Por Rodrigo Meyer y Natacha Soledad Represa (*)
En general, las personas adoptan las tecnologías más rápido que las empresas, y esto también se ve con la IA. Muchos profesionales ya la utilizan en el día a día, aunque sus organizaciones aún no tengan una estrategia formal. Esto es esperable: transformar una organización implica alinear objetivos, rediseñar procesos y gestionar riesgos de forma estructurada.
Lo novedoso de la IA es tal vez su carácter “democrático”. Son tecnologías con aplicaciones complejas y profundas que pueden ser incorporadas por grandes corporaciones pero también con otras ágiles y flexibles accesibles al mundo de las pymes que impactan directamente en su rentabilidad. En materia de adopción, aún estamos en pañales.
¿Infraestructura o suma de pruebas?
La IA realmente vale la pena cuando es infraestructura y no una suma de pruebas dispersas. Deja de ser promesa y comienza a aportar valor real en el negocio cuando se trata como un activo corporativo; integrada en procesos core, con métricas de negocio y resultados medibles, como cualquier otro componente operativo de la organización.
Dicho esto, no hace falta comenzar con grandes transformaciones. Muchas organizaciones avanzan de menos a más, iniciando con pilotos acotados que les permiten validar hipótesis, construir capacidades internas y reducir el riesgo de adopción. La clave está en que estos pilotos estén bien diseñados y conectados con una visión estratégica más amplia. Si no, terminan siendo ejercicios aislados que consumen recursos sin generar aprendizaje ni escala.
En ese sentido, cuatro factores que separan el hype de los resultados medibles:
Integración en procesos core (no en la periferia) y acompañamiento a equipos. La IA solo genera valor cuando se ancla en procesos críticos del negocio, como atención al cliente y soporte interno, automatización de generación de contenidos para redes, detección temprana de desvíos operativos o segmentación de clientes, entre muchos otros. Este principio aplica tanto a los modelos más recientes basados en lenguaje natural como a los enfoques clásicos de machine learning que vienen transformando silenciosamente operaciones desde hace más de una década. Pero la tecnología, por sí sola, no alcanza. Es necesario acompañar a los equipos que la van a usar. Hemos comprobado que la confianza en la IA se construye cuando los profesionales desarrollan criterio técnico sobre sus posibilidades reales. Eso requiere capacitación, trabajo guiado sobre casos concretos y una cultura que habilite la experimentación con control. Sin apropiación no hay adopción. Y sin adopción no hay valor.
Tomar el control de datos y modelos: construir confianza en la cadena completa. La IA no es solo un tema de algoritmos, es una práctica intensiva en datos. Por eso, el primer paso para generar valor es poder confiar en los datos que alimentan a los modelos, y en los resultados que estos modelos producen. Un marco estructurado permite garantizar calidad, trazabilidad y cumplimiento al definir qué datos se usan, cómo se validan y quién los gestiona. Sobre esa base, se puede modelar con control: saber qué modelos existen, para qué se usan, con qué datos y bajo qué métricas de desempeño. Los modelos son tan confiables como los datos que los nutren.
Innovar con libertad, pero sin perder el rumbo; documentación como práctica estratégica. En el corto plazo, la IA va a impactar en mayor o menor medida a todas las áreas del negocio. Por eso, es crucial que los equipos puedan experimentar con estas tecnologías, descubrir su potencial y desarrollar nuevas capacidades técnicas y analíticas. Esa libertad de exploración es el motor de la innovación real. Pero la libertad sin estructura se vuelve caos. Para que esa innovación no desvíe a la organización de sus objetivos -y no exponga al negocio a riesgos innecesarios-, es indispensable contar con buenas prácticas como la documentación del ciclo de vida de los modelos. En sectores regulados -como banca, seguros, energía o servicios públicos- esto es directamente una exigencia normativa. Pero incluso en contextos no regulados, la documentación es lo que permite que la innovación sea sostenible, gobernable y medible.
KPIs de negocio con responsables claros. Por último, no se puede innovar en el vacío. La aplicación de IA debe estar alineada con objetivos concretos del negocio que tengan impacto en el P&L, como productividad (tiempo ciclo, throughput), eficiencia operativa (coste por transacción/caso), reducción de pérdidas (fraude, reprocesos, multas), ingresos incrementales (uplift comercial). Para eso, se necesita liderazgo con claridad estratégica, que entienda el negocio y sepa traducir desafíos comerciales en casos de uso viables. Cada iniciativa debe tener un responsable, un baseline y una meta. La tecnología es el medio. El impacto en resultados es el verdadero fin. Sin KPIs, la IA es marketing.
