La automatización y la inteligencia artificial ya forman parte del día a día de los equipos humanos en organizaciones de todos los sectores. Sin embargo, la velocidad de adopción no siempre va acompañada de la planificación estratégica necesaria. En numerosos casos, estas tecnologías se incorporan sin una hoja de ruta que sirva de base para priorizar iniciativas y alinear la inversión con los objetivos de negocio. Como consecuencia, se ponen en marcha numerosas pruebas piloto y se realizan inversiones que, en última instancia, no siempre se traducen en mejoras tangibles en términos de productividad o rentabilidad.

Este patrón responde, con frecuencia, a una adopción tecnológica impulsada por las tendencias dominantes del mercado y la presión competitiva, más que por un análisis pormenorizado de los retos que se pretenden resolver y de los objetivos que se desean alcanzar a nivel empresarial.

Los datos confirman esta realidad. Según el informe The State of AI de McKinsey, de marzo de 2025, el 88 % de las empresas ya utiliza inteligencia artificial de algún modo, aunque casi dos tercios continúan en fase experimental, sin lograr escalar resultados. Además, solo el 21 % de las compañías que utiliza IA generativa afirma haber rediseñado los flujos de trabajo. La tecnología está presente en el entorno empresarial, pero no siempre genera valor real para el negocio.

El origen de esta brecha entre las empresas que están obteniendo resultados de alto impacto y aquellas que no reside en la madurez organizativa. Este estado de madurez viene determinado por la existencia de procesos estructurados, una gestión del dato consistente y una estrategia de adopción orientada a la escalabilidad y la generación de valor.

Así las cosas, el primer factor crítico que se debe tener en cuenta para lograr una implementación exitosa es la definición de una estrategia orientada a objetivos concretos. En el ámbito de la automatización de procesos, dicha estrategia debe fijar metas específicas —como la mejora de la eficiencia operativa, la reducción de costes o el incremento de la capacidad de respuesta— y, al mismo tiempo, actuar como base para la adopción de la inteligencia artificial. Sin una dirección definida, los proyectos tecnológicos se desarrollan de forma aislada, lo que dificulta el escalado y limita el retorno de la inversión.

El segundo aspecto que se debe tener en cuenta está relacionado con el rediseño de los procesos. Más allá de digitalizar tareas, las organizaciones deben replantear el funcionamiento de las operaciones para hacerlas más eficientes, ágiles y orientadas a resultados. En esta línea, McKinsey señala que las compañías que obtienen un mayor rendimiento de la inteligencia artificial son aquellas que rediseñan los flujos de trabajo, no las que simplemente incorporan herramientas sobre estructuras existentes.

Automatizar un proceso ineficiente no elimina las carencias; al contrario, amplifica los problemas operativos subyacentes. De ahí la necesidad de avanzar hacia modelos de orquestación inteligente de procesos que trasciendan la automatización de tareas aisladas y faciliten la coordinación de personas, datos, aplicaciones y procesos dentro de un ecosistema digital cohesionado.

Otro factor tiene que ver con la calidad del dato. La inteligencia artificial depende de manera directa de la información con la que se alimenta y, aun así, muchas organizaciones continúan trabajando con datos fragmentados, desactualizados o desestructurados. Esta situación limita el potencial de las iniciativas relacionadas con la inteligencia artificial y dificulta la obtención de resultados fiables y escalables. De hecho, Gartner advierte que los problemas relacionados con la calidad del dato están generando pérdidas millonarias cada año en compañías de todo el mundo.

En paralelo, el desarrollo de competencias ha adquirido un protagonismo creciente debido al ritmo acelerado de los cambios tecnológicos. Las empresas más avanzadas han puesto en marcha programas adaptados por perfiles profesionales, con la finalidad de fomentar una cultura basada en la importancia del aprendizaje continuo. La madurez tecnológica no depende solo del software, sino también de las personas que lo utilizan y de su capacidad para aplicarlo en el desarrollo de la actividad profesional. Por ello, es recomendable que cualquier proceso de implementación tecnológica vaya acompañado de un plan formativo adaptado.

Por último, el liderazgo empresarial desempeña un papel decisivo en esta transformación, que no puede recaer de forma exclusiva en el departamento de Tecnologías de la Información. Cuando la alta dirección participa de forma activa en la definición de prioridades, indicadores y objetivos, la adopción tecnológica adquiere mayor coherencia estratégica y capacidad de escalado. De hecho, según el estudio sobre el desempeño de la IA de PwC, solo el 20 % de las empresas concentra el 74 % del valor generado por la inteligencia artificial, precisamente por haber alineado tecnología, liderazgo y estrategia empresarial.

Con todo, la automatización y la inteligencia artificial no plantean un reto tecnológico, sino organizativo y estratégico. El impacto real no viene determinado tanto por la implementación como por el grado de integración que alcanza dentro de la organización.

Cuando la adopción se articula sobre una estrategia definida, la tecnología se convierte en el verdadero motor de transformación. En caso contrario, el potencial tecnológico se diluye en iniciativas aisladas que no llegan a generar un impacto real en la organización.

*** Enrique Ortiz es Chief Technology Officer de AuraQuantic.