Hace un par de semanas mientras conversaba sobre productividad digital con Julio, CEO de una importante firma de consultoría de Colombia, me llamó mucho la atención algo que dijo y que no todos en su posición harían: "Tenemos una estrategia brillante sobre el papel, pero cada día siento que nos alejamos de ella entre correos, reuniones y crisis. Es como si hubiera un viento que siempre está empujándonos lejos de nuestro norte". Me quedé pensando, porque no solo me sentí identificado sino que es algo que veo recurrentemente en nuestras mentorias de productividad digital, por lo que quise investigar más.

Ese viento invisible tiene nombre: la fricción cognitiva. Es la resistencia que experimenta nuestra mente cuando intenta moverse del pensamiento a la acción, de la estrategia a la ejecución. Se manifiesta en esas interrupciones constantes, en la sensación de nunca terminar lo importante, en la fragmentación mental que deja nuestras mejores ideas varadas en la orilla de nuestro peor enemigo: “el día a día”.

Este artículo en 60 segundos

🧠 La fricción cognitiva es el impuesto invisible que paga toda estrategia antes de materializarse  

🔍 Los líderes que dominan la productividad digital amplían su capacidad de impacto estratégico  

📊 Las interrupciones constantes cuestan a las empresas globales más de 58.000 millones de euros anuales  

⚡ Cuatro métricas invisibles que revelan el verdadero potencial cognitivo de tu organización  

🧭 Guía práctica: Cómo construir consciencia sobre tu capital atencional (para ti y tu equipo)  

🔄 El enfoque sostenido como ventaja competitiva inimitable que redefine tu estrategia  

⏱ Tiempo de lectura: 10 minutos  

La Fricción Que Nadie Ve Pero Todos Pagan

La reflexión a la que me ha llevado pensar en esto y vivir años implementando cambio en organizaciones, es que aunque parece un problema puntual, un inconveniente operativo y atribuible a cada uno, es realmente: es una especie de impuesto silencioso o gasto hormiga, que deja sin recursos la organización, para invertir en su estrategia. La situación empeora si consideramos que: en un entorno empresarial donde la sobrecarga informativa crece exponencialmente, este impuesto se ha vuelto prohibitivo.

Un estudio reciente revela una realidad alarmante: los trabajadores del conocimiento son interrumpidos en promedio 15 veces por hora, equivalente a una interrupción cada cuatro minutos. Este constante cambio de contexto no es únicamente molesto, tiene un impacto económico devastador, costando a las empresas aproximadamente 58.000 millones de euros anuales a nivel mundial.

Cada notificación, cada correo sin procesar, cada compromiso sin clarificar, actúa como el lastre de nuestra capacidad estratégica. Y eso me da claridad para entender que:

"Antes creía que mi problema era de tiempo; ahora entiendo que es de ancho de banda mental".

Capital Cognitivo: El Recurso Estratégico No Reconocido

Para comprender la dimensión real de este desafío, debemos reconocer que dirigimos organizaciones del conocimiento con mentalidad industrial. Seguimos midiendo productividad en horas, cuando deberíamos medirla en claridad decisional y capacidad de enfoque sostenido, algo que es más fácil decirlo que hacerlo.

Si fuésemos más allá tendríamos entonces que plantear que: el verdadero activo estratégico en la economía actual no es el tiempo, es la atención. La capacidad de dirigir conscientemente nuestra energía mental hacia lo que genera valor diferencial. Este es nuestro capital cognitivo, tan real como nuestro capital financiero, pero infinitamente más frágil y menos comprendido.

David Allen, uno de nuestros gurus favoritos de productividad y autor de la metodología GTD (Getting Things Done), ofrece una perspectiva interesante precisamente porque reconoce esta realidad: nuestra mente está diseñada para procesar ideas, no para almacenarlas. Entender esto es tan simple, cómo entender que: cada tarea o compromiso pendiente no capturado en un sistema confiable es una fuga en nuestro capital cognitivo, un ladrón silencioso de nuestra capacidad para enfocarnos en actividades estratégicas.

La investigación académica confirma esta intuición. Agarwal, Ma y Mullally (2012) demostraron que incluso en la industria de fondos de inversión, los gestores responsables de múltiples fondos obtienen sistemáticamente peor rendimiento que aquellos que gestionan uno solo. La razón: la capacidad de atención distribuida disminuye la calidad de cada decisión individual.

Una manera de poner esto en práctica es bastante sencillo: Piensa en este momento sobre las tareas pendientes que tienes. Seguramente hay una que sobresale por encima de las demás, ahora bien, ¿cuantas veces habrás pensado esta semana sobre eso?. ¿Muchas no?. Cada vez que te estás acordando de realizar eso, estás perdiendo capital cognitivo, porque tu atención se fue directamente a acordarse de eso que tienes pendiente. La verdad es que tu cabeza no es muy confiable, tiende a olvidar, por ello Allen, hace la mención de contar con un sistema confiable.

Esta realidad nos lleva a una conclusión que no es alentadora:

Las Métricas Invisibles: Midiendo Lo Que Verdaderamente Importa

El primer paso para transformar esta realidad es desarrollar consciencia sobre este capital invisible. Tanto a nivel personal como organizacional, necesitamos nuevas métricas que capturen la verdadera naturaleza del trabajo cognitivo.

Estas son las cuatro métricas invisibles que he encontrado más reveladoras al trabajar con equipos directivos:

1. Energía Residual

De qué se trata: El nivel de claridad mental y capacidad creativa que te queda al finalizar la jornada.

Ejercicio práctico: Durante dos semanas, evalúa diariamente en una escala de 1-10 tu nivel de energía mental al terminar tu jornada. Adicionalmente, anota la última decisión estratégica que tomaste cada día. Pronto verás un patrón revelador: la calidad de tus decisiones está directamente correlacionada con tu energía residual.

2. Ratio Estratégico/Reactivo

De qué se trata: La proporción de tu tiempo dedicado a iniciativas planificadas vs. respuestas a lo urgente.

Ejercicio práctico: Durante una semana típica, usa una simple técnica de muestreo: programa 5 alarmas aleatorias cada día. Cuando suenen, anota simplemente si estabas trabajando en algo planificado (estratégico) o respondiendo a demandas externas (reactivo). Busca superar el umbral crítico: 60% estratégico, 40% reactivo.

3. Intervalo de Enfoque Profundo

De qué se trata: El tiempo máximo que puedes mantener concentración ininterrumpida en una tarea compleja.

Ejercicio práctico: Elige una tarea estratégica compleja y cronometra cuánto tiempo puedes mantener un enfoque total antes de sentir el impulso de revisar correos o atender otras distracciones. Practica extender gradualmente este intervalo, comenzando con 25 minutos y avanzando progresivamente.

Lo divertido de estas métricas es que, aunque parecen subjetivas, producen resultados objetivos. En nuestras mentorías y acompañamientos a líderes hemos visto cómo solamente dar visibilidad a estas "métricas invisibles" se generan mejoras y se correlacionan en el corto plazo con métricas tangibles: eficiencia en procesos, menos reprocesos, equipos más comprometidos y más importante satisfacción con el trabajo realizado.

Del Líder al Equipo: Construyendo Consciencia Colectiva

El verdadero multiplicador ocurre cuando trasladamos esta consciencia del nivel individual al organizacional. Lo importante de esto es destacar que la única manera de lograr esta transformación es a través del liderazgo de la organización. Son los líderes quienes a través de mejorar la gestión de su capital cognitivo, establecen bases para que estas se repliquen en sus equipos. Es bastante simple:

Un líder desordenado nunca propiciará un ambiente donde allá un gran aprovechamiento de capital cognitivo de su equipo.

Si reflejamos esta necesidad en cifras, se hace crucial hablar sobre este tema en nuestras organizaciones, considerando el impacto económico de los hábitos digitales disfuncionales. La llamada "ciberpereza", el uso de internet para actividades personales de poco valor durante el horario laboral, cuesta a las empresas estadounidenses más de 85.000 millones de dólares anuales. Sin embargo, el verdadero problema no es la tecnología ni el control de la misma en sí, sino nuestra relación con ella y cómo esta genera que nuestros patrones de atención nunca sigan un plan.

Planteamos entonces tres prácticas transformadoras que cualquier líder puede implementar para catalizar este cambio:

1. Visibiliza tus rituales para generar claridad

Como líder, haz visible tu proceso de claridad mental. Por ejemplo, dedica los primeros 30 minutos de cada lunes a planear tu día, los siguientes 30 a procesar tu bandeja de entrada, convirtiendo correos en acciones concretas, comparte este ritual con tu equipo. Cuando los colaboradores ven a su líder priorizando conscientemente la claridad mental, reciben un permiso implícito para hacer lo mismo.

2. Reuniones diseñadas para aprovechar el Capital Cognitivo

Transforma radicalmente tus reuniones aplicando principios que protejan el capital cognitivo colectivo:

• Agenda distribuida 24 horas antes

• Propósito y resultado esperado claramente definidos

• Primeros 5 minutos dedicados a "descargar" preocupaciones mentales

• Últimos 10 minutos reservados para clarificar compromisos exactos

• Sin importar que pase respeta el horario de inicio y fin.

Esta estructura puede parecer sencilla, pero investigaciones de Chen y Dultra-de-Lima (2021) demuestran que la simple reducción de cambios de contexto durante sesiones de trabajo mejora significativamente los resultados de proyectos complejos.

3. Acuerdos de Comunicación Explícitos

Establece con tu equipo protocolos claros que minimicen la fricción cognitiva:

• ¿Qué medio usamos para cada tipo de comunicación?

• ¿Cuáles son los tiempos de respuesta esperados?

• ¿Cuándo interrumpir y cuándo respetar espacios de concentración?

• ¿Cómo distinguimos entre "FYI" (sólo informativo) y "necesito una decisión"?

Estos acuerdos, aunque parezcan simples, crean infraestructuras invisibles que reducen dramáticamente la fricción cognitiva colectiva. Es muy probable que, al establecer estos protocolos ahorraran más tiempo que cualquier automatización tecnológica.

Enfoque la ventaja competitiva inimitable

Si aplicamos la lente de la estrategia emergente a este fenómeno, emergen verdades poderosas. Ganar significa ser valioso para el mercado, a través de: obtener rentabilidad sobre un producto/servicio y a través de una diferenciación sustentada en decisiones difíciles de imitar. La pregunta es: ¿puede el enfoque sostenido en el tiempo convertirse en esa diferenciación?

Nuestra experiencia sugiere una respuesta contundente: sí. En un entorno donde la atención se fragmenta exponencialmente, la capacidad de mantener enfoque estratégico sostenido tiene que convertirse en la ventaja competitiva más esquiva y a la vez valiosa.

Peterson (2014) lo confirma en su investigación: mientras el multitasking puede integrarse en algunos diseños de trabajo, en roles de liderazgo su exceso interrumpe los procesos de comunicación y toma de decisiones, reduciendo directamente la efectividad organizacional.

Lo fascinante de esta ventaja es que no requiere grandes inversiones tecnológicas, sino más bien un cambio profundo en nuestros hábitos cognitivos y de prodcutividad digital. Y el camino inicia por nosotros mismos, por el liderazgo, por eso recuerda que:

Esta perspectiva nos lleva a una reformulación radical de la estrategia: quizás la decisión más estratégica que podemos tomar no es qué mercado abordar o qué tecnología adoptar, sino cómo proteger y amplificar nuestra capacidad individual para que luego sea colectiva de mantener nuestro capital cognitivo enfocado en lo realmente importante.

El camino hacia la claridad mental sostenible

La transformación de nuestra relación con el capital cognitivo no es un destino, sino un viaje continuo, que nunca se detiene. Un viaje que comienza con una simple pero poderosa decisión: tratar nuestra atención como el recurso estratégico más valioso que poseemos.

Basado en nuestro viaje académico y práctico, este camino requiere tres compromisos fundamentales:

1. Invertir en sistemas confiables de captura y organización

No podemos confiar en nuestra memoria para gestionar la complejidad actual. Necesitamos externalizar nuestros compromisos en sistemas que liberen nuestra mente para pensar, no para recordar.

2. Diseñar entornos que protejan el pensamiento profundo

Desde espacios físicos hasta entornos digitales, necesitamos crear "santuarios cognitivos" donde el trabajo estratégico (Deep Work) pueda desarrollarse sin la constante interrupción.

3. Cultivar prácticas de revisión sistemática

El poder transformador no está solo en capturar y organizar, sino en revisar periódicamente nuestros compromisos desde una perspectiva estratégica.

La buena noticia es que estos compromisos, aunque requieren disciplina, generan resultados inmediatos. Julio, con quien iniciamos este articulo es un ejemplo de ello, hace unos días y después de una semana de trabajo constante, me dijo: “Lo logré, hoy mi bandeja de entrada llegó a cero, pensé que no lo lograría y me siento bien conmigo mismo y sé que mi equipo lo está conmigo, por darle respuesta a sus necesidades en forma y tiempo”.

