La alta dirección enfrenta una paradoja cada vez más evidente. Las proyecciones del sector indican que, para 2029, los agentes de inteligencia artificial podrían resolver de forma autónoma el 80% de las consultas de los clientes. Sin embargo, un análisis de McKinsey advierte que, aunque el 80 % de las empresas ya incorporaron la tecnología de IA más reciente, ese mismo porcentaje no registró mejoras significativas ni en sus ingresos ni en sus ganancias.

Esta brecha entre el potencial de la IA y su impacto real obliga a repensar a fondo la estrategia. No se trata de cambiar la tecnología, sino de modificar la manera en que se la integra. Para lograr un retorno real de la inversión, los directores ejecutivos deben dejar de enfocarse en la adquisición de herramientas y empezar a rediseñar los procesos clave que les dan sentido.

¿Por qué los agentes de IA plug-and-play no resuelven problemas reales en las empresas?

Uno de los mitos más caros es creer que un agente inteligente es una solución lista para usar. Muchos líderes compran lo que suponen que es una herramienta de IA que funciona desde el primer día, pero terminan chocando con obstáculos operativos y complejidades que no habían previsto.

Los cuellos de botella en la integración y los permisos suelen frenar la eficacia de la IA. En vez de agilizar las operaciones, provocan demoras. Y cuando no hay métricas claras —como el tiempo de ciclo, las tasas de error o el costo por transacción—, la implementación puede empeorar los problemas en lugar de resolverlos.

Cómo los agentes de IA pueden transformar por completo los flujos de trabajo en las empresas

Los beneficios más importantes aparecen cuando los flujos de trabajo automatizados con IA logran transformar un proceso empresarial de punta a punta. El mayor retorno de la inversión no está en hacer más rápido lo que ya existe, sino en eliminar por completo tareas que antes consumían horas.

Vi sistemas de IA con múltiples agentes, donde uno identifica riesgos a partir de informes diarios y otro, a través de un bot de WhatsApp, gestiona aprobaciones con los gerentes en el lugar. Estas soluciones no solo automatizan tareas: rediseñan el flujo de información y aceleran la conversión de efectivo.

Esta lógica no se limita a la construcción. Se trata de detectar dónde los cuellos de botella en la información frenan el capital en cualquier tipo de empresa. El objetivo es superar la mirada fragmentada sobre las herramientas y apuntar a una verdadera optimización de los procesos.

El rol de la preparación de datos en el éxito de la IA

El buen funcionamiento de la inteligencia artificial depende, en gran medida, del trabajo previo de preparar datos de calidad. Cuando los flujos de datos son deficientes, los agentes de IA pierden eficacia. Por eso, si la preparación de los datos impacta directamente en los resultados, hay algunos aspectos clave que los directores ejecutivos deberían priorizar.

Para empezar, no alcanza con tener datos limpios. Los directores ejecutivos deben asegurarse de que los datos cumplan con tres condiciones fundamentales:

• Actualización en tiempo real: Los datos tienen que renovarse de forma continua y estar disponibles para tomar decisiones con rapidez.

• Integración contextual: Es clave que los datos estén alineados entre distintas áreas de la empresa para ofrecer una visión unificada y evitar los silos de información.

• Gobernanza con políticas auditables: Una gestión adecuada garantiza que los datos sean precisos, seguros y cumplan con las normativas vigentes.

Cuando los datos están incompletos o mal gestionados, los modelos de IA toman decisiones equivocadas, los procesos se ralentizan o quedan comprometidos, y hasta los sistemas más avanzados pierden valor.

Para invertir bien en la preparación de datos, hay que entenderla como una inversión estratégica. No se trata solo de infraestructura, sino del primer paso para desarrollar una fuerza laboral futura potenciada por la IA. Una base de datos sólida permite que los agentes aprendan y operen con eficacia, lo que impacta directamente en los resultados del negocio y en un retorno sostenido de la inversión.

