En un entorno donde la innovación parece avanzar a velocidad exponencial, pocas tecnologías han generado tanto entusiasmo, y confusión, como la inteligencia artificial generativa. No es solo una nueva herramienta. Es una promesa de reinvención organizacional. Sin embargo, ¿cuántas organizaciones están realmente listas para capturar ese valor?
Hoy, muchas organizaciones enfrentan una paradoja silenciosa pero poderosa: por un lado, sienten la presión de actuar rápidamente frente al auge de la inteligencia artificial, motivadas por la competencia, el mercado o las expectativas internas, temiendo quedarse atrás en una revolución tecnológica que podría redefinir sus industrias. Por otro, dudan ante el riesgo de invertir tiempo, recursos y esfuerzos en una tendencia que podría no traducirse en valor real si no se implementa con un propósito claro.
Ambos extremos son riesgosos. No hacer nada implica perder agilidad, personalización y capacidad de adaptación cultural frente a nuevas formas de operar. Pero hacer algo sin dirección es igual de peligroso: proliferan los proyectos desalineados, las inversiones que no escalan y una desconexión creciente entre lo que la tecnología promete y lo que el negocio realmente necesita.
El villano no es la tecnología. Es la implementación sin propósito.
Según Gartner, para 2027 el 60% de las organizaciones no alcanzará el valor esperado de sus iniciativas de inteligencia artificial, debido a marcos de gobernanza éticos poco definidos o inexistentes. Esta cifra es solo la superficie de un problema estructural: el afán de innovar sin una arquitectura estratégica que defina cómo y para qué implementar IA. Es decir, sin criterios claros de viabilidad, impacto, riesgos, métricas o escalabilidad.
Este vacío no es nuevo. Muchas organizaciones ya lo han vivido, y algunas aún lo viven, con un ejemplo cercano: la reportería sin narrativa. Equipos que generan dashboards impecables en su diseño, pero vacíos de contexto y significado. Métricas desconectadas del negocio que no orientan decisiones y que, en lugar de empoderar, generan desconfianza. Y si eso ocurre con datos estructurados y visualizaciones simples, ¿qué puede pasar con modelos de inteligencia artificial mal entrenados?
Modelos alimentados por información errónea, que no consideran las reglas del negocio ni el contexto operativo, y que entregan resultados que no son ni automatizables ni accionables, ni por sistemas ni por humanos.
¿Qué impide capturar valor real de la IA y la analítica?
Desde nuestra experiencia acompañando procesos de transformación en diversos sectores, estos son los cinco bloqueos más comunes que vemos en las organizaciones:
1. Proyectos desconectados del negocio: Iniciativas impulsadas desde TI o desde la presión del hype, sin una necesidad estratégica concreta, ni validación desde la operación.
2. Datos disponibles, pero no preparados: Información dispersa, sin calidad, sin trazabilidad ni gobierno. Datos que existen, pero no están listos para ser usados de forma segura ni efectiva.
3. Personas excluidas del proceso: Usuarios finales que no entienden ni confían en la tecnología porque nunca fueron parte del diseño, ni recibieron formación adecuada para adoptarla.
4. Falta de marcos éticos y de gobernanza: Modelos que operan sin criterios de seguridad, privacidad o responsabilidad, arriesgando no solo errores técnicos, sino reputacionales.
5. Fuerte inversión, baja sostenibilidad: Pilotos prometedores que se apagan rápido, porque la organización no cuenta con capacidades internas para escalar, mantener y evolucionar la solución.
¿Cómo avanzar desde el hype hacia el valor sostenido?
La clave no está solo en la tecnología. El verdadero diferenciador radica en el diseño de un ecosistema analítico que combine tres pilares fundamentales: una visión estratégica clara, una arquitectura de datos robusta y escalable, y, sobre todo, capacidades humanas preparadas para liderar el cambio.
Esto implica alinear los objetivos de negocio con casos de uso relevantes; construir infraestructuras que aseguren calidad, gobernanza y disponibilidad de los datos; y desarrollar una cultura organizacional que fomente la alfabetización digital, la colaboración interdisciplinaria y la toma de decisiones basada en evidencia.
Solo cuando estos elementos conviven en equilibrio, la tecnología deja de ser una promesa y se convierte en un habilitador real de valor, impacto y transformación sostenible.
En BackSpace ayudamos a las organizaciones a responder este desafío desde una mirada sistémica:
1. Definición de propósito: Facilitamos procesos de descubrimiento que permiten identificar los desafíos clave del negocio donde la IA, la automatización o la analítica realmente pueden generar impacto.
2. Fundamentos de datos sólidos: Diagnosticamos la madurez de datos, diseñamos flujos confiables y estructuramos modelos que permiten escalar iniciativas sin perder control ni calidad.
3. Activación de personas clave: Diseñamos planes de adopción centrados en roles críticos. Utilizamos dinámicas formativas y gamificadas para convertir a usuarios en embajadores, conectando la tecnología con sus procesos reales.
5. Gobernanza, ética y continuidad: Establecemos marcos de gobernanza que aseguran el uso responsable y escalable de las soluciones, incorporando principios éticos, trazabilidad y sostenibilidad organizacional.
La IA no reemplazará a los líderes. Pero sí diferenciará a quienes sepan usarla con propósito.
La diferencia entre una empresa que innova y una que transforma está en cómo conecta su visión con sus datos, sus procesos y, por sobre todo, sus personas. En BackSpace te ayudamos a hacer que la inteligencia artificial, la analítica y la automatización dejen de ser una tendencia y pasen a ser una capacidad estratégica.
¿Quieres convertir el uso de la IA en resultados concretos para tu organización? Conversemos.