Para Julio, mantener la bandeja en cero, es solo el inicio. Pero también es una señal para su equipo, una señal que les invita a hacer algo por ellos, puede que no sea la bandeja, sino el manejo de sus tareas, la información sobre proyectos, o un descontrol en sus límites entre el trabajo y su vida personal. Sea cual sea el caso, la organización que lidera Julio, está comenzando a recorrer un camino largo, pero provechoso.

Hacia la redefinición de productividad

Estamos en los albores de una nueva comprensión de lo que significa ser productivo en la era cognitiva y de la IA. No se trata de hacer más, sino de generar más valor con menos fricción mental. No es gestionar el tiempo, sino gestionar la atención. No es multiplicar actividades, sino amplificar impacto estratégico. La pregunta será, ¿cómo impactar más “desde la zona”?, desde ese momento de trabajo profundo donde el tiempo se nos pasa volando y al tiempo lograrlo sin sacrificar nuestro bienestar y límites.

Este cambio de paradigma representa una oportunidad extraordinaria para las organizaciones, pero especialmente para sus líderes. En un entorno donde todos compiten por recursos tecnológicos y financieros, la ventaja definitiva pertenecerá a quienes cultiven con maestría su recurso más valioso: la capacidad de pensar con claridad y ejecutar con propósito.

Porque al final, en el corazón de toda estrategia brillante, antes de hablar de mercados, tecnologías o modelos de negocio, está una mente clara capaz de ver posibilidades que otros no ven y mantener el rumbo cuando otros se distraen.

Por donde inicias

En 123 Lab tenemos la ambición de transformar la relación de los líderes con su capital cognitivo y su productividad. Porque la verdadera autoridad no surge de la posición, sino del ejemplo: equipos que admiran a sus líderes no solo por lo que logran, sino por cómo trabajan. Nuestro propósito es cultivar líderes que, al dominar su productividad y su propia fricción cognitiva, crean ambientes donde tanto ellos como sus equipos prosperan con claridad y propósito.

Agenda 30 min, para saber más

Referencias

En nuestro último articulo, nos solicitaron información sobre referencias, así que las compartimos para que puedan ubicarlas.

Agarwal, V., Ma, L., & Mullally, K. (2012). Managerial multitasking in the mutual fund industry. CFR Working Paper.

Chen, W., & Dultra-de-Lima, R. (2021). The negative effects of multitasking on project management. International Journal of Production Economics.

Coulson-Thomas, C. (2017). Leadership for transformation of multi-tasking boards. Effective Executive Journal.

Peterson, S. (2014). Multitasking in leadership: Positive and negative effects on performance. Organization Science.

tldv.io. (2023). Interruptions at Work Statistics. Recuperado de https://tldv.io/es/blog/interruptions-at-work-statistics/

Acabas de recibir la llamada que dice:

"Necesitamos iniciar con el Proyecto X".

El Proyecto X, ese en el que llevas tiempo soñando: la nueva tecnología que transformará la organización, el proyecto emblemático que abrirá las puertas al futuro digital. Y como caballo desbocado, te lanzas a hacer. La adrenalina nubla cualquier cuestionamiento más profundo. “El proyecto es para ejecutarlo y lograrlo, ¿no?”

Pasan los meses. Aparecen canas, sube el colesterol, se acumulan discusiones y roces organizacionales. Pero el proyecto sigue. Y un día, “salimos en vivo”. Declaramos victoria:

“El proyecto fue un éxito”, celebramos.

Mentira. El verdadero dolor apenas comienza. Un par de años más tarde, ese proyecto que era nuestra gran promesa yace abandonado. Moribundo, con dos heridas de bala. Si pudiéramos preguntarle “¿Qué te pasó?”, respondería:

“Mis directivos, mis usuarios, y luego todos los demás. Pero en realidad fue la cultura quien me mató.”

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🔍 La cultura organizacional es el asesino silencioso de los proyectos de transformación digital.

🚀 Un estudio analiza 1,617 artículos revelando que solo 17.44% reconoce el soporte organizacional como factor crítico de éxito

💡 10 trampas culturales identificadas que sabotean proyectos:

🎯 Las principales barreras son culturales, no técnicas, especialmente en países en desarrollo donde factores como la distancia de poder y la falta de confianza son críticos

⚠️ Solución: Evaluar y transformar la cultura antes de iniciar grandes proyectos digitales

⏱ Tiempo de lectura: 12 minutos

¿Pero, quién disparó primero?

El primer sospechoso de estos asesinatos es, sin lugar a duda, “la resistencia al cambio de los empleados”; le siguen “la falta de capacitación” o la misma “inercia organizacional” de mantener las luces encendidas.

Sin embargo, pocas veces los líderes nos miramos al espejo y nos preguntamos:

“¿Realmente creamos el entorno adecuado para que la transformación ocurra?”

Las investigaciones y la práctica nos dicen que la digitalización no es solo tecnología, sino principalmente mentalidad y liderazgo. Un estudio en grandes empresas de Chile y otro en Europa concluyen que las principales barreras a la transformación digital son culturales. Además, según la revisión de Díaz-Arancibia et al. (2024) sobre transformación digital en países en desarrollo, plante que aunque se adopten sistemas de información básicos, las iniciativas más ambiciosas (cloud, IA) fracasan por factores como la resistencia al cambio, la distancia de poder y la falta de confianza, es decir cultura.

Un dato que nos pareció muy interesante sobre este articulo en el que se analizaron 1617 artículos relacionados al tema es que: Solo un 17.44% de los artículos reconoce explícitamente la importancia del ‘Soporte organizacional’ como factor de éxito para los proyectos de transformaicón (Díaz-Arancibia et al., 2024), reflejando que la inversión en estructura y cultura suele ser la gran olvidada.

Este mismo estudio señala que el driver con más peso para adoptar tecnología son “las necesidades y metas” (32.17%), y no el cambio cultural o la visión de largo plazo. Esto subraya cómo las presiones inmediatas pueden desplazar la estrategia.

Conclusión: Nosotros, los líderes, solemos disparar primero —muchas veces inconscientemente— al tomar decisiones desde la urgencia operativa, sin renovar la cultura y la mentalidad de la organización.

Algunas verdades que nos llevaron a este punto

Para entender por qué la cultura mata los proyectos, revisemos estas diez trampas que suelen repetirse:

1. La Hipocresía Digital

• Qué sucede: Pedimos innovación, pero castigamos el fracaso. Hablamos de agilidad, pero mantenemos procesos y estructuras rígidas.

• Por qué: Queremos los resultados de la innovación sin asumir el riesgo de equivocarnos.

• Cómo actuar: Cambiar incentivos y recompensar el aprendizaje que surge del error.

2. El Espejismo del Control

• Qué sucede: Creemos que el cambio digital se controla como otros procesos.

• Por qué: La jerarquía vertical asume que todo se “gestiona” por órdenes.

• Cómo actuar: Fomentar experimentación y aceptar la incertidumbre como parte natural de la innovación.

3. La Miopía del Corto Plazo

• Qué sucede: Exigimos resultados de proyectos digitales en semanas o trimestres, cuando requieren años.

• Por qué: Presión de accionistas o directivos que buscan beneficios inmediatos.

• Cómo actuar: Equilibrar indicadores de corto y largo plazo; reservar recursos para iniciativas con maduración extendida.

4. La Falacia de la Delegación

• Qué sucede: “Contratamos un CDO (Chief Digital Officer), ya estamos transformados.”

• Por qué: Se delega la transformación a un rol sin un verdadero cambio cultural.

• Cómo actuar: Involucrar a toda la organización: la transformación se construye desde arriba y desde abajo.

5. El Síndrome del Avestruz Digital

• Qué sucede: Enfocarse en herramientas para evitar confrontar los problemas culturales de fondo.

• Por qué: Es más fácil comprar software que revisar creencias arraigadas y estructuras internas.

• Cómo actuar: Implementar procesos de cambio cultural, capacitación y revisión de políticas internas.

6. La Paradoja del Presupuesto

• Qué sucede: Millones para tecnología, centavos para las personas que deben utilizarla.

• Por qué: Lo “tangible” (equipos, licencias) se ve como inversión; lo “intangible” (talento, cultura) se subestima.

• Cómo actuar: Destinar fondos a formación continua, coaching y espacios de colaboración.

7. El Mito de la Velocidad

• Qué sucede: “Fail fast, fail cheap” suena bien, pero se castiga el fracaso rápido o lento por igual.

• Por qué: No hay cultura de aprendizaje, solo de ejecución y resultados inmediatos.

• Cómo actuar: Crear mecanismos para documentar e implementar lecciones aprendidas en cada fallo.

8. La Trampa de la Comparación

• Qué sucede: “Queremos ser como Amazon, Rappi o Nu.”

• Por qué: FOMO (miedo a quedarse atrás), creer que copiar modelos ajenos basta.

• Cómo actuar: Definir una estrategia propia y realista, alineada con la cultura y contexto de la organización.

9. El Espejismo de la Madurez Digital

• Qué sucede: Confundir tener herramientas digitales con tener una cultura digital.

• Por qué: Se mide la adopción de software en lugar de cambios de comportamiento.

• Cómo actuar: Evaluar uso real, colaboración, velocidad de iteración y aprendizaje.

10. La Falacia de la Experiencia

• Qué sucede: “Llevamos 30 años en el mercado, lo sabemos todo.”

• Por qué: Creencia de que la experiencia pasada es suficiente en entornos disruptivos.

• Cómo actuar: Ejercer la humildad organizacional, aceptar la necesidad de formación continua.

El costo oculto de la competencia desmedida

No es una mentira, que en Latinoamérica, la mentalidad competitiva suele volverse tan cerrada que impide ver oportunidades de colaboración en áreas que no generan una ventaja única, pero sí beneficiarían al conjunto. Esto se traduce en una especie de “compartimentación” donde cada empresa decide invertir por su cuenta en la misma clase de proyectos, duplicando costos e impidiendo la creación de soluciones colectivas que podrían abaratar la curva de adopción digital para todos. Al final, la búsqueda obsesiva de diferenciación termina inflando presupuestos y ralentizando el progreso tecnológico de toda la región.

Una visión alternativa, tendría muchas más iniciativas basadas en software libre y comunidades abiertas muestran que la colaboración puede ser un verdadero motor de cambio. Cuando varias organizaciones se unen para desarrollar o implementar soluciones compartidas, se construye un tejido más sólido que aprovecha la experiencia colectiva, reduce costos y democratiza el acceso a herramientas esenciales.

Ese acto de participación conjunta transforma la cultura misma: trabajar con pares externos exige una comunicación más transparente, fomenta la confianza y, gradualmente, debilita la creencia de que “colaborar es perder”. Sin embargo, esta práctica requiere un liderazgo firme y una visión estratégica que reconozca que un proyecto compartido no elimina la competitividad donde realmente importa —en la innovación o el servicio al cliente—, sino que fortalece la base común para competir con mayor solidez y alcance.

Un checklist para evaluar tu cultura

Una manera simple, que podría ahorrarte mucho dinero, o al menos puede invitar a una reflexión es la siguiente: Selecciona un proyecto y comparte estas preguntas con otros líderes de tu organización, respondan de manera individual y luego hagánlo con sus equipos y discutan al respecto, obtendrán mucha información valiosa para diferenciar la cultura de papel de la que se vivió en un proyecto en particular.

1. ¿Celebraste los aprendizajes que surgieron de tus errores o los de tu equipo?

2. ¿Notaste que tus líderes adoptaron una actitud abierta hacia la tecnología y la colaboración en línea?

3. ¿Incluiste en las métricas de éxito algo más que la eficiencia operativa

4. ¿Abriste espacios frecuentes y seguros para recibir retroalimentación de tu equipo y co-crear soluciones?

5. ¿Asignaste recursos —tiempo, presupuesto, apoyo— para la formación continua de tus colaboradores?

6. ¿El proyecto se diseño teniendo en cuenta la realidad cultural y las condiciones específicas de tu empresa?

7. ¿Modificaste la jerarquía o los incentivos de la organización que obstaculizaban la innovación?

Si la mayoría de respuestas es “no”, todavía hay mucho trabajo cultural antes de lanzarte al próximo Proyecto X.

¿Quieres encontrar otras técnicas para saber si un proyecto es realmente o no valioso para tu organización?

En nuestro artículo “Es hora de elegir: tecnología para igualar o diferenciar” exploramos nuestra definición de ganar favorita, para que desde ella puedas encontrar ideas sobre cómo elegir proyectos y diseñar iniciativas que simplemente no te distraigan de tu foco principal, “ser valioso para el mercado”.
Dale una mirada acá:👇

Llamado a la acción para líderes

Estamos seguros de que muchas de estas cosas las haz hecho y las conoces, pero recordarlas nunca esta mal, pero antes quiero que las leas con esta visión: Recuerda que cómo líder tu rol es guíar y acompañar a las personas que son parte del proyecto o de tu equipo, no eres mejor, ni más, eres uno más que tiene un rol y es guiar y acompañar y en proyectos casi siempre será eliminar barreras para otros, eso es un trabajo más, el logro es del equipo.

1. Practica la coherencia

• Si promueves la agilidad, sé el primero en reducir burocracia y responder con rapidez.

• Si hablas de colaboración, comparte información y sé un líder accesible.

