Durante los últimos dos años, la inteligencia artificial se volvió casi un mandato implícito. En reuniones de directorio, eventos corporativos y presentaciones comerciales, la frase se repetía como un mantra: “tenemos que hacer algo con IA”.
El problema no era la falta de interés ni de conciencia sobre el tema. En la mayoría de los casos, el problema era otro: esa afirmación rara vez venía acompañada de la pregunta realmente importante. ¿Para qué tenemos que hacer algo con IA?
Hoy ese punto está mucho más claro. Las empresas ya saben que la IA existe, que llegó para quedarse y que puede generar eficiencia. El verdadero desafío empieza ahora, y no es tecnológico. Es humano. Tiene que ver con criterio, foco y capacidad de decisión.
Decidir mal sale caro
En el último tiempo vi organizaciones con equipos técnicos sólidos, datos disponibles y personas capacitadas que, aun así, no lograron escalar resultados. No porque les faltara tecnología, sino porque les faltó una decisión clara de negocio.
La escena se repite: automatizaciones pensadas como “quick wins”, pilotos que nunca se integran a una estrategia mayor, iniciativas impulsadas por moda o presión interna, sin un objetivo económico concreto detrás. El resultado de estos parches se alinea más a desorden que a innovación.
Incorporar IA solo porque “se puede” termina siendo, en muchos casos, más costoso que no hacerlo. Suma mantenimiento, dependencia técnica, fricción entre áreas y expectativas que después nadie gestiona. En lugar de acelerar, entorpece.
El foco sigue siendo humano
La IA no resuelve uno de los problemas estructurales de las organizaciones: la capacidad de enfocarse. Los líderes siguen teniendo la misma cantidad de tiempo, la misma energía y la misma necesidad de priorizar que antes.
Lo que sí cambia es el contexto. Hay más herramientas, más opciones y también más ruido. Y cuando todo parece urgente y posible, el riesgo es dispersarse.
Por eso, las empresas que mejor atravesaron este período no fueron las que más experimentaron, sino las que mejor descartaron. Las que supieron decir “esto no”, aunque técnicamente fuera viable. Las que entendieron que no todo proceso merece ser automatizado y que no todo ahorro operativo genera valor real.
Escalar IA no es un problema tecnológico, es un problema de gobierno
En organizaciones grandes, el freno no suele estar en la herramienta, sino en la falta de alineación entre negocio, tecnología y operaciones. Cuando no hay ownership claro, criterios de priorización compartidos, métricas comunes y un modelo de decisión consistente, los resultados son pobres.
Por eso empezamos a ver equipos de automatización que se reordenan, centros de excelencia que redefinen su rol y líderes que hablan menos de bots y más de impacto. No es casualidad. La IA dejó de ser un parche y empezó a convertirse en infraestructura.
Y como toda infraestructura, exige gobierno, planificación y una mirada de largo plazo.
Menos hype, más criterio
El debate que viene no es quién usa IA, sino quién la usa mejor. Y usarla mejor no significa usarla más, sino usarla con intención.
En 2026, el diferencial no va a estar en mostrar demos ni en sumar nuevas tecnologías al stack. Va a estar en poder responder con claridad tres preguntas simples, pero incómodas:
- ¿Qué problema de negocio queremos resolver?
- ¿Qué procesos realmente mueven el resultado?
- ¿Qué no vamos a automatizar, aunque podamos?
Las empresas que se animen a responderlas con honestidad van a llegar más lejos. Las que sigan persiguiendo la novedad sin foco probablemente sigan acumulando iniciativas… y frustraciones.