Por Federico Sardi, Business Development Manager de bdt global.-
La inteligencia artificial dejó de ser una conversación de futuro para convertirse en una decisión de presente.
Hoy, muchas organizaciones ya comenzaron a experimentar con herramientas de IA dentro de sus equipos. Sin embargo, uno de los principales desafíos que empieza a aparecer ya no tiene que ver solamente con la tecnología, sino con cómo las empresas logran incorporar la inteligencia artificial de manera estratégica y sostenible dentro de su cultura de trabajo.
De hecho, durante el 19° Encuentro Empresarial de la Cámara de la Industria Argentina del Software (CESSI) surgieron distintas reflexiones interesantes sobre esta temática. Entre ellas, la mirada compartida por Martín Merlini sobre la necesidad de pensar la IA no como una herramienta aislada, sino como una capacidad organizacional integrada a la dinámica diaria de los equipos y al modelo de trabajo de las empresas.
Distintas consultoras internacionales como McKinsey & Company, Deloitte y Gartner coinciden en que las empresas que más valor están obteniendo de la IA son aquellas que la incorporan directamente a sus procesos de negocio y no solamente como iniciativas aisladas del área de tecnología.
En nuestra experiencia en bdt global trabajando con equipos especializados en seguros y servicios financieros, entendimos rápidamente que implementar IA no significa simplemente habilitar herramientas. El verdadero cambio aparece cuando la organización transforma la manera en que las personas trabajan, colaboran y toman decisiones.
La IA necesita una estrategia, no solamente herramientas
Uno de los errores más frecuentes es comenzar por la plataforma antes que por el modelo de trabajo.
Muchas empresas habilitan herramientas esperando resultados inmediatos, pero sin definir previamente qué procesos quieren transformar, qué problemas buscan resolver o cómo esperan que sus equipos incorporen estas capacidades.
La implementación de IA necesita una directriz clara desde el liderazgo. No alcanza con que algunas personas experimenten de manera individual. La IA tiene que convertirse en una capacidad alineada con objetivos concretos de negocio.
Capacitar por rol y construir talento especializado
Otro de los grandes aprendizajes tiene que ver con la capacitación.
La inteligencia artificial no se incorpora con un curso aislado ni con una capacitación genérica para toda la organización. Cada rol necesita aprender a utilizarla según sus propios procesos y desafíos diarios.
Por eso, muchos especialistas recomiendan trabajar la implementación desde el rol específico de cada colaborador, permitiendo que cada persona entrene herramientas alineadas a sus necesidades reales de trabajo.
En nuestro caso, esto también nos llevó a fortalecer la formación de talentos multidisciplinarios y altamente especializados en seguros, capaces de combinar tecnología, negocio, análisis de datos y conocimiento profundo de la industria aseguradora.
Porque la IA, especialmente en industrias complejas como seguros, necesita contexto de negocio para generar verdadero valor.
El conocimiento generado por IA también es un activo
Otro tema que empieza a cobrar relevancia es el valor estratégico del conocimiento que se genera dentro de las plataformas de IA.
Las conversaciones, automatizaciones, procesos y aprendizajes construidos por los equipos no pueden quedar dispersos en cuentas personales o en iniciativas aisladas.
Muchas organizaciones comienzan a entender que las cuentas corporativas de IA deben convertirse en activos de la compañía, permitiendo que el conocimiento permanezca y evolucione junto con los equipos.
La experiencia demuestra que las implementaciones más maduras son aquellas donde la IA se integra a la dinámica colaborativa de la empresa y no solamente al uso individual.
Gobernanza y datos: dos temas que ya no pueden esperar
A medida que la IA gana espacio dentro de las empresas, también aparecen desafíos vinculados a privacidad, seguridad y manejo de información sensible.
Informes recientes de Deloitte muestran que una de las principales preocupaciones de los líderes empresariales respecto a IA generativa está relacionada con la protección de datos y la gobernanza.
La velocidad con la que evolucionan estas herramientas obliga a las organizaciones a definir rápidamente criterios claros sobre:
- Qué plataformas utilizar.
- Qué información puede compartirse.
- Cómo supervisar el uso correcto de estas tecnologías.
Al mismo tiempo, muchas compañías quieren avanzar hacia automatización avanzada o modelos predictivos sin haber resuelto previamente problemas relacionados con calidad de datos e integración entre sistemas. Y ahí suele aparecer una gran frustración. La IA puede acelerar procesos y mejorar decisiones, pero solamente si trabaja sobre información ordenada y confiable.
El verdadero diferencial será la capacidad de adaptación
La inteligencia artificial no viene solamente a automatizar tareas, viene a redefinir la manera en que las organizaciones trabajan.
Por eso, probablemente el mayor diferencial competitivo hacia adelante no estará únicamente en quién incorpora más tecnología, sino en qué equipos logran adaptarse más rápido, aprender continuamente y combinar IA con conocimiento profundo del negocio.
Porque, en definitiva, la discusión ya no parece pasar por si las empresas van a incorporar inteligencia artificial, sino por qué organizaciones lograrán transformarla en una verdadera ventaja competitiva y cuáles seguirán utilizándola solamente como una herramienta más.