2. Rediseña incentivos

• Alinea metas y métricas para premiar la innovación, la experimentación y la colaboración.

• Deja de medir solo la eficiencia operativa: incluye indicadores de aprendizaje.

3. Cree en tu gente y capacítala

• Asigna presupuesto real para talleres, formaciones y coaching.

• Fomenta un entorno donde cada persona sienta la confianza de proponer y equivocarse.

4. Promueve un liderazgo cercano e inclusivo

• En culturas con alta distancia de poder, acércate al equipo, escucha activamente y comparte decisiones.

• Rompe la barrera “arriba-abajo” e involucra a todos en la co-creación de soluciones.

5. Haz visible el progreso y el aprendizaje

• Comunica los pequeños triunfos y también las lecciones de fracasos.

• Reconoce públicamente a quienes aportan ideas y avances.

Una Reflexión Final

La transformación digital no es solo un problema técnico, es principalmente un reto cultural. Cuando creas un entorno donde los equipos se sienten seguros para experimentar, cuando estableces indicadores que premian la colaboración y el aprendizaje, y cuando los líderes actúan con coherencia, la tecnología deja de ser una amenaza y se convierte en un aliado.

El estudio de Díaz-Arancibia et al. (2024) sobre la transformación digital en países en desarrollo nos recuerda que, más allá de los recursos o la sofisticación tecnológica, el éxito depende de la mentalidad colectiva y la estructura cultural que forjamos. No importa si eres una gran multinacional o una pequeña empresa familiar: la cultura puede sabotear tus proyectos o impulsarlos al éxito.

La próxima vez que recibas la llamada para iniciar el “Proyecto X”, pregúntate primero:

“¿Tengo la cultura adecuada para sostenerlo?”

Si la respuesta es negativa, haz el trabajo cultural necesario. De lo contrario, te arriesgas a ver, una y otra vez, cómo tus proyectos mueren de las mismas dos balas. Al final del día, es la cultura, idiota.

¿Quieres llevar esta reflexión a la práctica?

Si este artículo te ha hecho sentir que hay oportunidades o problemas que tu organización podría abordar mejor, conversemos. A veces, una conversación abierta y sin compromisos puede ayudarte a descubrir nuevas perspectivas o dar el primer paso hacia un cambio real.

Anímate y separa tus 30 minutos para que compartamos ideas.

Agenda tu espacio

¿Alguna vez dejaste caer un helado cerca de un hormiguero? El caos que genera, la agitación repentina y luego el reordenamiento inevitable.

Nuestro último artículo exploró una visión para los equipos de tecnología en 2025, basada en el Tech Report de Deloitte y en una suma de experiencias, opiniones y visiones. Esta visión, en esencia, plantea algo que sacudió el terreno: la necesidad de dejar de pensar en tecnología únicamente como un equipo y concebirla como una capacidad que trasciende la estructura organizativa y más aún lo que esto implica. Ahí cayó el helado.

Las reacciones no se hicieron esperar. Como en todo cambio, las opiniones se dividieron entre quienes veían en esta visión un camino necesario y quienes, con argumentos igualmente válidos, señalaban prioridades más inmediatas e importantes. Este contraste de perspectivas me brinda la oportunidad de compartir quizás el aprendizaje más valioso de mi vida profesional, una verdad que resuena tanto en el mundo tecnológico como en el empresarial:

Las visiones y opiniones que presentamos son exactamente eso: perspectivas basadas en experiencias y muchas respaldadas por estudios de: (Gartner, Forrester, MIT u otros expertos a los que consultamos regularmente), igualmente válidas tanto para quienes las cuestionan como para quienes las defienden. Sin embargo, sigo firmemente convencido de que "si quieres resultados diferentes, no puedes hacer más de lo mismo".

Por eso quisimos compartir una historia real sobre cómo uno de los primeros pasos para realmente soltar es tener el valor de transformar desde dentro, antes de que las circunstancias nos obliguen a hacerlo. Para documentar esta transformación, he invitado a Diego Roa, protagonista clave en: la descentralización del modelo operativo de tecnología en una de las empresas más emblemáticas de Medellín.

Como si se tratase de una investigación periodística, su testimonio nos permitirá diseccionar, paso a paso, una de las transformaciones más significativas que he tenido el privilegio de presenciar y acompañar.

Este artículo en 60 segundos

🔍 Un caso y testimonio real sobre la descentralización de un equipo de tecnología dentro de una unidad de negocio

🚀 Resultados que hablan por sí solos:
     - De 70% a 5% en tiempo de soporte
     - 86% del tiempo en iniciativas estratégicas
     - Equipos de negocio liderando su agenda tecnológica

💡 Las claves del éxito:
     - Liderazgo con experiencia en tecnología
     - Autonomía financiera y operativa
     - Alineación con estrategia central

⚠️ No es un modelo para todos, pero quienes estén listos pueden redefinir su ventaja competitiva

⏱ Tiempo de lectura: 15 minutos

Las grietas y señales que delataron todo

Medellín, 2019. Comfama, una organización con 70 años de trayectoria, sirve a más de 2 millones de personas y 100,000 empresas afiliadas. Más que una caja de compensación familiar tradicional, se ha convertido en un conglomerado social que opera múltiples sociedades y unidades de negocio independientes: desde instituciones educativas y plataformas de aprendizaje, hasta clínicas, parques recreativos, teatros y servicios financieros. Cada unidad funcionando con sus propias dinámicas y necesidades específicas.

Mi incorporación como Gerente de Tecnología se dio dentro de la Vicepresidencia de "Servicios Organizacionales", la cual funciona como un centro de servicios compartidos. Para estas fechas la organización atravesaba un periodo de renovación significativo, con más del 50% de las posiciones de liderazgo remplazadas en los últimos tres años. Cada nuevo líder traía consigo expectativas específicas sobre cómo la tecnología debería potenciar su área, lo que pronto evidenciaría las limitaciones de nuestro modelo operativo.

Son tres señales básicas las que vimos, que probablemente estén en todas las organizaciones que he conocido.

1. Quiero, pero no sé si puedo: Todos los equipos querían transformación digital, pero no todas estaban preparadas a dar lo necesario para lograrla. No basta con querer el cambio; se necesitaba tener el talento, presupuesto, el tiempo y más importante el liderazgo para lograrlo.

2. Lo mío es lo más importante: Todos consideramos nuestro trabajo el más relevante, obvio “cuidamos lo nuestro”. Ahora bien, la falta de foco es una de las razones principales de fracaso, esto nos obliga a encontrar cómo prestar atención a aquellos cuyas necesidades no son tan prioritarias.

3. Más ruido que música: “Necesitamos más tecnología, no sé que, pero la necesitamos, esto es muy manual”. Esta señal conjuga las 2 anteriores. Saber qué, cuando, donde y cómo resolver un reto en un ambiente ruidoso, exige la combinación del mejor talento disponible.

Estas señales podrían sonar familiares para quienes hemos trabajado en tecnología. Durante años, la respuesta predeterminada ha sido: "el negocio no sabe lo que quiere". Sin embargo, esta afirmación revela más sobre nosotros que sobre el negocio.

La realidad es más compleja: no es que el negocio no sepa lo que quiere.

Somos nosotros (TI) quienes no hemos aprendido a entender, anticipar y traducir sus necesidades en soluciones concretas.

El origen de esta desconexión radica en un modelo mental obsoleto: la relación "cliente-proveedor". Esta dinámica, consciente o inconscientemente, nos ha llevado a esperar requerimientos y ordenes en lugar de proponer soluciones. Al líder de negocio no le interesa si utilizamos la tecnología A, B o C; le importan los resultados. Sin embargo, con frecuencia nos enfocamos más en entregar proyectos tecnológicos "exitosos" que en generar impacto real en el negocio.

La transformación requiere un cambio fundamental en nuestro enfoque:

• Pasar de ejecutores reactivos a asesores estratégicos

• Desarrollar la capacidad de cuestionar constructivamente las solicitudes del negocio

• Proponer soluciones basadas en un entendimiento profundo de la estrategia

• Construir equipos que hablen tanto el lenguaje técnico como el de negocios

No podemos seguir esperando que el negocio nos diga qué hacer. Debemos evolucionar hacia un modelo donde tecnología sea parte integral de la conversación estratégica, no solo un tomador y ejecutor de pedidos. Al final, la distinción entre "tecnología" y "negocio" es artificial - todos somos parte del mismo equipo, persiguiendo los mismos objetivos organizacionales.

La Decisión que lo Cambió Todo

La teoría se convirtió en realidad con el equipo de Servicios Financieros. A pesar de mantener una relación cordial con el equipo de tecnología, las tensiones crecían día a día. Sus necesidades y expectativas no solo superaban nuestra capacidad de respuesta; ni siquiera éramos capaces de dimensionarlas efectivamente.

El diagnóstico fue revelador: "Hablamos lenguajes distintos y ni ellos ni nosotros somos capaces de darnos cuenta". No era un problema de personas o capacidades; era un desafío estructural. Por diseño organizacional, nuestros objetivos e incentivos seguían caminos paralelos que nunca convergían.

La solución emergió en dos momentos clave. Primero, durante una conversación con un analista de Gartner sobre modelos operativos emergentes. Luego, cristalizó en una reunión crucial con el líder de servicios financieros. La respuesta no estaba en mejorar el modelo existente, sino en reimaginarlo por completo: comenzar a crear una estructura tecnológica adaptativa.

El concepto era arriesgado pero pragmático: construir un equipo de tecnología con autonomía dentro de la unidad de negocio, financiado principalmente por sus propios ingresos y capacidades, pero manteniendo una alineación estratégica con el núcleo tecnológico de la organización. No se trataba de crear un "silo tecnológico", sino de integrar verdaderamente la tecnología con el negocio.

Esta decisión marcó el inicio de una nueva etapa en nuestra transformación. Y es aquí donde Diego Roa se convirtió en una pieza fundamental de este experimento organizacional, que transformaría no solo la manera de operar, sino la forma misma de concebir el rol de la tecnología en la organización.

El Protagonista de la Transformación

Diego Roa lidera actualmente la Transformación de Servicios Financieros en Comfama, donde ejerce como Gerente de Tecnología y Transformación Digital. Con más de una década de experiencia en el ecosistema de startups y fintech, Roa ha sido pieza fundamental en la descentralización del modelo operativo de tecnología de la organización. En esta conversación, nos revela los detalles de este proceso de transformación sin precedentes.

Sobre crear un equipo tecnológico dentro de una unidad de negocio tradicional

¿Cuál fue tu primer pensamiento cuando te presenté esta idea? ¿Qué te convenció de que podría funcionar?

Yo venía de trabajar durante ocho años en el mundo de las startups y las fintech, donde, en muchas ocasiones, el equipo de tecnología trabaja como un “siames” del equipo de negocio. Incluso, en algunos casos, el equipo de tecnología asume un enfoque de producto altamente comercial, contribuyendo directamente a materializar los negocios.

Quizás fue esta experiencia la que me llevó a pensar que crear un equipo de tecnología dentro de una unidad de negocio tenía todo el sentido del mundo y un gran potencial para generar resultados de alto impacto.

Otro aspecto que llamó mi atención fue que estábamos hablando de crear un equipo tecnológico dentro de una unidad de negocio en una empresa como Comfama, con cerca de 70 años de historia, de los cuales, más de 40 corresponden a la operación de esta unidad específica. Este contexto, que en un principio podría parecer un desafío utópico, en realidad era un laboratorio perfecto para experimentar y poner en práctica muchas de las lecciones que había aprendido en mis años en el mundo del emprendimiento.

Siempre he sostenido que el gerente de tecnología debe ser un emprendedor con capacidades expandidas, ya que cuenta con la tecnología como apalancador de los resultados del negocio. Esto le permite, en esencia, “hacer que las cosas sucedan”.

Los primeros pasos de la transformación

Los primeros 90 días son cruciales. ¿Cuál fue el desafío más inesperado que enfrentaste al establecer el equipo?

El desafío real en estos procesos no es la tan mencionada “transformación digital” ni, mucho menos, la implementación de tecnología.

Por ejemplo, cuando asumí este reto, la presentación de seguimiento y resultados del equipo de tecnología constaba de 26 diapositivas que recopilaban un extenso backlog de incidentes y desarrollos. Observé que el gerente del negocio asistía a esta reunión durante algunos minutos y luego se retiraba, reflejando su falta de interés.

Hoy en día, esas presentaciones ya no existen, y no porque hayamos eliminado los incidentes de soporte y los desarrollos —aunque hemos logrado reducirlos significativamente—, sino porque cambiamos la mentalidad del equipo. Ahora comprenden que su verdadero valor no radica en resolver incidentes o dar soporte, sino en crear iniciativas, experimentar, equivocarse en ocasiones y desarrollar nuevas ideas para la organización.

Cuando llegué, aproximadamente el 70% del tiempo del equipo estaba concentrado en dar soporte. Para 2024, cerca del 86% del tiempo de nuestro equipo está dedicado a iniciativas para el negocio, del resto un 5% en labores de soporte y otro 9% en tareas administrativas.

Este cambio de mentalidad ya genera impactos significativos en los resultados del negocio y nos coloca en una senda de despliegue continuo de valor y cambio constante. Con cada sprint, surge algo nuevo y significativo.

