Asistí a un evento de inteligencia artificial donde descubrí que el verdadero desafío no está en los algoritmos ni en los modelos de lenguaje. El jueves participé en AILAT26, el encuentro de AI in Latam que reunió a más de 4.000 profesionales en el Centro de Convenciones. Este año mi objetivo fue claro: escuchar para comprender qué está sucediendo realmente cuando las empresas intentan escalar con IA.
Lo que descubrí confirmó una verdad incómoda que vengo sosteniendo en cada conversación con líderes empresariales: el desafío no es tecnológico, es cultural.
El diagnóstico: 74% de los pilotos de IA no escalan
Amilcar Luna, Head of AI de SAP, compartió un dato que debería hacer reflexionar a cualquier CEO: el 74% de los pilotos de inteligencia artificial no logra escalar. El cambio crítico ocurre cuando el proyecto sale de la oficina del CIO e intenta entrar a la del CEO. Es en ese momento donde se evidencia si existe una verdadera estrategia de negocio o simplemente un experimento tecnológico.
Alejandro Melamed reforzó este punto desde otra perspectiva: 3 de cada 4 transformaciones fracasan, y no por la tecnología sino por la cultura organizacional. Su propuesta fue disruptiva y necesaria: cambiar los cursos de oratoria por cursos de «escuchatoria». IBM coincide con este diagnóstico, señalando que la IA es más un desafío de liderazgo que de tecnología, y que la mayoría de las organizaciones carecen de las bases operativas necesarias para escalar de forma eficaz.
Juan Vallejo, Director General de Google Argentina, lo expresó con claridad: si la IA no está atada a procesos, incentivos y objetivos, «es un proyecto de vanidad». Esta afirmación resume perfectamente lo que observo en numerosas empresas: herramientas brillantes implementadas sin propósito estratégico real.
Lo que debe estar ordenado antes de escalar con IA
Después de las conferencias principales, salí a los pasillos con un micrófono y una pregunta directa: ¿qué tiene que estar ordenado en una empresa antes de escalar con IA? Las respuestas fueron reveladoras. Nadie mencionó «la tecnología» como primer requisito.
Las voces de los referentes convergieron en puntos clave que todo líder empresarial debería considerar:
- Axel Abulafia enfatizó el mindset de quienes toman decisiones. La IA no es para delegarla a los empleados; los líderes deben usarla diariamente. «Tiene que ver con desaprender», señaló, reconociendo que el mayor obstáculo es abandonar formas de trabajo arraigadas.
- Gustavo Koblinc priorizó seguridad, estructura y datos ordenados antes que agentes autónomos. Sin estos fundamentos, cualquier implementación de IA será frágil y poco confiable.
- Amilcar Luna insistió: «Todo empieza en el proceso. No hay forma de llevar adelante una visión autónoma sin procesos claros y gobierno de datos.» La tecnología amplifica lo que ya existe; si los procesos son caóticos, la IA amplificará el caos.
- Hernán Litvac destacó que la arquitectura de información sigue siendo fundamental. Y agregó algo crucial: animarse a romper los procesos existentes y dejar que la IA proponga hacerlo de manera diferente.
- Daniel (Dano) Jejcic observó una realidad compleja: primero cambió la tecnología, y eso complicó a las personas cambiar los procesos. «Hay que surfearla, aprenderla y liderarla. Es lo más difícil.»
Hernán Litvac y Daniel Jejcic plantearon en la apertura un punto estratégico para Latinoamérica: nuestro rol no es construir los modelos de IA, es construir la bicicleta, el sistema alrededor de ellos. Esta perspectiva redefine cómo las empresas de la región deben abordar la inteligencia artificial.
De los pilotos al impacto real en el negocio
Arriba y abajo del escenario, el diagnóstico fue idéntico. La IA no falla por la herramienta. Falla por el proceso que nadie repensó, los datos que nadie ordenó y el liderazgo que delegó el tema en el área de sistemas.
Es lo que observo cada vez que trabajo con empresas medianas y grandes. La pregunta ya no es qué herramienta usar. La pregunta correcta es: ¿qué proceso vas a cambiar antes de automatizarlo?
«Si la IA no está atada a procesos, incentivos y objetivos, es un proyecto de vanidad.» — Juan Vallejo, Google Argentina
Esta reflexión me lleva a un cuestionamiento para líderes de marketing, innovación y crecimiento: ¿están implementando IA para resolver problemas reales o para cumplir con una expectativa de transformación digital? La diferencia entre ambos enfoques determina si el proyecto escalará o quedará como un piloto más en la larga lista de iniciativas sin impacto.
AILAT26 demostró que las conversaciones más valiosas no siempre ocurren en el escenario principal. Entre una charla y otra, en los pasillos y en las preguntas directas, emerge la verdad sobre cómo las empresas están enfrentando realmente la adopción de inteligencia artificial.
El desafío cultural es claro: necesitamos líderes dispuestos a desaprender, procesos diseñados con claridad antes de automatizarlos, y una arquitectura de datos que soporte verdaderas decisiones autónomas. La tecnología está lista. La pregunta es si las organizaciones lo están.
¿En tu empresa la IA ya tuvo impacto en el negocio o todavía es un piloto? La respuesta a esta pregunta revelará si están construyendo sobre bases sólidas o simplemente experimentando con tecnología sin estrategia.
