Antes de implementar IA, debes automatizar: el paso crítico para las empresas
La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en la máxima prioridad estratégica para los directorios y líderes empresariales en todo el mundo. Sin embargo, en medio del entusiasmo por aprovechar modelos generativos y analítica avanzada, muchas compañías están cometiendo un error fundamental: intentar desplegar soluciones de IA sin haber resuelto previamente la automatización básica de procesos, la integración de sistemas y la calidad de los datos.
De acuerdo con Alejandro Raffaele, director Senior de Ventas Enterprise para Latinoamérica en Red Hat, este apuro genera fricciones operativas que impiden que los proyectos alcancen el éxito esperado. La madurez para dar el salto hacia la IA varía notablemente entre las organizaciones de la región, una brecha que depende más de la experiencia del liderazgo gestionando el cambio que del tamaño de la empresa o del sector al que pertenece.
Automatización e IA: dos conceptos distintos pero complementarios
Uno de los principales malentendidos dentro de los entornos corporativos es tratar a la automatización y a la inteligencia artificial como términos intercambiables.
- La automatización no es una tecnología obsoleta: Lejos de ser desplazada por la IA, constituye la capa fundamental que prepara el terreno operativo.
- Reduce el error humano: Al digitalizar y sistematizar flujos de trabajo repetitivos, disminuye drásticamente las fallas manuales.
- Garantiza la higiene de los datos: Dado que un modelo de IA es tan confiable como los datos con los que se alimenta, contar con procesos automatizados asegura información consistente y estructurada.
El impacto de este descuido queda reflejado en las estadísticas: un informe de McKinsey señala que apenas el 7% de las empresas ha conseguido escalar completamente la IA en toda su organización, siendo la preparación deficiente de los datos uno de los principales cuellos de botella para su despliegue.
El peligro de los silos y la infraestructura heredada
Un proyecto de IA puede mostrar resultados prometedores en pruebas de laboratorio o entornos controlados. No obstante, cuando la tecnología entra en contacto con la operación real, suelen emerger tres obstáculos críticos: datos incompletos, silos departamentales y procesos excesivamente manuales.
Si una empresa introduce algoritmos de IA sobre procesos desordenados o datos erróneos, no resolverá sus problemas de fondo; al contrario, correrá el riesgo de escalar y acelerar las fallas operativas.
En sectores como finanzas, manufactura, comercio minorista (retail) y telecomunicaciones, convivir con sistemas legados (legacy) es una realidad cotidiana. En estos escenarios, la automatización actúa como un puente integrador que permite modernizar la infraestructura por etapas, sin necesidad de frenar las operaciones críticas del negocio.
3 preguntas clave antes de escalar un proyecto de IA
Antes de comprometer inversiones en implementaciones avanzadas de inteligencia artificial, Raffaele sugiere que los líderes evalúen honestamente su madurez operativa respondiendo a tres interrogantes fundamentales:
- ¿Cuánta intervención manual todavía tienen nuestros procesos críticos?
- ¿Los datos que alimentan esos procesos están debidamente integrados o permanecen aislados en silos?
- ¿Confiamos en la calidad de nuestra información lo suficiente como para permitir que se automaticen decisiones sobre ella?
El rol del liderazgo: visión, tecnología y cultura
La transformación digital no ocurre en un vacío técnico. Para que estas iniciativas prosperen, los CEOs, CIOs y directivos deben comprender el impacto que la tecnología genera en sus operaciones y predicar con el ejemplo.
Cuando los líderes logran alinear una visión clara con la adopción de herramientas tecnológicas y el acompañamiento a sus equipos, se crea la cultura propicia para innovar con solidez. La automatización, los procesos limpios y la integración de datos no representan una etapa negociable ni prescindible: son los cimientos indispensables sobre los cuales se construye cualquier estrategia de inteligencia artificial verdaderamente sostenible.