Democratización vs Fragmentación: El nuevo rol de TI

Muchos profesionales de TI podrían ver este modelo como una fragmentación que debilita al equipo de tecnología. ¿Qué les dirías sobre cómo este cambio fortaleció, en lugar de debilitar, a TI?

La descentralización no es debilidad sino una nueva manera de traer valor para el negocio a partir de una mirada expandida de las capacidades de TI, esa mirada es la democratización de la tecnología. Concebir el área de tecnología de una organización como un monolito es tratar de dirigir un área de tecnología como si estuviéramos en los años 80. Las principales tecnologías emergentes le apuntan a eliminar el monopolio de la tecnología a las áreas de tecnologías, como por ejemplo la IA. Ciertamente esto reviste retos importantes a nivel de gobierno, seguridad y gestión del conocimiento, sin embargo, como líderes de tecnología, estamos en las organizaciones para buscar la mayor integración posible entre los sistemas, la información y los resultados y la piedra angular de todo esto es la integración entre los equipos de tecnología y el negocio.

Equilibrio y Gobernanza: Definiendo los límites del modelo

¿Cómo definieron los límites de responsabilidad entre tu equipo y los que hacen parte del TI corporativo? ¿Qué aspectos fueron los más desafiantes de acordar? ¿Que resistencia encontraste?

Es necesario tomarse el tiempo necesario para diseñar y definir roles claros y evitar las incongruencias o duplicidad de roles, se deben tener las conversaciones de rigor y garantizar que cada integrante del equipo tiene claro su alcance y lo que debe hacer. Complementario a esto, el líder debe gestionar las sinergias necesarias para que tanto el equipo de TI negocio como el equipo de TI corporativo logren interactuar con un objetivo claro: los resultados del negocio. Un aspecto clave es el nivel de empoderamiento del equipo de negocio, el líder debe empoderar a su equipo para que cada integrante tome decisiones y acompañe al negocio en sus resultados a través de la tecnología, el equipo debe entender que los resultados relevantes no son los tecnológicos sino las metas del negocio, este cambio simple en la manera de ver el papel de la tecnología cataliza la alianza tecnología/negocio y fortalece el vínculo. Para los equipos de TI Corporativos, esta forma de pensar es desafiante y rompe el status quo de la gestión de tecnología, por lo que no se deben ahorrar esfuerzos en lograr su apoyo mas allá de las limitaciones y los egos.

De área de soporte a socio estratégico: la evolución de la percepción

¿Cómo cambió la percepción de tecnología en la unidad de negocio?

Es fundamental iniciar estos procesos con un propósito claro y fácilmente explicable para el negocio, una especie de "estrella polar" o "mantra". En nuestro caso, la consigna fue: "Convertir el negocio en una fintech". Este objetivo requería una serie de esfuerzos de transformación, cambios de mentalidad y nuevas formas de trabajo. Era algo que repetíamos constantemente a todos los integrantes del negocio, sin importar su cargo o nivel dentro de la organización.

Esto es particularmente relevante porque el mayor desafío en la creación de un equipo de tecnología dentro del negocio radica en transformar el sistema más complejo e importante de la empresa: las personas. Para lograrlo, es imprescindible "hackear la cultura”.

Algunos de esos avances incluyen:

• Cambio en la mentalidad: El error ahora se entiende como parte natural del proceso de experimentación e innovación

• Participación activa: El equipo de negocio se involucra directamente en todas las fases - desde la ideación hasta las pruebas

• Desarrollo de capacidades: Creación de un semillero de futuros Product Owners dentro del equipo de negocio

• Entregas continuas: En cada sprint se asegura que algo cambie para el negocio y se fomenta la generación constante de iniciativas lideradas por este equipo.

La evolución inevitable: hacia una tecnología descentralizada

Después de esta experiencia, ¿cómo ves el futuro de los equipos de tecnología en las organizaciones? ¿Crees que este modelo de equipos descentralizados se volverá más común?

Considero que este es el camino y la evolución natural de los equipos de tecnología. Los avances recientes, como las plataformas No-Code/Low-Code, la inteligencia artificial y la automatización, reflejan una tendencia cada vez más clara hacia la democratización de la tecnología. Esto significa que cada vez más la tecnología no corresponde únicamente al entorno de los equipos de tecnología.

Como consecuencia, en los próximos años veremos un incremento en el surgimiento de nodos tecnológicos dentro de las organizaciones, lo que nos llevará a transitar de un modelo centralizado hacia un esquema descentralizado. Las empresas que intenten aferrarse al antiguo paradigma estarán desperdiciando tiempo y recursos valiosos al no iniciar su evolución. Por ello, es crucial comenzar esta transición lo antes posible.

Lecciones aprendidas y mirada al futuro

Si tuvieras que volver a empezar este proceso, ¿qué harías diferente?

Los aprendizajes son múltiples. Considero que es fundamental gestionar de manera constante las expectativas de los patrocinadores y líderes del negocio, mantener con disciplina una comunicación fluida y apoyarse en la gestión del cambio a través de las áreas especializadas, como talento humano.

Asimismo, recomendaría explorar diferentes marcos de trabajo en la gestión de proyectos, que brinden mayor versatilidad según las diversas situaciones y retos del negocio. Además, resulta clave fomentar una cultura de experimentación dentro de la organización, lo cual facilita la innovación. De esta forma, el equipo de tecnología del negocio puede convertirse en una incubadora de iniciativas y mejores prácticas que impacten positivamente a toda la empresa.

Un ejemplo, de esa visión de experimentación, es que: este año hemos decidido cambiar nuestra alineación, alternando la dirección del equipo. Nuestro gerente de proyectos digitales asumirá la responsabilidad de liderar todas las iniciativas y proyectos estratégicos del negocio, mientras que el gerente se enfocará en trabajar intensamente en la ejecución diaria de la estrategia comercial. Este enfoque estará respaldado por el equipo de analítica y automatización, con el objetivo de alcanzar cada mes resultados comerciales de alto impacto.

Esta reorganización, que podría parecer contradictoria dado que tradicionalmente se espera que los resultados comerciales sean responsabilidad exclusiva del equipo de ventas, representa una apuesta arriesgada. Sin embargo, si logra su objetivo, podría llevar a la organización a un nuevo nivel en sus resultados. En esencia, este es el máximo potencial de los equipos de tecnología del negocio: romper paradigmas, asumir riesgos y generar un impacto transformador.

Cambiar la estructura no es más que una excusa

La experiencia de Diego ha sido fundamental en este viaje. Su liderazgo y visión han sido claves para transformar lo que comenzó como un experimento en un caso de éxito organizacional. Le agradezco profundamente por compartir tan abiertamente sus experiencias y aprendizajes.

Lecciones más allá del experimento

Este mismo modelo lo intentamos replicar en otras unidades de negocio, con diferentes niveles de éxito. De estas experiencias, emergieron aprendizajes cruciales:

1. Contexto adecuado: El modelo brilla en organizaciones con múltiples unidades de negocio, más cuando estas son muy distintas.

2. Ajuste tecnológico: No todas las unidades tienen la misma dependencia tecnológica para su core. Calificarlas según esté criterio facilita la decisión de sobre cuales ponerlo a prueba y experimentar.

3. Liderazgo clave: Aunque el ajuste tecnológico sea bueno. El éxito depende significativamente de tener un líder de negocio con experiencia en proyectos tecnológicos y con convicción en el modelo planteado.

4. Indicadores de éxito: La verdadera transformación se evidencia cuando el líder de negocio comienza a apropiarse naturalmente de la agenda tecnológica de su negocio.

La verdadera transformación

El cambio en la estructura organizacional es realmente una excusa. La verdadera transformación ocurre en la mentalidad:

Para el equipo de tecnología cuando:

• Renuncia a el control total de la tecnología y al querer saber más

• Elimina el concepto de "cliente interno"

• Pasa su foco de proyectos exitosos a resultados de negocio exitosos (Outcomes)

• Se percibe así mismo como aquel que elimina fricciones y no quien las crea

Para el negocio cuando:

• Supera la delegación pasiva de responsabilidades tecnológicas

• Mira al personal de tecnología cómo un par y no como un "proveedor"

• Reconoce que necesita conocimiento tecnológico dentro del equipo

• Maneja la agenda y presupuesto tecnológico de su negocio

Atrás deben quedar los días donde se escuchaban frases como: "Yo no sé nada de tecnología y no quiero saber", la razón es simple: imaginen lo inverso: "Yo no sé nada de su negocio y no quiero saber", complicada una relación así ¿no?

La brecha entre tecnología y negocio no es solo insostenible; es peligrosa. Las organizaciones que no puedan integrar efectivamente estas capacidades quedarán realmente rezagadas.

Seré insistente en esto: Este modelo no es para todos, pero quienes estén preparados para implementarlo embarcarán en un viaje de aprendizaje que, bien ejecutado, puede redefinir completamente el desarrollo de su estrategia. La clave está en la comunicación, la humildad para aprender y la valentía para soltar viejos paradigmas.

El arte de soltar

Al final, "soltar" no significa perder control; significa ganar influencia estratégica, a través de otros caminos. Es el arte de facilitar que ocurran cosas más importantes que el control mismo y que no hemos de ser los protagonistas, orquestar no requiere siempre ser el protagonista. Si la IA trae realmente lo que promete, la verdadera diferencia no estará en quién la controla, sino en quién la lleve a más lugares donde se necesite y pueda capturar más valor del mercado.

Como cuando soltamos la bicicleta de un niño que aprende a pedalear - el miedo es tuyo, no de el. La magia sucede en ese preciso instante. ¿Qué será eso que necesitamos soltar hoy para que otros empiecen a volar?

Una vez más, si este artículo resuena con los retos que enfrentas en tu organización, me encantaría invitarte a una conversación. No para venderte una solución, sino para compartir ideas, retos y opiniones sobre cómo tu organización puede construir el puente entre el control tradicional y la influencia estratégica real.

En esta conversación podremos:

• Analizar el contexto único de tu organización

• Identificar oportunidades concretas para evolucionar tu modelo operativo

• Definir primeros pasos pragmáticos para comenzar el cambio

Agenda tu espacio

Sin compromisos, solo un espacio para pensar en voz alta sobre cómo navegar este momento de transformación tecnológica.

Enero marca ese momento donde los planes y ambiciones se renuevan, el 2025 llega cargado de promesas transformadoras, gracias a la tecnología: la posible llegada de la AGI y el año de los agentes de IA. Pero más allá de tendencias, una pregunta fundamental que resuena en los comités y juntas directivas: ¿está nuestro equipo de tecnología preparado para lo que viene?

Esta pregunta cobra especial relevancia al analizar el último "Tech Report 2025” que anualmente saca Deloitte, que dedica una buena porción de su informe a esta pregunta y nos da la siguiente luz al respecto: el departamento de TI está destinado a ser más pequeño, pero su impacto debe ser muchísimo mayor. La tecnología dejará de ser un departamento para convertirse en una función o capacidad transversal que define gran parte de la competitividad del negocio.

Accede al informe de Deloitte Insights: Tech Report 2025

Este artículo en 60 segundos

🔍 TI evoluciona de controlador a catalizador estratégico

🚀 Presupuestos de TI se duplican, reflejando su rol estratégico

💡 5 pilares críticos para la transformación: ingeniería, talento, FinOps, infraestructura y ciberseguridad

🎯 El nuevo líder de TI: orquestador, jardinero y traductor

⚠️ Guía práctica para directivos no técnicos

⏱ Tiempo de lectura: 12 minutos

La Nueva Realidad: Más Allá de los Números

Los datos del informe son contundentes y revelan una transformación profunda en cómo las organizaciones valoran y financian la tecnología. El presupuesto promedio de TI como porcentaje de ingresos se ha duplicado, pasando de 4.25% a 5.49% entre 2020 y 2022, y para 2024, las empresas están destinando el 7.5% de sus ingresos a la transformación digital.

Pero estos números cuentan solo una parte de la historia. La verdadera transformación no está en cuánto invertimos, sino en cómo esa inversión redefine el rol de la tecnología en nuestras organizaciones. Ya no hablamos de un departamento que provee servicios, sino de una función que cataliza la innovación en cada rincón del negocio.

El Camino Hacia la Transformación: Una Guía para Directivos

Algo tenemos claro, la pregunta ya no es si debemos transformar nuestro departamento de TI, sino cómo hacerlo de manera que genere valor real y sostenible. Para los directivos, esto significa entender tanto lo que TI debe dejar de ser como en lo que debe convertirse.

Transformar el departamento de TI no es simplemente una cuestión de adoptar nuevas herramientas o metodologías. Es un viaje de reinvención que comienza con una pregunta fundamental: ¿qué roles debemos dejar atrás y cuáles debemos abrazar para crear valor real en esta nueva era?

Que tenemos que dejar de ser:

• El que tiene las llaves del castillo tecnológico: el único con poder para aprobar o rechazar iniciativas digitales, controlar cambios tecnológicos y gestionar accesos. Esta mentalidad de "portero digital" crea cuellos de botella y frustra la innovación, convirtiendo a TI en un obstáculo más que en un catalizador de cambio.