Plan de acción de 90 días para implementar con éxito agentes de IA

Para que la inteligencia artificial deje de ser una promesa y empiece a generar resultados concretos, los directores ejecutivos necesitan un plan estructurado, con etapas bien definidas. Este es un desglose de las acciones a considerar durante los primeros 90 días:

Días 1 a 30: Establecer las bases

El primer paso es aislar un flujo de trabajo específico: un proceso con alto volumen, basado en reglas, como el procesamiento de facturas. Tiene que ser un área con desafíos medibles y un claro potencial de retorno.

Una vez identificado, hay que documentar el estado actual. Eso incluye registrar métricas clave, como las horas destinadas a tareas manuales, las tasas de error y el costo financiero asociado a las demoras. Estos datos servirán como base para medir los resultados futuros.

Días 31 a 60: Preparación y configuración de datos

Con el flujo de trabajo ya definido, el segundo mes debe enfocarse en consolidar el flujo de datos. El objetivo es establecer una única fuente confiable de información, respaldada por datos en tiempo real y políticas de gobernanza claras y auditables. Con esa base, llega el momento de preparar la etapa piloto: limpiar e integrar los datos para asegurar su precisión, relevancia y fácil acceso para su uso con IA.

Días 61 a 75: Puesta en marcha del piloto

Es hora de implementar el agente de IA, siempre con una opción de reversión clara. La fase piloto debe centrarse en indicadores concretos del negocio, como la reducción de errores y las horas de trabajo manual que se logran eliminar.

Durante esta etapa, es clave realizar evaluaciones semanales. Hay que medir tanto la precisión del modelo como su impacto sobre los KPI definidos, y ajustar en tiempo real para mejorar el rendimiento y los resultados.

Días 76 a 90: Escalado y optimización

El siguiente paso es escalar de manera controlada. Para eso, hay que ampliar gradualmente el rol del agente de IA, dándole acceso a nuevas herramientas y procesos solo si su tasa de error se mantiene por debajo del nivel humano durante al menos tres semanas seguidas.

Una vez que se confirme esa estabilidad, es momento de revisar y optimizar los resultados del piloto. Se aplican los últimos ajustes y se deja todo listo para avanzar con una implementación a gran escala.

Avanzar en la adopción de la IA: no se trata solo de automatizar, sino de rediseñar procesos

Adoptar inteligencia artificial no es solo sumar tecnología para hacer tareas más rápido. Es transformar la manera en que funciona la empresa. Este es un enfoque práctico pensado para los directores ejecutivos:

• Poner el foco en los procesos, no en las herramientas. La IA es una oportunidad para rediseñar flujos de trabajo clave. Conviene empezar con uno o dos procesos de alto impacto y repensarlos para ganar eficiencia. No se trata de correr a automatizar, sino de transformar.

• Conectar la IA con los resultados del negocio. Toda iniciativa de IA tiene que estar alineada con indicadores concretos. Cada proyecto debería seguir de cerca al menos dos o tres métricas clave —como ahorro de costos, reducción de tiempos o aumento de ingresos— para asegurar un retorno real de la inversión.

• Evitar automatizar todo. No todos los procesos están listos para ser automatizados. No tiene sentido aplicar IA sobre estructuras ineficientes. Hay que enfocarse en las áreas donde la tecnología puede realmente optimizar las operaciones.

• Rediseñar antes que implementar. Por experiencia, la IA no reemplaza al liderazgo, pero sí deja en evidencia cuando hay falta de alineación estratégica. Un diseño organizacional inadecuado impide que el 51 % de los altos directivos aprovechen el valor de la IA a gran escala. Rediseñar los procesos es clave para que la tecnología genere resultados concretos.

El verdadero trabajo es rediseñar

El liderazgo siempre implicó tomar decisiones difíciles sobre dónde destinar los recursos. Y eso también significa decidir, con la misma claridad, en qué áreas no conviene automatizar, al menos por ahora.

El retorno de la inversión es real y sostenido cuando los líderes dejan de ver la IA con agentes como un experimento y empiezan a tratarla como una apuesta estratégica. El cambio profundo no está en sumar una herramienta más, sino en rediseñar los procesos que generan valor. La IA con agentes no va a reemplazar a los líderes, pero sí va a exponer a quienes no se animaron a repensar cómo se hace el trabajo.

 

Nota publicada por Forbes US