Medir para gestionar
La IA está redefiniendo la ecuación económica del negocio de manera concreta y medible. Mejora el cost-to-serve al reducir los tiempos de ciclo, aumentar la capacidad operativa con la misma dotación de personal y disminuir costos asociados a calidad, riesgo y cumplimiento. Eso sí, el impacto económico de la IA solo se materializa cuando se implementa en procesos críticos, con datos confiables, objetivos claros y un modelo de gestión que permita escalar sin perder trazabilidad ni control operativo. Si no se cumplen esas condiciones, la IA se convierte en una fuente de gasto mal asignado, riesgo mal gestionado y decisiones difíciles de auditar.
Hoy ya se observa un ROI tangible en múltiples frentes:
Productividad operativa: resultados inmediatos. En nuestra propia experiencia como organización en transformación digital, estamos explorando el uso de tecnologías de IA para automatizar tareas de alto volumen y bajo valor agregado. Por ejemplo, con la automatización de contenido para redes redujimos de forma sustancial las horas-hombre y los tiempos de campaña; en ciclos de contenido, hemos observado ahorros superiores al 60% gracias a la disminución de retrabajo, la generación asistida y la orquestación eficiente del flujo completo.
Optimización de procesos administrativos y financieros: menos fricción, más eficiencia. En diversos proyectos, hemos comprobado que la IA y la automatización no solo aportan valor en áreas visibles como atención al cliente o marketing, sino también en procesos estructurales que afectan directamente la eficiencia administrativa y financiera. La implementación de reglas de calidad, controles automáticos y trazabilidad de origen permite reducir errores, evitar reprocesos y acortar los ciclos de conciliación interna y con contrapartes externas. Esto se traduce en una baja directa de costos operativos y contables; menos conciliaciones manuales, menos tiempo invertido en detección y corrección de errores, menores desvíos en el cierre contable.
Reducción de riesgos y costos regulatorios: más foco, menos exposición. En sectores altamente regulados, la IA puede convertirse en una palanca clave para reducir los costos operativos del cumplimiento como la exposición a sanciones y pérdidas por riesgos no detectados a tiempo. Con IA, es posible diseñar esquemas de monitoreo automatizado con priorización basada en riesgo, que filtran las alertas según patrones dinámicos, mejoran la eficiencia de los equipos y permiten escalar sin sobredimensionar estructuras. Además, estos enfoques se están extendiendo a otros frentes de control como el seguimiento de indicadores estratégicos de riesgo operativo y financiero, habilitando la detección anticipada de desvíos y el ajuste oportuno de estrategias. El resultado es doble: se reducen los costos estructurales de compliance y se fortalece la capacidad preventiva de la organización frente a eventos de alto impacto.
Escalabilidad sin incrementar estructura: expansión eficiente y resiliente. El aporte más disruptivo de la IA en operaciones es su capacidad para desacoplar el crecimiento en volumen de la expansión en estructura organizativa. En lugar de acompañar el aumento de clientes o transacciones con nuevas contrataciones, la IA permite mantener niveles de servicio con la misma dotación, absorber picos de demanda sin fricción tecnológica y liberar a los equipos humanos para tareas de mayor complejidad o sensibilidad. Los casos de impacto inmediato incluyen:
- Atención al cliente 24/7 con agentes que no solo responden, sino que ejecutan acciones sobre sistemas internos.
- Soporte interno escalable y asincrónico, sin dependencia de horarios o ubicaciones.
- Gestión automatizada de operaciones recurrentes.
- Procesamiento inteligente de solicitudes estandarizadas.
Potenciar el talento
El rol de los talentos en una estrategia exitosa de IA es central. La IA no reemplaza al talento; lo potencia, en especial cuando hay criterio técnico, liderazgo alineado y visión estratégica. El verdadero impacto no depende del modelo más sofisticado, sino de personas capaces de repensar cómo se trabaja, integrar la tecnología en procesos reales y tomar decisiones informadas.
(*) Socio y gerenta de Lisicki Litvin & Abelovich
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