• Los bomberos tecnológicos: La imagen de TI como el equipo que solo aparece cuando algo se rompe ha creado una cultura reactiva que consume recursos valiosos en tareas operativas, en lugar de enfocarse en iniciativas estratégicas que generen valor real para el negocio.

• Los únicos que pueden construir: Al posicionarse como el único proveedor válido de soluciones tecnológicas, TI ha creado inadvertidamente una dependencia que ralentiza la innovación y limita la capacidad de la organización para adaptarse ágilmente a las necesidades del mercado.

• La fábrica de tickets: La operación de TI como un centro de costos que principalmente responde a tickets y ejecuta requerimientos ha perpetuado una visión transaccional del departamento, limitando su capacidad para contribuir estratégicamente al negocio.

• La isla digital: Operar como un departamento aislado, con sus propios objetivos, métricas y cultura, ha creado una desconexión fundamental entre TI y las necesidades reales del negocio, resultando en soluciones que, aunque técnicamente correctas, no siempre generan el valor esperado.

Para convertirnos en:

• El director de una sinfonía tecnológica: Más que controlar, TI debe orquestar. Esto significa crear los espacios, plataformas y frameworks donde la innovación pueda florecer naturalmente en toda la organización. Como un director de orquesta, TI no toca cada instrumento, sino que asegura que cada parte de la organización pueda crear su propia melodía mientras mantiene la armonía del conjunto.

• El diseñador del futuro digital: El nuevo TI diseña y construye las capacidades que permiten a cada área del negocio innovar de forma autónoma y segura. No se trata de entregar soluciones puntuales, sino de crear los cimientos y estructuras que permitan a la organización evolucionar constantemente.

• El acelerador del cambio: En lugar de ser un ejecutor de requerimientos, TI se convierte en un verdadero socio estratégico que anticipa necesidades y amplifica oportunidades. Su rol es identificar cómo la tecnología puede transformar cada aspecto del negocio y facilitar esa evolución.

• El curador de experiencias tecnológicas: La seguridad y la gobernanza evolucionan de ser barreras a ser habilitadores. TI crea los espacios seguros donde la experimentación y la innovación pueden coexistir con la estabilidad y el control, permitiendo que la organización explore nuevas posibilidades sin comprometer su integridad.

• El mentor tecnológico: El nuevo TI tiene un rol educativo fundamental: ayudar a toda la organización a desarrollar la fluidez digital necesaria para prosperar en la era de la IA. No se trata solo de entrenar en herramientas, sino de cultivar una mentalidad digital que permita a cada colaborador ser parte activa de la transformación.

Como señala el artículo de Deloitte, el futuro demanda un departamento de TI que sea más pequeño pero más estratégico, más integrado pero menos controlador, más habilitador pero menos ejecutor. La paradoja es clara: para ganar más influencia, TI debe soltar el querer controlar tanto, debe dejar el miedo a perder y convertirse en un verdadero catalizador de la innovación organizacional.

El Nuevo Liderazgo: La Piedra Angular de la Transformación

La transformación de tecnología en una organización es, en esencia, un viaje de reinvención que exige cierto tipo de liderazgo. Durante años, hemos visto cómo los líderes tecnológicos más efectivos no son necesariamente los más técnicos, sino aquellos que han aprendido el arte sutil de "soltar para crecer". Este nuevo arquetipo de líder tecnológico se distingue por tres capacidades fundamentales:

Son excelentes orquestando: Ya no buscamos "comandantes" que controlen cada aspecto de la operación tecnológica, sino "directores de orquesta" que sepan extraer lo mejor de cada elemento del ecosistema digital. Su valor no radica en saber todas las respuestas, sino en hacer las preguntas correctas que impulsan la innovación colectiva y conectar con quienes están fuera del ecosistema tecnológico y deben estar dentro.

Saben abonar el terreno para el futuro: El líder tecnológico que transforma debe actuar más como un jardinero que como un arquitecto. Mientras el arquitecto diseña estructuras fijas, el jardinero crea las condiciones para el crecimiento orgánico. Su rol es nutrir el terreno donde la innovación puede florecer naturalmente, podando lo que ya no sirve y fortaleciendo lo que muestra promesa.

Son interpretes y traductores: En un entorno con más tecnología, necesitamos líderes que puedan traducir la complejidad técnica en valor empresarial tangible. No es suficiente entender la tecnología; es crucial poder articular su impacto en términos de construcción de capacidades que impulsen ventajas competitivas y resultados de negocio.

Este tipo de liderazgo es fundamental para navegar los cinco pilares que definirán el futuro de los equipos de tecnología. Sin él, incluso las mejores estrategias y tecnologías pueden quedar reducidas a iniciativas aisladas sin impacto real en el negocio.

Arquitectura para el Éxito: Los Cinco Pilares Críticos

La transformación de TI se asemeja a una orquesta donde cada instrumento debe afinarse independientemente pero si no están en tono los demás también sonarán mal. No basta con tener las mejores herramientas; el arte está en cómo las orquestamos para crear algo extraordinario. El informe de Deloitte nos revela cinco pilares fundamentales que componen esta sinfonía del cambio.

La Nueva Ingeniería: Pasar del Código a la Orquestación

La verdadera revolución no está en automatizar la creación del código, sino en liberar el potencial creativo de nuestros equipos. Debemos usar la IA para eliminar carga de nuestros desarrolladores que les permita pensar diferente, adquirir otras habilidades, pensar en retos más grandes. Google nos muestra el camino: el 25% de su código nuevo nace de orquestar personas con IA.

El valor de un desarrollador ya no se mide en líneas de código, sino en su capacidad para componer soluciones que amplifican el potencial del negocio. Es el paso del artesano digital al orquestador de posibilidades.

Talento: El Arte del Cultivo Digital

Como un jardín bien cuidado, el talento debe nutrirse desde dentro. La carencia de talento sigue en crecimiento y paradójicamente aunque la IA promete no necesitar ese talento, la IA, es la misma solución que permite crear escenarios diferentes para el desarrollo del talento.

Empresas como Bayer están reescribiendo las reglas del desarrollo profesional, utilizando IA para crear experiencias de aprendizaje que convierten equipos existentes en innovadores digitales. Es posible entrenar a nuestros equipos con casos reales, simulados a través de IA que cambien dinámicamente y que nos permitan valorar cosas que antes no podíamos.

FinOps: Eficiencia Digital

Cuando prácticamente todo es Cloud, cada clic tiene un costo, pero también un potencial. La nueva gestión financiera de TI no trata sobre contener gastos, sino sobre convertir cada inversión en valor tangible. Es el reto de transformar recursos en aceleradores de nuestras ventajas competitivas. La IA no solo puede optimizar costos; predice y previene gastos innecesarios antes de que ocurran. Es la diferencia entre ser contadores de recursos y estrategas de valor.

Infraestructura adaptativa: El Sistema Nervioso Corporativo

La infraestructura moderna debe fluir como el sistema nervioso humano: autorregulándose, adaptándose, evolucionando. No necesitamos más castillos tecnológicos, sino crear ecosistemas vivos que respiran con el negocio.

Los equipos de infraestructura tecnológica deben tener un alto grado de automatización y por ende optimización, es necesario que cada vez sea más fácil y eficiente desplegar cualquier infraestructura y que esta sirva cómo un lienzo para que otros equipos diseñen lo que necesitan rápida y efectivamente.

Ciberseguridad: El Arte de la Protección Inteligente

Si hablamos de ciberseguridad la IA es tanto escudo como espada, la seguridad debe evolucionar de guardián a habilitador. No construimos murallas; debemos crear espacios seguros donde la innovación puede florecer sin temor.

La seguridad moderna es adaptativa, predictiva, evolutiva. Es el equilibrio entre protección y posibilidad, donde la confianza se convierte en catalizador de la innovación.

Estos pilares no están asilados entre sí, son partes de un todo y se necesitan entre ellos. Cada uno resuena con los demás, buscan crear una armonía que amplifica el potencial del equipo y por ende el potencial estratégico de tu organización. La clave no está en dominar cada pilar individualmente, sino en encontrar como la evolución de cada uno de ellos se adapta mejor a tu estrategia organizacional.

¿Cómo acompaño a mi equipo de TI en este cambio?

Toda transformación debe partir de una pregunta fundamental: ¿cómo amplifica esto nuestra estrategia organizacional? Los cambios planteados no son una receta universal, sino un marco que debe adaptarse a la realidad estratégica de cada organización. A esto se deben sumar muchas más cosas relevantes en este momento, sin embargo si debemos recordar aquel dicho que nos recuerda “el que mucha abarca poco aprieta”

Como directivo, tu rol no es entender cada detalle, sino asegurar que tu equipo de tecnología esté avanzando en la dirección correcta. Por ello queremos compartir unas ideas sobre cómo puedes solicitar y verificar estos cambios fundamentales.

Cambios Necesarios a Exigir:

1. En Ingeniería y Desarrollo:

   • Solicita un plan concreto para integrar IA en el ciclo de desarrollo

   • Pide métricas claras sobre cuánto código se genera con asistencia de IA, incluyendo la calidad del mismo.

   • Exige ver la evolución del rol de los desarrolladores hacia arquitectos de soluciones

2. En Gestión del Talento:

   • Requiere un mapa de habilidades actuales vs. necesarias (no de roles) necesitamos habilidades.

   • Solicita un programa de desarrollo interno potenciado por IA

   • Pide indicadores de evolución de competencias del equipo y cómo estas se alinean a la estrategia de la organización y de la transformación de TI

3. En Gestión Financiera Cloud (FinOps):

   • Exige dashboards en tiempo real de costos y eficiencia

   • Solicita reportes predictivos de gastos futuros

   • No solicites nada más el ROI de las inversiones tecnológicas, pide que los indicadores de TI estén conectados a los de negocio

4. En Infraestructura:

   • Requiere un plan de automatización progresiva para la operación de TI

   • Solicita métricas de autonomía operativa

   • Pide evidencia de reducción en incidentes y tiempo de respuesta

5. En Ciberseguridad:

   • Exige un framework de seguridad que habilite la innovación y priorice según el contexto actual de riesgo.

   • Solicita reportes de madurez en seguridad adaptativa

   • Pide ver cómo la seguridad está facilitando (no bloqueando) iniciativas

Acciones Recomendadas para su Implementación:

Corto Plazo (90 días):

• Agenda reuniones mensuales dedicadas específicamente a revisar la evolución de estos pilares

• Solicita un diagnóstico inicial de cada área con benchmarks de la industria

• Pide un roadmap claro con hitos medibles para cada pilar

Mediano Plazo (6 meses):

• Establece revisiones trimestrales de progreso con KPIs específicos

• Promueve la creación de grupos de trabajo transversales que resuelvan problemas con nuevas tecnologías.

• Promueve y recompensa la solución de problemas de negocio con tecnologías (Low/No Code, IA).

Largo Plazo (12 meses):

• Exige ver resultados tangibles en eficiencia y valor de negocio

• Solicita mediciones de impacto en la competitividad del negocio

• Pide planes de escalamiento basados en aprendizajes

No preguntar "¿cuándo lo tendremos?", sino "¿qué nos impide avanzar más rápido?" Es una simple diferencia en el enfoque que ayudará a identificar obstáculos reales y oportunidades de apoyo desde tu posición. La clave está en mantener un balance entre exigencia y apoyo.

El Camino deja una Reflexión Final

Como el artesano que debe soltar la pieza terminada para comenzar una nueva obra, nuestros equipos de TI deben aprender a soltar viejas certezas para abrazar nuevas posibilidades. La paradoja que genera es fascinante:

No se trata de tener las mejores herramientas, sino de cultivar las capacidades correctas. No se busca ser más digitales, sino más relevantes en un mundo digital.

El verdadero desafío para los líderes no está en entender la tecnología, sino en imaginar las posibilidades que esta desbloquea. Como el jardinero que no solo planta semillas sino que cultiva un ecosistema completo, nuestro rol cómo líderes es crear las condiciones donde la innovación tecnológica pueda florecer naturalmente, nutriendo el terreno donde las capacidades digitales crecen al ritmo de las ambiciones estratégicas de la organización.

La tecnología es solo el lienzo; la estrategia, el pincel; pero la visión - esa debe ser genuinamente tuya.

Si este artículo resuena con los retos y oportunidades que enfrentas en tu junta directiva o equipo de liderazgo, me encantaría invitarte a una conversación. No para venderte una solución, sino para explorar cómo tu organización puede construir el puente entre la urgencia del presente y las capacidades del futuro.

Conversemos 30 min

En esta conversación podremos:

• Analizar el contexto único de tu organización.

• Identificar oportunidades concretas para integrar IA y transformar tu TI en un catalizador estratégico.

• Definir primeros pasos pragmáticos y accionables para comenzar el cambio.

Sin compromisos, solo un espacio para pensar en voz alta sobre cómo tu organización puede navegar este momento de transformación tecnológica.

En nuestro artículo anterior sobre liderazgo en la era de la IA, exploramos la evolución del perfil del líder moderno ante los desafíos que presenta la tecnología y la inteligencia artificial. Hoy, siguiendo esa línea de investigación profundizaremos en un aspecto crucial de este panorama: el rol de los equipos directivos y sus juntas directivas en la gobernanza de la IA.

