En un entorno empresarial cada vez más permeado por la inteligencia artificial, la pregunta clave ya no es solo “cuándo AI hará una diferencia real” sino “cuándo realmente aporta valor frente a cuánto cuesta y agrega complejidad”. Este análisis se ha convertido en un ejercicio estratégico: ¿necesita cada proceso de negocio AI, o conviene enfocarse en necesidades específicas que maximicen el rendimiento?

Para comprender mejor esta dinámica, consultamos con Gregg Aldana, Senior Vice President, Head of Global Solutions Consulting en Appian, y exploramos su visión sobre cómo las organizaciones deben abordar la adopción de IA sin perder de vista sus objetivos de negocio.

• La idea de que si la IA puede aplicarse a un proceso, entonces debe hacerse, ¿es un punto de partida equivocado? ¿Cómo deben las empresas decidir dónde la IA aporta valor real y dónde solo añade complejidad?

El punto de partida incorrecto es preguntarse «¿Dónde podemos usar IA?» porque eso coloca la tecnología por delante del problema de negocio. Las organizaciones deben comenzar por definir qué problema buscan resolver y dónde se encuentran los cuellos de botella o las ineficiencias más significativas.

Eso implica analizar qué decisiones se quieren mejorar, qué datos respaldan esas decisiones y dónde es necesaria la supervisión humana. Este descubrimiento debe involucrar a las personas que conocen el proceso y sus retos, desde TI y equipos de negocio hasta la alta dirección.

Sólo entonces las empresas pueden juzgar si la IA realmente hará una diferencia. La prueba no es si la IA puede hacer algo, sino si puede hacer que el proceso sea notablemente mejor.

• ¿Cómo distinguir entre un proceso que realmente necesita IA y uno que puede gestionarse de forma más eficaz con automatización tradicional, reglas o flujo de trabajo?

La distinción clave es si la tarea sigue reglas predecibles y tiene un resultado claramente definido. Si es así, la automatización tradicional o las reglas de negocio suelen ser más rápidas y económicas. En esos casos, añadir IA puede no mejorar el resultado y añadir complejidad innecesaria.

Por ejemplo, una aseguradora podría usar reglas de negocio para revisar y clasificar reclamaciones entrantes en función de lo que el reclamante selecciona en un formulario. Las reclamaciones de automóviles van a un departamento y las de seguros de hogar a otro.

Los agentes de IA ganan valor cuando el trabajo requiere razonamiento adaptativo, contexto complejo o manejo de entradas variables. En ese caso, un agente de IA podría analizar reclamaciones de formularios web y móviles con datos estructurados, así como correos electrónicos con contenido no estructurado. Con palabras clave como “carretera”, “colisión” y “pasajero”, un agente entrenado podría deducir que la reclamación probablemente se refiere a un accidente automovilístico y dirigirla al departamento correspondiente.

El error es asumir que porque un agente de IA puede realizar una tarea, debería hacerlo. Las empresas deben evaluar qué requiere cada parte de un proceso y usar la tecnología que mejor se adapte a esa necesidad, en lugar de reemplazar la automatización convencional por IA solo por su novedad. Una cartera equilibrada es esencial: usar reglas para lógica de alto volumen y repetitiva, y agentes para triage dinámico o investigación.

• ¿Cuáles son los costos ocultos de introducir IA en todos los procesos? Más allá del coste del modelo, ¿las empresas subestiman costos de datos, integración, monitorización, gobernanza, seguridad y gestión de excepciones?

Uno de los costos ocultos más altos está en la infraestructura operativa necesaria para que el modelo AI funcione de forma efectiva y segura. El costo no es solo el modelo: los agentes requieren acceso a los datos y sistemas adecuados, y las empresas necesitan monitorización, seguridad y gobernanza sobre qué pueden acceder y qué acciones pueden realizar.

También está la cuestión de la responsabilidad. Las organizaciones deben entender por qué se tomó una acción, rastrear qué ocurrió si algo sale mal y contar con una vía clara para gestionar situaciones que un agente no puede manejar con confianza. Sin una plataforma unificada para orquestar datos y hacer cumplir políticas, la sobrecarga de gestionar excepciones y auditorías puede superar las ganancias de productividad de la IA.

