La encrucijada empresarial de nuestros días: de la Transformación Digital a la IA

¿Recuerda la época en que el principal mantra tecnológico era la Transformación Digital? A continuación, haremos un recorrido que nos llevará de esta tendencia tecnológica al imperativo de nuestros días: la Inteligencia Artificial (IA) y cómo se está integrando en el día a día de las empresas.

En 2004, Erik Stolterman, profesor de la Universidad de Umeå (Suecia), sin proponérselo lanzó una bola de nieve en su libro «Information Technology and the Good Life» hablando de un nuevo término: Transformación Digital. Una frase que cambiaría el mundo empresarial como se conocía.

Aunque Stolterman lo usó para describir el profundo cambio que la digitalización impone en la sociedad y en la forma en que interactuamos con la tecnología, no fue hasta 2011 cuando organizaciones como Capge mini y el MIT lo usaron para definirlo como lo conocemos en la actualidad.

Para ellos, la Transformación Digital consiste en la estrategia de integrar tecnología digital en todas las áreas de una empresa para cambiar fundamentalmente cómo opera y entrega valor. De hecho, la Transformación Digital se construyó sobre pilares tecnológicos como la computación en la nube, las estrategias «mobile-first» y el Big Data.

Del humano a la máquina

A partir de la Transformación Digital, los objetivos estratégicos de las empresas evolucionaron, abarcando desde la búsqueda de eficiencias operativas hasta la creación de experiencias de cliente (CX) disruptivas. En esta era, el desafío principal era la recopilación y el almacenamiento de datos, resuelto por las plataformas en la nube.

Pero tal vez lo clave era que los datos eran vistos como un activo histórico para el análisis humano. Sin embargo, la transición a la era de la IA invirtió el rol de los datos, que ya no serían un registro pasivo usado para la presentación de informes, sino un alimento para la predicción y la acción autónoma.

Por ello, el desafío actual en el auge de la IA no es el almacenamiento, sino la integración y la gobernanza de datos de alta calidad para la creación de modelos más potentes y eficientes. Pero esta integración también trae sus propios desafíos.

La paradoja de la IA generativa

Impulsada por grandes plataformas online como Gemini y ChatGPT, entre otras, la Inteligencia Artificial Generativa llegó a un escenario paradójico: una adopción generalizada, pero una madurez escasa. McKinsey señala que, si bien el 92% de las empresas planea aumentar la inversión en IA, solo el 1% de los líderes considera que sus empresas están en un nivel «maduro» de despliegue de esta tecnología.

La causa de esta paradoja no es un fracaso tecnológico. Los análisis señalan que la principal barrera es el liderazgo, que no está dirigiendo lo suficientemente rápido y donde el principal error común es «atornillar» la IA a los flujos de trabajo antiguos, en lugar de rediseñar fundamentalmente los procesos con la IA en el centro. Así, el valor real no proviene de mejorar incrementalmente los procesos existentes, sino de reconstruirlos.

De hecho, el auge de la IA está representado en un nuevo mantra acuñado por Sundar Pichai, CEO de Google (Alphabet), en 2016, quien habló del «AI-first» cuando rememoró la transición de «mobile-first» ocurrida hace unas décadas y cómo esta dio paso a un nuevo paradigma con la IA en el centro de todo.

Agentes, la última tendencia

A partir de 2023 llegó la última tendencia que impulsa la transformación tecnológica a través de los «copilotos» y los «agentes de IA«. En ella, el modelo de copiloto se trata de una herramienta donde un humano da una instrucción y la IA asiste. Pero en la siguiente ola, la «IA Agéntica», consiste en colaboradores virtuales proactivos y autónomos.

La diferencia es funcional. Un copiloto de 2023 sugiere una respuesta para un representante de servicio al cliente. Un agente de 2025 conversa directamente con el cliente, planifica autónomamente los siguientes pasos y ejecuta acciones complejas, como procesar un pago y verificar un fraude simultáneamente. Estos agentes pueden automatizar flujos de trabajo complejos de múltiples pasos que antes estaban fuera del alcance de la IA.

Este cambio ya está impactando al mercado de software. Gartner predice que para 2028, el 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirá IA agéntica, un salto desde menos del 1% en 2024, lo que generará nuevos roles, como el de «gerente de operaciones de agentes», cuya función es gestionar el rendimiento de esta emergente «fuerza laboral digital».

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