Un reciente estudio global de Deloitte, encuestó a casi 500 directores y ejecutivos C-level en 57 países durante junio de 2024, nos presenta un panorama que merece atención.

Este artículo en 60 segundos

🔍 Nuevo estudio de Deloitte revela brechas críticas en la gobernanza de IA a nivel directivo

🚀 La mitad de las juntas aún no discuten IA, mientras la tecnología avanza

💡 Se evidencia una paradoja: alta urgencia, baja preparación

🎯 El desafío va más allá del conocimiento técnico

⚠️ Propuestas para evolucionar la gobernanza sin perder el norte estratégico

⏱ Tiempo de lectura: 15 minutos

La paradoja de la sala de juntas

Imaginemos por un momento lo que sería una reunión de junta directiva típica. La agenda está repleta con los temas que normalmente se abordan: resultados financieros, gestión de riesgos, planificación estratégica, presentación del algún proyecto. Quizás, al final, alguno de esos proyectos genera una mención sobre la IA en el contexto de una iniciativa digital o un proyecto de eficiencia. La discusión es breve, superficial, y rápidamente se pasa al siguiente punto.

Esta escena, que seguramente a muchos les parece una exageración, es una escenificación de los resultados del estudio, respaldada por datos contundentes:

• Solo 14% de las juntas discuten IA en cada reunión

• 25% la abordan dos veces al año

• 16% la tratan anualmente

• Y sorprendentemente, 45% nunca la han incluido en su agenda

Como lo analizamos en nuestro artículo sobre tecnología para igualar o diferenciar, vivimos una paradoja fascinante. La tecnología por sí sola nunca será nuestra estrategia, pero su ausencia garantiza nuestra derrota en el mercado. La IA no es solo otra herramienta más en nuestro arsenal tecnológico; representa probablemente la transformación más profunda que hemos enfrentado como líderes empresariales. Esta aparente desconexión entre su relevancia existencial y su presencia limitada en las discusiones de junta no solo crea vulnerabilidades - podría estar sentando las bases de una brecha competitiva difícil de cerrar en el futuro.

Como en la fiebre del oro, no serán las palas las que determinen los ganadores, pero sin ellas, ni siquiera estaremos en el juego.

El Dilema: Entre lo urgente y lo importante

Quizás uno de los hallazgos más reveladores del estudio es que el 79% de los directores admiten tener un conocimiento limitado o mínimo sobre IA. Solo un 2% se considera altamente conocedor del tema. Esta estadística nos lleva a una pregunta fundamental: ¿Cómo pueden nuestras juntas directivas ejercer una supervisión efectiva sobre algo que apenas comprenden?

Esta brecha de conocimiento genera lo que los analista de Delloite han llamado: "el ciclo de la postergación":

1. Limitada comprensión → Menor tiempo en agenda

2. Menor tiempo en agenda → Menos exposición al tema

3. Menos exposición → Comprensión superficial

4. Comprensión superficial → Decisiones postergadas

La urgencia silenciosa: ¿A qué nos invita?

El estudio revela otra dimensión crítica: casi la mitad de los encuestados no están satisfechos con el tiempo que sus juntas dedican a temas de IA. Este dato es particularmente revelador cuando lo contrastamos con otro hallazgo: el 44% considera que sus organizaciones necesitan acelerar su adopción de IA.

Esta "urgencia silenciosa" plantea varias preguntas que merecen nuestra reflexión:

1. ¿Estamos confundiendo la velocidad con la dirección?

2. ¿Cómo equilibramos la presión por adoptar IA con la necesidad de entender y gobernarla?

3. ¿Qué riesgos estamos asumiendo al acelerar sin una comprensión profunda?

Sin embargo, hay quienes están haciendo la tarea, actuando de manera más proactiva, tomando medidas para cerrar estas brechas. El estudio muestra diferentes aproximaciones:

• 57% de los miembros están buscando mejorar su conocimiento independientemente

• 40% están implementando programas de educación formal

• 37% están trayendo especialistas externos

• 8% están incorporando expertos en IA como nuevos directores

Cada aproximación tiene sus méritos y desafíos, pero lo importante es reconocer que no existe una solución única. La clave está en encontrar el balance adecuado para cada organización.

Del Dicho al Hecho: Una Experiencia Transformadora

En medio de tantas discusiones teóricas sobre la IA en las juntas directivas, a veces olvidamos que las mejores lecciones vienen de quienes ya están recorriendo este camino. Hace poco tuve acceso a otro articulo fascinante que me pareció el complemento perfecto de este estudio

Section, una empresa líder en educación de IA, lleva más de un año utilizando múltiples modelos de IA como "socios de pensamiento" en la preparación de sus reuniones de junta directiva. Su experiencia no solo es reveladora - es un vistazo al futuro de la gobernanza corporativa.

Orquestar la Inteligencia: Una innovación emergente

Imagina por un momento una sala de preparación donde cuatro diferentes modelos de IA (ChatGPT, Claude, Gemini y Microsoft Copilot) actúan como consejeros virtuales, cada uno aportando una perspectiva única a la conversación. Esto es algo que viene haciendo de manera cotidiana el equipo directivo de Section desde agosto de 2023.

La metodología es tan simple como efectiva:

1. Cargan el borrador de la presentación de junta en cada modelo

2. Les piden que asuman diferentes perspectivas:

   • El director conservador, adverso al riesgo

   • El miembro agresivo, orientado al crecimiento

   • El analista objetivo, identificando las principales preocupaciones

Cuando los resultados hablan: más allá de unos números

Los números son contundentes: hasta un 85% de coincidencia entre las predicciones de la IA y las preguntas reales de la junta. Pero más allá de las estadísticas, lo verdaderamente fascinante son los matices que cada modelo aporta:

Claude 3.5 Sonnet (Calificación A-):

• Destaca en pensamiento de tercer orden

• Extraordinaria capacidad para conectar datos con estándares de la industria

• Limitación: tiende a quedarse en análisis superficial

Microsoft Copilot (Calificación B+):

• Sobresale en preguntas provocadoras

• Naturalmente inquisitivo, profundiza en supuestos subyacentes

• Debilidad: a veces se excede en el cuestionamiento

ChatGPT-4 (Calificación B):

• Dominio del lenguaje profesional

• Análisis integral y constructivo

• Punto débil: ocasionalmente cae en generalidades

La Verdadera Innovación: Transformar el proceso

Lo revolucionario no es el uso de la IA en sí, sino en el método sistemático que han desarrollado, para presentar a su junta directiva:

1. Documentación Rigurosa

   • Registro detallado de prompts efectivos

   • Evaluación constante de resultados

   • Refinamiento continuo del proceso

2. Personalización Profunda

   • Perfiles detallados de cada miembro de la junta

   • Adaptación de preguntas según estilos individuales

   • Evolución basada en retroalimentación real

3. Validación Cruzada

   • Comparación sistemática entre modelos

   • Evaluación de precisión vs. realidad

   • Mejora continua basada en datos

Una Mirada Crítica: ¿Estamos haciendo las preguntas correctas?

Mientras revisaba los resultados del estudio de Deloitte y terminaba de escribir este artículo, una sensación de inquietud comenzó a crecer en mí. ¿No estaré, cayendo en una trampa? Me explico:

Por un lado, existe esta alerta sobre la urgencia de incorporar la IA en las discusiones de alto nivel; pero por otro, no dejo de preguntarme: ¿no es esta misma urgencia la que podría estar llevando a conversaciones superficiales y decisiones apresuradas?

El estudio muestra que 44% de las organizaciones sienten que necesitan acelerar su adopción de IA. Pero, ¿acelerar hacia dónde? La velocidad sin dirección, “cómo volador sin palo, dirían en mi ciudad”. Es la manera más simple de perderse.

Las Preguntas Incómodas

Ese cuestionamiento me llevo a plantearme una serie de preguntas que buscan retar las afirmaciones y hallazgos, pero que al final me di cuenta que simplemente son un buen complemento para tener en cuenta, ya que ninguna afirmación puede ser absoluta:

1. Sobre la Universalidad ¿Es realmente necesario que todas las juntas directivas discutan IA en cada reunión? La respuesta instintiva parece ser "sí", pero esto podría ser más un reflejo de nuestra ansiedad tecnológica que una necesidad estratégica real.

2. Sobre la Efectividad Cuando el estudio muestra que solo el 14% discute IA en cada reunión, ¿no deberíamos preguntarnos primero sobre la calidad de estas discusiones? Cantidad no es calidad, y frecuencia nunca es profundidad.

3. Sobre el Equilibrio En nuestra prisa por incorporar ese conocimiento y expertise a las juntas, ¿corremos el riesgo de desbalancear el equilibrio que hace a una junta efectiva? Mantener la diversidad debe seguir siendo un factor crítico.

4. Sobre el FOMO: Hablamos del "ciclo de la postergación", pero ¿qué hay del costo de la acción prematura? ¿De las decisiones tomadas bajo la presión del "FOMO" tecnológico?

El verdadero desafío: Ir más allá de lo evidente

Quizás la pregunta no es si las juntas están discutiendo suficiente sobre IA, sino si están discutiendo lo correcto. En mi experiencia, las mejores decisiones estratégicas no vienen de la frecuencia de las discusiones, sino de su profundidad y contexto.

El desafío real podría no ser la falta de conocimiento técnico, sino la ausencia de un marco de referencia que permita a las juntas evaluar la IA no como una tecnología aislada, sino como la evolución de un ecosistema más amplio de capacidades organizacionales.

Reflexiones Finales

La brecha entre la urgencia de la IA y la preparación de las juntas directivas merece una reflexión más matizada que la simple dicotomía entre "adoptantes tempranos" y "rezagados". Cómo hemos señalado anteriormente:

La transformación debe comenzar desde arriba, pero debe hacerlo con una comprensión profunda de por qué y para qué.

Al final, toda la reflexión y conclusiones del estudio hace claro que: las juntas tienen una oportunidad única de liderar esta transformación, no desde la implementación técnica, sino desde la sabiduría estratégica que las debe caracterizar. El estudio nos recuerda que estamos ante un momento pivotal, pero la verdadera pregunta podría no ser cuánto discutimos sobre IA, sino cómo integramos esta discusión en una visión más amplia de lo que queremos ser como organizaciones.

La pregunta ya no es si debemos abordar la IA en nuestras juntas, ni siquiera cómo hacerlo. La pregunta fundamental es:

¿Estamos preparados para tener las conversaciones difíciles que la IA nos obliga a tener sobre el futuro de nuestras organizaciones, nuestros empleados y nuestra sociedad?

¿Y si conversamos?

La transformación que la IA está impulsando en las juntas directivas no es un destino, es un viaje. Un viaje que, como hemos visto, cada organización debe emprender a su manera y a su ritmo.

Si las reflexiones de este artículo resuenan con los desafíos que enfrentas en tu junta o equipo directivo, me gustaría invitarte a una conversación. No para venderte una solución, sino para explorar juntos cómo tu organización puede comenzar a construir ese puente entre la urgencia del presente y las capacidades del futuro.

Agendar 30 minutos

En esta conversación podemos:

• Analizar el contexto específico de tu organización

• Explorar oportunidades concretas para integrar IA en tu gobernanza

• Identificar primeros pasos pragmáticos y accionables

Sin compromisos, solo un espacio para pensar en voz alta sobre el futuro de tu organización.

Este artículo se basa en el estudio "AI Oversight in the Boardroom" realizado por Deloitte Global en junio de 2024, que encuestó a casi 500 directores y ejecutivos C-level en 57 países.

"¿Realmente necesitamos más CTO's en las juntas directivas?"

La pregunta quedó flotando en mi cabeza durante unos segundos, luego minutos y así las horas se hicieron días. Estaba en medio de una discusión sobre el papel de los CTO's en las juntas directivas. La respuesta obvia parecía y debe ser: "sí", especialmente en un mundo donde la tecnología es cada vez más crucial. Sin embargo, la pregunta me llevo a un cuestionamiento más profundo: ¿Necesitamos roles, o habilidades específicas en las juntas y equipos directivos? y más aún: ¿Cómo está cambiando el perfil de todos los roles ejecutivos en la era de la IA?

Creo que todos hemos visto esta transformación desde primera fila. Sin embargo, lo que ocasionó esa conversación en mí fue una necesidad de investigar un poco más y entender de manera más amplia cómo están evolucionando los roles C-Suite. Inicié por discutirlo con algunos colegas, lo que generó que las preguntas comenzaron a multiplicarse: ¿Necesita un CFO moderno entender de machine learning? ¿Debería un CMO ser capaz de evaluar modelos de IA? ¿Cómo balanceamos la experiencia tradicional con las nuevas capacidades requeridas?

De ahí tuve que buscar en mis fuentes y en Perplexity para investigar más a fondo. Así, fue que me encontré con un estudio de Deloitte que analizó más de 46,000 ofertas laborales para posiciones C-level. Los hallazgos no solo confirmaron muchas de mis sospechas, sino que revelaron patrones interesantes sobre cómo está evolucionando el perfil ejecutivo en el mundo. Las habilidades que hoy se requieren de un ejecutivo han evolucionado significativamente, y no solo en temas técnicos.