Esa sobrecarga puede valer la pena cuando la IA aporta un valor significativo. Pero cada agente adicional añade complejidad, por lo que las empresas deben estar seguras de que la mejora en el proceso justifica ese incremento.

• ¿Dónde debería permanecer la intervención humana en procesos empresariales, especialmente cuando las decisiones afectan a clientes, empleados, finanzas o resultados regulatorios? ¿Cómo deben las organizaciones decidir cuándo una decisión debe permanecer “en bucle” en lugar de ser solo notificada después de que un agente de IA haya actuado?

La intervención humana sigue siendo crítica donde el costo o la consecuencia de un error sea alto, especialmente en industrias reguladas como servicios financieros, seguros, ciencias de la vida y el sector público. La IA puede acelerar áreas como incorporación de clientes, seguros, suscripción o ensayos clínicos, pero habrá decisiones que requieren la intervención de una persona.

Eso no significa que una persona tenga que aprobar cada acción que realice un agente. Lo importante es entender el nivel de riesgo asociado a la decisión. Las actividades rutinarias pueden seguir de forma autónoma, mientras que tareas sensibles, inusuales o de mayor consecuencia deben ser escaladas para revisión humana.

Estos análisis de riesgo y límites deben diseñarse en el proceso desde el inicio. Las organizaciones deben saber qué decisiones puede tomar un agente por sí solo y cuáles requieren juicio humano antes de ejecutar una acción.

• ¿La realidad futura es que humanos, IA y automatización convencional trabajen juntos, en lugar de una IA que tome el control total de procesos end-to-end?

La automatización end-to-end no se trata de entregar todo un proceso a un único agente de IA. El futuro es la orquestación. Es más realista esperar una colaboración entre personas, agentes de IA y automatización convencional, porque las tareas dentro de un proceso varían en qué habilidades requieren.

Los procesos complejos requieren una combinación de reglas de negocio predecibles, agentes de IA adaptativos y experiencia humana. El objetivo es construir un proceso integrado donde cada componente haga lo que mejor sabe hacer. La clave es entender qué partes son mejor manejadas por un agente, dónde una regla simple o flujo de trabajo es más eficaz, y dónde la participación humana es necesaria.

El objetivo no es maximizar la cantidad de IA utilizada. Es construir el proceso más efectivo alrededor del resultado de negocio que se quiere lograr.

• ¿Podría la búsqueda de autonomía total de IA hacer que algunos procesos sean menos eficientes? Por ejemplo, si se introduce un agente de IA en un proceso que antes funcionaba con una simple regla, ¿podría añadirse latencia, incertidumbre y sobrecarga de gobernanza sin aportar valor adicional?

Absolutamente. Colocar IA en la parte incorrecta de un proceso puede hacerlo menos eficiente, no más. Reemplazar una regla determinista con un modelo probabilístico introduce latencia, coste e incertidumbre innecesarios. Si una tarea puede completarse de forma rápida y fiable mediante una regla simple, introducir un agente de IA puede no mejorar sustancialmente el resultado.

Esto no significa ser demasiado prudentes con IA. Implica ser selectivos. Los agentes son valiosos cuando una tarea requiere razonamiento no estructurado, investigación extensa o adaptación a información cambiante. Pero no deberían reemplazar la automatización convencional solo por ser IA más nueva o sofisticada.

A veces, la decisión más inteligente de IA es decidir que no es necesaria. Usar IA donde ya funciona una regla simple crea deuda técnica.

• ¿Qué debería preguntarse una empresa antes de introducir IA en un proceso? ¿Se trata de los resultados de negocio, la naturaleza de la decisión, el costo de fallo y la disponibilidad de experiencia humana, en lugar de simplemente preguntar dónde insertar IA?

La pregunta más importante es muy simple: “¿Qué problema estamos tratando de resolver?”. Con demasiada frecuencia, las organizaciones comienzan preguntándose dónde pueden usar IA y luego buscan procesos para aplicarla. Eso coloca la tecnología por delante de la necesidad de negocio.

