En los últimos años, muchas empresas han caído en una especie de espejismo tecnológico: dan por hecho que la mera adopción de nuevas tecnologías aporta valor.
Como CEO de una consultora de diseño y tecnología, soy muy consciente de que esta creencia no podría estar más alejada de la realidad, y de que frases como “somos líderes en innovación” a menudo no vienen acompañadas de un impacto real.
La evolución y el cambio verdaderos no surgen por sumarse a una moda, ¿así que cuáles son las claves para incorporar tecnología con criterio e intención?
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Del hype a la estrategia: decidir antes de construir
El entusiasmo por lo puntero ha llevado a que muchas empresas integren herramientas de IA (y no solo) sin haber definido lo más importante primero: qué problema quieren resolver.
Se multiplican las herramientas, se frustra a los equipos, se encarecen los procesos y se genera una deuda técnica que compromete la capacidad futura de evolución.
El valor de la IA no está solo en los asistentes individuales, sino en la transformación completa de los procesos
CARMEN BORONAT, CLOUD DISTRICT
Por eso, antes de tomar cualquier decisión tecnológica, es fundamental pararse y reflexionar. ¿Qué estamos intentando mejorar? ¿Estaríamos resolviendo un problema real de nuestros usuarios? ¿Qué restricciones tenemos (coste, tiempo, seguridad, impacto regulatorio, experiencia del usuario)? ¿Qué alternativas existen, incluida la de no hacer nada?
Plantearse estas preguntas puede parecer menos emocionante que anunciar un copiloto de IA, pero es lo que nos permite construir un prototipo que de verdad resuelva un problema.
Un marco para escalar con intención
Una vez que nos hemos hecho las preguntas necesarias, necesitamos un marco de trabajo claro, diseñado para decidir con criterio y escalar con intención. Un camino razonable y sostenible consta de estas cuatro fases:
Demo descartable
Un experimento rápido para validar una hipótesis.
Piloto controlado
Un entorno con límites concretos, mínimos de calidad y riesgos acotados que sirva para entender el potencial real.
Versión productizable
Aquí se introducen criterios de observabilidad, escalabilidad, seguridad y gobernanza. La tecnología ya no es un test, empieza a exigir madurez.
Producto en producción
Con objetivos de nivel de servicios (SLO) definidos, runbooks claros y métricas de salud que permitan mantener y evolucionar el sistema en el tiempo.
Más allá del copiloto: procesos, no solo asistentes
El valor de la IA no está solo en los asistentes individuales, sino en la transformación completa de los procesos: la IA agéntica (varios agentes colaborando en paralelo y de manera coordinada) abre la puerta a rediseñar flujos enteros.
Eso sí, esto implica cambios culturales, organizativos y de gobernanza, no solo tecnológicos. Adoptar agentes con sentido exige orquestar bien los pasos, entender sus limitaciones (coste, seguridad, alucinaciones, escalabilidad) y decidir dónde la supervisión humana aporta realmente valor.
Los buenos “fantasmas de la IA”
Un fenómeno muy común es el de la llamada “economía fantasma de la IA”: los usos no oficiales de herramientas de inteligencia artificial que se hacen en las empresas sin que los perfiles de liderazgo estén al tanto de ello. Algo que puede ser un riesgo, pero que también puede entenderse y abordarse como una oportunidad.
Si ciertas personas de la empresa ya están usando IA por iniciativa propia, significa que existe una curva de aprendizaje en marcha, por lo que la clave está en legitimarla en lugar de reprimirla.
¿Cómo se puede hacer esto? Facilitando herramientas seguras y trazables, proporcionando espacios de formación y ofreciendo soluciones low-code o basadas en lenguaje natural que permitan canalizar esa energía hacia prácticas alineadas con la estrategia de la empresa.
Normativa y reputación, las otras capas de la tecnología
Con la entrada en vigor de normativas como el EU AI Act, las empresas tienen que evaluar si sus productos cumplen los estándares exigidos, si pueden explicar las decisiones de sus modelos de IA y si están adoptando medidas de supervisión adecuadas.
Pero también deberían tener en cuenta el impacto a nivel reputación (de cara a usuarios, clientes o empleados) que puedan tener sus decisiones tecnológicas.