Este artículo en 60 segundos

🔍 La transformación del C-Suite va más allá de entender tecnología

🚀 Nuevos datos revelan cambios dramáticos en habilidades ejecutivas requeridas

💡 El equilibrio entre capacidades técnicas y humanas es crítico

🎯 Hay rutas para lograr la transformación necesaria y no quedarse estancado

⏱ Tiempo de lectura: 12 minutos

La Revolución Silenciosa del C-Suite

El panorama ejecutivo está experimentando una transformación radical, y los datos lo confirman. Según el análisis de Deloitte, la demanda por ejecutivos con capacidades cuantitativas y analíticas no solo ha aumentado - se ha redefinido por completo. Para dimensionar este cambio, consideremos el caso de los Chief Strategy Officers (CSOs). En 2018, las habilidades en análisis e investigación apenas figuraban en el puesto 27 de las capacidades más solicitadas. Para 2023, estas mismas habilidades se han catapultado al puesto número 10.

Este gráfico nos muestra cómo las habilidades de conocimiento de negocio siguen siendo fundamentales, pero ahora deben coexistir con nuevas capacidades técnicas y analíticas. Como podemos observar, todos los roles del C-Suite ha experimentado esta evolución, aunque de diferentes maneras.

¿Qué significa esto en la práctica? No es suficiente con comprender la tecnología; los ejecutivos deben integrar habilidades analíticas profundas en su toma de decisiones, no solo por temas de eficiencia, realmente lo deben hacer para impulsar la innovación de productos y servicios pero principalmente para poder impulsar el crecimiento. Los CFOs, por ejemplo, han visto aumentar la demanda de pensamiento crítico y resolución de problemas del 35% al 42% en cinco años.

El Nuevo Mindset Ejecutivo

La adopción de la IA en las organizaciones ha creado una necesidad urgente de líderes que puedan navegar este nuevo entorno. Sin embargo, según una encuesta global de Deloitte, el 79% de los directivos admite tener un conocimiento limitado o mínimo sobre IA. Solo el 2% se considera altamente conocedor y experimentado en el tema. Esta brecha es preocupante y nos obliga a preguntarnos:

¿Cómo podemos liderar efectivamente si no comprendemos las herramientas que están redefiniendo nuestra industria?

En el sector financiero, por ejemplo, estamos viendo una transformación significativa en cómo los equipos directivos abordan el análisis y la planificación. Los departamentos financieros están evolucionando de centros de procesamiento de datos a verdaderos centros de análisis estratégico. Esta transformación se refleja en nuevos procesos como:

• Análisis predictivo integrado en la planificación financiera

• Automatización de reportes rutinarios para enfocarse en análisis estratégico

• Uso de IA para identificar patrones y tendencias en tiempo real

Un ejemplo que realmente me encanta y sobre el que profundizaremos en nuestro próximo articulo es cómo preparan las juntas directivas en Section. Utilizan los LLMs cómo socios de pensamiento para preparar las sesiones, cargan un borrador del informe trimestral de la junta y solicitar retroalimentación de LLMs como ChatGPT, Claude, Google Gemini y Microsoft Copilot, anticipando preguntas, prueban puntos de vista y se preparan y mejoran las discusiones con los miembros de la junta.

Latinoamérica: Un Terreno Fértil para la Innovación

En nuestra región, existen muchas organizaciones que están resolviendo importantes retos con la IA. Sin embargo, según el mismo estudio de Deloitte, casi el 50% de las juntas directivas en Latinoamérica aún no han incorporado la IA en su agenda. Esto representa tanto un desafío como una oportunidad.

Las empresas líderes de la región están:

• Implementando programas de educación ejecutiva en IA.

• Fomentando mentorías inversas, donde empleados jóvenes enseñan a altos ejecutivos sobre tecnología.

• Creando laboratorios de innovación para experimentar con nuevas soluciones.

Es crucial que reconozcamos y abordemos esta brecha de conocimiento para mantenernos competitivos a nivel global.

Construyendo el Nuevo C-Suite

La transformación del C-Suite apunta hacia un modelo de liderazgo híbrido, donde la combinación de experiencia empresarial, alfabetización tecnológica y habilidades humanas define a los ejecutivos más efectivos. Según los datos de Deloitte, esta evolución se refleja en tres áreas clave que todas las organizaciones deben priorizar para construir un equipo directivo preparado para el futuro:

1. Alfabetización Digital Aumentada

Los ejecutivos del nuevo C-Suite no necesitan ser expertos técnicos, pero deben poseer un entendimiento profundo de cómo la tecnología transforma sus áreas de responsabilidad. Esto implica:

• Identificar oportunidades para implementar tecnologías como la inteligencia artificial o el análisis predictivo en sus estrategias.

• Colaborar de manera efectiva con equipos técnicos, traduciendo insights tecnológicos en decisiones empresariales.

• Reconocer el valor estratégico de herramientas emergentes como la IA generativa, utilizándolas no solo para eficiencia, sino como motores de crecimiento e innovación.

La alfabetización digital no se trata solo de dominar herramientas, sino de comprender cómo estas herramientas pueden amplificar las capacidades humanas y organizacionales.

2. Integración de Capacidades

La capacidad de integrar habilidades técnicas y empresariales es fundamental en el liderazgo actual. Esto se refleja en la creciente demanda por profesionales que puedan conectar procesos tradicionales con soluciones tecnológicas avanzadas. Ejemplos concretos incluyen:

• CFOs que combinan la gestión financiera con análisis predictivo para tomar decisiones basadas en datos en tiempo real.

• CSOs que utilizan modelos analíticos para anticipar riesgos regulatorios y convertirlos en ventajas competitivas.

• CHROs que emplean herramientas tecnológicas para gestionar la experiencia del empleado, impulsar el desarrollo del talento y medir el impacto de iniciativas organizacionales.

Este enfoque integrado requiere un nuevo perfil de líder: el “T-Shaped Executive” o “Ejecutivo en forma de T”, que combina:

• Conocimiento profundo en una disciplina específica, como finanzas, marketing o estrategia (el trazo vertical de la “T”).

• Habilidades transversales y colaborativas, como liderazgo, comunicación y alfabetización digital, que les permiten operar eficazmente en múltiples áreas de la organización (el trazo horizontal de la “T”).

Las organizaciones deben buscar y desarrollar este tipo de líderes, capaces de navegar en un entorno empresarial cada vez más interconectado y multidisciplinario.

3. Liderazgo Adaptativo

El liderazgo adaptativo se ha convertido en una prioridad frente a la incertidumbre y los cambios rápidos que caracterizan el panorama actual. Los líderes más efectivos destacan por:

• Su capacidad para tomar decisiones rápidas basadas en información incompleta.

• Su habilidad para gestionar equipos diversos y fomentar la colaboración transversal.

• Su enfoque en la resiliencia organizacional, anticipando y respondiendo a disrupciones de manera ágil y efectiva.

Un liderazgo adaptativo implica también ser flexible ante nuevas dinámicas laborales. Por ejemplo, adoptar modelos de trabajo ágiles que prioricen las habilidades sobre los roles rígidos, permitiendo a la organización ajustarse a desafíos específicos.

Y no es tan simple cómo creemos

A pesar del énfasis en habilidades técnicas y cuantitativas que mencionamos, las habilidades blandas no han perdido su relevancia. La capacidad de liderar con empatía, comunicar una visión estratégica y fomentar la colaboración transversal sigue siendo el pilar de un liderazgo efectivo. Estas competencias, combinadas con una sólida comprensión de los marcos regulatorios y la gestión del riesgo, fortalecen el perfil del “T-Shaped Executive”. Este equilibrio permite a los líderes navegar con confianza entre los detalles técnicos y la visión estratégica, haciendo frente a entornos complejos e inciertos.

La clave está en reconocer que el desarrollo de este perfil no es un proceso inmediato, sino una evolución continua que requiere planeación, inversión en talento y una cultura organizacional orientada hacia el aprendizaje y la agilidad.

La Evolución Continua

Como discutimos en nuestro artículo "Es hora de elegir: tecnología para igualar o diferenciar", la tecnología debe ser un habilitador de la estrategia, no el centro de ella. Los datos del estudio de Deloitte refuerzan esta visión: las organizaciones más exitosas son aquellas que han logrado integrar las nuevas capacidades tecnológicas sin perder de vista sus objetivos estratégicos fundamentales.

Esta transformación del C-Suite no es un destino, es un viaje continuo. Los datos muestran que estamos solo al inicio de esta evolución. Las habilidades que hoy consideramos avanzadas serán básicas mañana, y nuevas capacidades emergerán. La clave está en desarrollar no solo nuevas habilidades, sino la capacidad misma de evolucionar.

En nuestra próxima entrega, analizaremos cómo estas nuevas capacidades se traducen en la práctica de juntas directivas y equipos ejecutivos, explorando metodologías concretas para potenciar la toma de decisiones estratégicas.

¿Cómo estás evolucionando tu perfil ejecutivo? ¿Qué desafíos y oportunidades ves en esta transformación? Comparte tu experiencia en los comentarios y si quieres saber un poco más sobre cómo lograr esa transformación, conversemos.

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123 lab: Hackeamos lo usual para volverlo excepcional

Iniciemos con una pregunta, simple y a la vez bastante compleja de responder:

¿Que significa ganar para tu empresa?

Alejandro Salazar, autor del libro y el blog "La Estrategia Emergente", plantea que ganar significa: “ser valioso para el mercado” y que para lograrlo existen dos pilares fundamentales que deben coexistir:

1. La creación de valor tangible: Cuando el valor percibido por tu cliente supera consistentemente el costo de generarlo. Esta ecuación, aparentemente simple, sigue siendo un problema, en muchas empresas que mantienen productos que simplemente no la cumplen.

2. El desarrollo de una ventaja competitiva sostenible: Una diferenciación única, resistente a la imitación y profundamente arraigada en las capacidades distintivas de tu organización.

La clave reside en el segundo pilar, específicamente en lo que Alejandro denomina los "hard choices" - decisiones que principalmente definen el enfoque de tu organización. ¿Por qué? Porque si no existen estas decisiones difíciles, tus competidores tampoco necesitarán tomarlas para imitarte, diluyendo tu ventaja competitiva y, consecuentemente, tu valor tangible.

Este planteamiento, nos debe hacer recordar algo que los equipos de mercadeo de las empresas de tecnología parece que quieren que olvidemos: “La adopción tecnológica y/o la implementación de "mejores prácticas" no son suficientes para ganar en el mercado”. Sin embargo, existe un matiz a esta declaración:

El desafío radica en evolucionar de la tecnología genérica a soluciones que potencien, y aceleren el desarrollo de tu ventaja competitiva sostenible, pasando de las "mejores prácticas" universales a las "prácticas únicas" de tu organización y equipos, esas que definan tu diferenciación en el mercado.

La entrada de la IA en esta ecuación, democratiza mucho más este proceso, diluye las barreras tradicionales de desarrollo tecnológico extenso y costoso. Estamos presenciando un cambio paradigmático donde eventualmente cada empresa y sus equipos pueden construir su propio ecosistema tecnológico, perfectamente alineado con su estrategia única de diferenciación.

Este artículo en 60 segundos

🔍 Tecnología y diferenciación: La clave no está en las herramientas que adoptas, sino en cómo las integras para potenciar tu ventaja única

🚀 Enfoque estratégico: La adopción de tecnología por sí sola puede llevarte a la "trampa de la paridad" - invirtiendo mucho para solo igualar al mercado

💰 Inversión inteligente: Herramientas ligeras (no-low code) + IA pueden generar mayor impacto a una fracción del costo de grandes plataformas empresariales

🎯 ROI comprobado: Equipos logran implementar soluciones en semanas vs meses, con mayor capacidad de adaptación

⚠️ Consideraciones clave: La experimentación sistemática y el alineamiento estratégico son cruciales para el éxito

⏱️ Tiempo de lectura: 11 minutos

Invertir para ganar o para sobrevivir

En nuestro artículo "Más allá del Oro: La realidad de tu estrategia detrás del brillo de la IA", presentamos la matriz de Nickolaisen, una herramienta facilitadora de la toma de decisiones organizacionales, especialmente útil cuando hay mucho en lo que invertir y enfocarse, ayudando a hacer esos “hard choices”.

La experiencia nos ha mostrado que esta matriz revela un patrón crítico que afecta a numerosas empresas en su búsqueda de ventaja competitiva: adquirir tecnología costosa puede conducirnos a una trampa silenciosa - muchas veces sobre invertimos para únicamente lograr la paridad con el mercado.

¿Por qué sucede esto? La razón es un patrón que vemos constantemente:

• Adquirimos tecnología más por la promesa de lo que puede llegar a darnos que por el valor que retorna en el corto y mediano plazo.

• Nos impulsa lo aspiracional, omitiendo que materializar ese potencial requiere mucho más que la tecnología en sí misma.