En su lugar, las empresas deben identificar dónde están sus mayores desafíos y cuellos de botella. ¿Qué procesos tardan demasiado? ¿Dónde hay intervención manual excesiva? ¿Qué decisiones podrían mejorarse, en qué datos se basan y dónde es necesaria la supervisión humana?

Este descubrimiento debe ocurrir desde el inicio e involucrar a las personas que entienden el proceso, desde TI y usuarios de negocio hasta la alta dirección. Mapea dónde se producen cuellos de botella o errores en las handoffs y define los datos y procesos requeridos, así como requisitos regulatorios y parámetros de riesgo.

En última instancia, la IA debe estar impulsada por la demanda del negocio, no por la tecnología. Una vez entendido el problema y el resultado deseado, se puede decidir si la IA es la mejor vía para alcanzarlo, o si reglas, automatización o juicio humano respaldado por IA serían más eficaces.

• ¿Cómo deberían las empresas pensar en el riesgo cuando un sistema de IA pasa de hacer recomendaciones a tomar decisiones reales?

El salto de recomendar una acción a ejecutarla es donde la autonomía acotada se vuelve crucial. El objetivo es permitir que los agentes de IA razonen y actúen, pero dentro de límites de proceso y parámetros de riesgo claramente definidos.

Esto implica ser explícitos sobre lo que un agente puede hacer, qué información puede consultar y cuándo debe escalar a una persona. Un agente no debe operar aislado; debe integrarse en procesos operativos gobernados con reglas de negocio y seguridad de datos. Todas las acciones del agente deben ser trazables y auditable dentro del marco de gobernanza.

La supervisión humana sigue siendo particularmente importante para excepciones, valores atípicos y decisiones de mayor riesgo. En última instancia, las empresas deben saber qué hizo un agente, por qué lo hizo y quién es responsable del resultado.

• ¿La medición del éxito de IA se está haciendo por cuántos procesos están “AI-enabled” o por si esos procesos realmente mejoraron? ¿Qué métricas deberían usar los ejecutivos?

El simple recuento de procesos con IA dice muy poco sobre el valor real. Como norma, centrarse en la adopción de IA como métrica podría incentivar un comportamiento equivocado, empujando a introducir IA en procesos solo para que “estén AI-enabled”.

Las empresas deberían medir IA de la misma forma en que evalúan cualquier inversión operativa y tecnológica: por los resultados que entrega. ¿Ha reducido los tiempos de ciclo? ¿Ha disminuido el costo de ejecución de un proceso? ¿Ha mejorado la calidad de las decisiones?

Hemos visto ganancias significativas: procesos como la incorporación de clientes en un banco que pasaron de tomar hasta dos semanas a apenas unos minutos. “Ese banco automatizó el 96% de los procesos de onboarding y, al mismo tiempo, creció su base de clientes en un 900%.” El costo de ejecutar un proceso de extremo a extremo puede caer diez veces o más. Esa es la prueba que importa. El objetivo no es que haya IA en todas partes, sino que el negocio funcione mejor.

• Si un CEO le pidiera una estrategia de IA para toda la organización, ¿qué le diría para dejar de hacer y qué priorizaría en su lugar?

Dejar de imponer IA en todas partes solo para lograr adopción. Le diría que deje de preguntar, “¿Dónde podemos usar IA?” y comience a preguntar, “¿Qué problemas estamos tratando de resolver?”. La presión por tener una estrategia de IA en todas las áreas puede convertirse rápidamente en tecnología por la tecnología.

Empiece por los cuellos de botella más grandes de la organización. ¿Qué procesos tardan demasiado? ¿Dónde hay intervención manual excesiva? ¿Qué decisiones podrían mejorarse? Identifique sus tres cuellos de botella operativos con mayor valor y orqueste la combinación adecuada de reglas, agentes y juicio humano para resolverlos.

Es importante que los CEOs prioricen el valor del negocio por encima del volumen de IA. Una estrategia de IA exitosa no es aquella que coloca un agente en cada proceso; es aquella que mejora de forma medible esos procesos.

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