo cuidadoso de revisión regular, considerando distintos lentes departamentales y prioridades adaptadas a su industria, contratos con clientes y stack tecnológico. Pequeñas mejoras, ejecutadas con constancia, evitan la deriva respecto a las mejores prácticas y objetivos organizacionales. Por ejemplo:

• Reducción de administración: un punto de partida obvio. La administración, si bien imprescindible para la conformidad y la calidad, no suele aportar valor directo. Revisa flujos de trabajo de manera periódica para ver qué puede simplificarse, sin perder el propósito y el contexto para quienes deben completar el proceso.
• Priorización enfocada: “hacer menos, pero mejor” es una consigna para los negocios modernos. Las herramientas de IA deben potenciar la excelencia, no dispersar esfuerzos. A veces es necesario hacer más con menos y concentrar el rendimiento en las entregas centrales.
• Consolidación de información y reducción de cambios de herramientas: un enfoque clave para evitar silos y trabajo adicional no formal. El COO debe colaborar con el CIO para gestionar el uso de datos sin generar IT sombras o soluciones ad hoc que debiliten la inteligencia colectiva.
• La IA como asistente, no sustituto: aún existe una narrativa de popularidad excesiva en torno a la IA. Su valor real depende de un uso crítico, coste-efectivo y confiable. Los usuarios deben ser conscientes de que la IA no garantiza resultados: la supervisión humana sigue siendo crucial.
• Formación adecuada y habilidades críticas: con entrenamiento en uso de modelos, ingeniería de prompts, GPTs personalizados y habilidades, el equipo obtiene alas. Sin embargo, hay que considerar posibles fallos: cortes de energía, fallas de APIs, cambios en dependencias. Si las personas no pueden hacer su trabajo sin IA, entonces no están en control.

Costos ocultos crecientes

La dirección debe establecer guías claras, políticas definidas, capacitación regular, casos de uso exitosos y límites donde la IA aporta valor real. No siempre se revisan estos pasos de forma periódica, y los cambios en el entorno pueden romper su efectividad.

Con IA integrada a repositorios de datos y una infraestructura tecnológica que puede estar en la nube o en instalaciones, la complejidad crece. Mantener el control de dependencias, expansión de silos, IT sombra, modelos evolutivos y costos de tokens se vuelve parte de la tarea de optimización de costos, mejora del servicio y experiencia del empleado.

Los costos no son solo monetarios; el costo de tiempo mal gestionado u oportunidades perdidas cobra relevancia cuando la IA acelera procesos. Esto impulsa a los líderes a explorar y experimentar más con operaciones, promoviendo una mentalidad de consultoría interna.

Construir también inteligencia humana

La capacitación emerge como el factor más influyente para maximizar el ROI de la IA y los resultados empresariales. Las habilidades técnicas, el pensamiento sistémico, la mentalidad de ingeniería y, sobre todo, las habilidades blandas que sostienen una organización compleja son las que aumentan la experiencia y permiten a las personas adaptarse a la complejidad sin perder el rumbo ante cambios o fallos.

Los empleados requieren habilidades de pensamiento crítico para validar, evaluar y actuar adecuadamente frente a las salidas de IA. Confiar ciegamente en los resultados de IA no conducirá a buenos resultados; el sesgo o la “IA desordenada” puede ser contraproducente.

Pero, por encima de todo, es la consciencia o atención plena lo que mantiene a los líderes revisando y ajustando procesos para captar cada indicio de cambio que la tecnología y la economía envían. Es probable que la IA castigue a la complacencia y premie a quienes mantengan una entrega operativa consciente y cuidadosa.

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El objetivo final es claro: crear organizaciones que no solo adopten herramientas, sino que cultiven capacidades para adaptarse, cuestionar y mejorar de forma continua. En esa conjunción entre rigor y flexibilidad reside la verdadera ventaja competitiva en la era de la IA.