• Compramos tecnología robusta, pensando que eventualmente, cambiarla será nuestro fracaso. Cuando en nuestra vida mejoramos, nuestra casa, carro, en las organizaciones cambiar de tecnología, parece que es admitir que nos equivocamos y no que: ya estamos preparados para algo mejor.

• Compramos tecnología robusta porque nos da tranquilidad, si por alguna razón falla tenemos la excusa de que le compramos al mejor, nuestras culturas corporativas castigan esto.

La realidad es que en muchísimos casos, es más eficiente y efectivo comenzar con una solución más adecuada para nuestro contexto (nuestro talento, nuestros procesos, nuestra habilidad técnica), esto es especialmente impactante cuando solo buscamos igualar al mercado.

Esto es igual que ir al supermercado con hambre: compramos más de lo que necesitamos y somos capaces de consumir.

Algo que hemos vivido una y otra vez

Exploremos un ejemplo que muchos habrán vivido: Imaginemos el gran proyecto corporativo de adopción de alguna tecnología, se hace una gran inversión y lanzamiento, el proyecto dura muchos meses sino años, capacitamos al personal para que esté preparado, adoptamos las “mejores prácticas” del sistema que tienen años de respaldo y es ahí cuando decimos: “lo logramos” ya estamos “optimizados”.

Sin embargo, aquí radica la paradoja: mientras la organización celebra el éxito de su proyecto y su transformación digital, sus competidores directos probablemente están implementando las mismas soluciones, con los mismos procesos estandarizados, siguiendo las mismas "mejores prácticas".

La matriz de Nickolaisen nos advierte específicamente sobre este escenario: cuando invertimos desproporcionadamente en tecnologías que, aunque necesarias, no generan diferenciación, caemos en "la trampa de la paridad tecnológica", hacer un super esfuerzo para llegar al mismo punto que otros pueden llegar

Esta trampa conlleva consecuencias significativas: además de las importantes inversiones en licencias y consultoría, nos encontramos adoptando procesos estandarizados que históricamente limitan la innovación. Creemos estar implementando "lo mejor del mercado", pero en realidad solo estamos igualando las capacidades técnicas de nuestra competencia, mientras vemos cómo el retorno de nuestra inversión disminuye a medida que más competidores adoptan la misma solución.

El Efecto Compuesto: La Verdadera Fuente de Diferenciación Digital

Jeff Bezos captura la esencia de lo que realmente significa construir una ventaja competitiva en el entorno digital con una observación que resuena profundamente: "Lo que realmente diferencia a Amazon no son sus herramientas, sino cómo combinamos cada pieza para entregar algo único al cliente."

En este principio se encuentra una verdad fundamental: la diferenciación no radica en las herramientas que usas, sino en cómo las orquestas para reflejar y potenciar tu estrategia.

El efecto compuesto, es un principio ampliamente conocido en finanzas, generador de resultados exponenciales a través de pequeños incrementos acumulados, este tiene un paralelo poderoso en la tecnología empresarial: cuando múltiples tecnologías y procesos se integran y orquestan pensando en la estrategia, crean un impacto que supera significativamente la suma de sus componentes individuales.

Planteemos un ejemplo: consideremos un equipo de ventas en una empresa mediana que adopta Notion como su plataforma base de trabajo. Con más de 20 millones de usuarios globales, Notion se ha convertido en una herramienta versátil y accesible para organizaciones de todo tipo. Sin embargo, la verdadera magia ocurre cuando esta se transforma en la base de un ecosistema integrado que por ejemplo permita integrar:

1. Inteligencia Artificial Personalizada

   • Integración con modelos de frontera cómo GPTo-1 o Claude 3.5 para generar perfiles detallados de clientes o competidores

   • Análisis profundo de personas clave en empresas objetivo o prospectos

   • Generación automática de insights accionables y tareas

2. Comunicación Estratégica

   • Creación de mensajes personalizados basados en perfiles enriquecidos

   • Adaptación automática del tono y contenido según el contexto del cliente

   • Seguimiento inteligente de interacciones

3. Automatización Inteligente

   • Transcripción automática de reuniones con análisis de puntos clave (no genérico sino como tu necesitas)

   • Generación de propuestas comerciales personalizadas

   • Integración con Zapier para flujos de trabajo automatizados, de envío de propuestas o agenda de citas.

Lo diferente de este enfoque va más allá de su eficiencia operativa: (que aclaro: es una fracción del costo de los métodos tradicionales). Su verdadero poder reside en su capacidad para ser el cimiento flexible y maleable sobre el cual codificar y potenciar las prácticas distintivas de tu organización. En 123 Lab, convertimos Notion en el núcleo de nuestro "Sistema Operativo Digital". Como el interés compuesto, cada integración, cada proceso optimizado, cada práctica distintiva que incorporamos se suma e interactúa con las demás, generando un efecto multiplicador que potencia nuestra forma única de crear valor para nuestros clientes.

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El Dilema de las Plataformas Empresariales

Ahora, contrastemos este enfoque con lo que sucede en plataformas empresariales más grandes. Estas plataformas ya integran funcionalidades avanzadas cómo el uso de la IA, son soluciones diseñadas con un enfoque mucho más genérico que prioriza la escalabilidad y estabilidad, atributos necesarios por las grandes organizaciones - quienes no olvidemos tienen una mayor capacidad de inversión. Esto las hace ideales para empresas que buscan tener "mejores prácticas" estandarizadas como línea base. Y aunque esto no impide que estas organizaciones se diferencien, sí presenta el siguiente reto:

Por ejemplo, mientras que un ERP o CRM de corte tradicional permite automatizar procesos y generar reportes avanzados, cualquier modificación sustancial para alinearlo con las necesidades únicas de un equipo suele ser compleja, costosa y limitada por las restricciones inherentes del sistema, normalmente implica adquirir conocimiento y/o talento específico de esa plataforma lo cual lo hace más escaso y por ende costoso. La misma característica que las hace robustas –su diseño para adoptar "best practices"– dificulta y limita la posibilidad de desarrollar soluciones que reflejen prácticas únicas y diferenciadoras.

En contraste, herramientas más ligeras como Notion, Airtable o Bubble, combinadas con plataformas para orquestar como Zapier, ActivePieces o N8N, ofrecen un grado de libertad que las grandes plataformas no pueden igualar. Permiten:

• Iterar rápidamente: Crear prototipos de procesos o flujos en semanas, no meses.

• Adaptarse orgánicamente: Evolucionar las soluciones de acuerdo con las necesidades emergentes.

• Generar diferenciación real: Implementar tecnologías emergentes, como IA personalizada, para construir capacidades únicas en cada equipo.

Sin embargo, sería simplista sugerir que las grandes plataformas empresariales son siempre la opción equivocada. La realidad tiene matices: para muchas organizaciones, adoptar estas plataformas en áreas no críticas para su ventaja competitiva puede ser una decisión acertada. Les permite mantener estándares operativos elevados mientras concentran sus recursos y creatividad en las áreas donde verdaderamente pueden diferenciarse.

El verdadero desafío, especialmente en contextos como Latinoamérica donde los recursos son más escasos, radica en encontrar el equilibrio correcto. Es crucial evitar la sobreinversión en estas plataformas hasta el punto de drenar recursos que podrían destinarse a desarrollar ventajas competitivas reales. Esto implica que tomar estas decisiones requiera una evaluación profunda donde entendamos que lo mejor del mercado puede no ser lo mejor para mí, en mi contexto actual.

La aparición de plataformas más ágiles y adaptables no es solo una alternativa tecnológica; representa una oportunidad real de negocio para repensar cómo construimos nuestras ventajas competitivas en la era digital. El éxito no radica en elegir entre lo tradicional y lo nuevo, sino en construir un ecosistema tecnológico que combine lo mejor de ambos mundos, siempre alineado con nuestra estrategia única de creación de valor.

Una ruta que no está libre de desafíos

La democratización tecnológica, aunque prometedora, enfrenta un desafío histórico en las organizaciones: la tensión con los equipos de Tecnología. Durante años, la respuesta a necesidades no cubiertas por TI fue el surgimiento de lo que conocemos cómo: "Shadow IT" - soluciones implementadas sin supervisión oficial que, aunque resolvían problemas inmediatos, generaban riesgos y fragmentación. Este patrón no fue casualidad, sino el resultado de una brecha persistente entre las necesidades operativas y la capacidad de respuesta de TI, exacerbada por paradigmas tradicionales de control y gobernanza en el liderazgo.

La ironía es que, en el intento de evitar los riesgos del Shadow IT, podríamos estar creando otros igualmente problemáticos. Sin una visión estratégica clara y un marco de gobierno adaptativo, la proliferación de herramientas y automatizaciones puede generar nuevos silos digitales - esta vez no por restricción, sino por exceso de libertad. Cada equipo, armado con sus propias soluciones, podría estar construyendo sistemas que, aunque efectivos individualmente, crean redundancias costosas y barreras de integración a nivel organizacional.

El verdadero reto no es técnico, sino de equilibrio: ¿Cómo fomentamos la innovación y autonomía que estas herramientas prometen, mientras mantenemos estándares de seguridad, coherencia y eficiencia organizacional? La respuesta probablemente resida en un nuevo modelo de gobernanza tecnológica, uno que equilibre la agilidad con el control, y que vea a TI no como un gatekeeper, sino como habilitador real de la transformación.

Del Experimento a la Ventaja: Un Enfoque Práctico

La democratización de herramientas tecnológicas presenta una oportunidad importante. No siempre, necesitaremos enormes equipos técnicos o presupuestos millonarios para comenzar. YouTube está repleto de tutoriales sobre cómo implementar estas herramientas de manera creativa, la IA está facilitando que cualquier persona con curiosidad y visión sistémica y ojalá estratégica pueda resolver problemas cada vez más complejos.

Más aún, el avance de plataformas como Cursor, V0 o bolt.new democratizan la capacidad de crear código para resolver retos más específicos. Si bien el código en sí mismo no será tu ventaja competitiva, la capacidad de crear rápidamente soluciones personalizadas que amplifiquen tu diferenciación sí lo podría ser. La pregunta no es si estas herramientas serán más poderosas mañana - que lo serán - sino: qué estamos haciendo hoy para aprovecharlas.

¿Por dónde empezar?

1. Comienza con tu equipo: No esperes a una gran transformación corporativa. Identifica un proceso específico donde puedas experimentar con este tipo de herramientas.

2. Experimenta sistemáticamente: Usa el enfoque de Ries del “Lean Startup” - construye, mide, aprende. Cada pequeño experimento exitoso construye sobre el anterior, generando ese efecto compuesto que buscas.

3. Alinea la tecnología con tu estrategia: Recuerda que estas herramientas son habilitadoras. La pregunta clave siempre debe ser: ¿Cómo potencia esto lo que nos hace únicos?

4. Aprovecha la IA como multiplicador: Utilízala no solo para automatizar, sino para amplificar el conocimiento de tu equipo y acelerar la implementación de este tipo de soluciones, es tan fácil como preguntar.

¿Listo para el primer paso?

En 123Lab estamos ayudando a equipos a iniciar este viaje de transformación, comenzando con herramientas accesibles pero poderosas como Notion, y construyendo hacia un ecosistema tecnológico que verdaderamente permita innovar y buscar amplificar eso que te hace único.

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Próximamente: No te pierdas nuestro artículo detallado sobre cómo construir tu Sistema Operativo Digital, donde profundizaremos en las herramientas y metodologías específicas para hacer esta transformación realidad.

Llega un nuevo chico al cole

La última semana de octubre de 2024 fue testigo del lanzamiento de ChatGPT Search, un acontecimiento más esperado que la Navidad en un país caribeño. Aunque muchos se han apresurado a proclamarlo como el "asesino de Google", la realidad está llena de matices. Mientras todos miran hacia Mountain View esperando la reacción del gigante de las búsquedas, hoy se plantea un duelo más interesante en otro frente: ChatGPT Search no viene todavía a por Google (al menos no en el corto plazo), sino a desafiar directamente a Perplexity AI en su propio terreno: la búsqueda potenciada por IA.

En nuestro último artículo, exploramos cómo Perplexity AI intenta redefinir los procesos de búsqueda de información e investigación en nuestras organizaciones.

Esta semana proponemos un "showdown" que, aunque no generará la tensión de un Kamala vs Trump, promete ser igualmente revelador. Esta comparativa no es casualidad: si queremos entender realmente el potencial y las limitaciones de ChatGPT Search, necesitamos medirlo contra una herramienta que opere en condiciones similares. Perplexity no solo ha sido pionero en este espacio, sino que ha estado innovando consistentemente con funcionalidades como Spaces y Pages, que discutimos anteriormente.

Este artículo en 60 segundos

🔍 No es una batalla contra Google, sino un duelo entre ChatGPT Search y Perplexity AI

🌐 El idioma importa: descubrimos diferencias cruciales entre búsquedas en español e inglés

💡 Dos filosofías distintas: asistente rápido vs investigador profundo

⚡ ChatGPT Search destaca en decisiones rápidas, Perplexity en análisis profundo

🎯 Guía práctica para elegir según tus necesidades empresariales reales

⏱️ Tiempo de lectura: 10 minutos

El choque de dos filosofías distintas

La llegada de ChatGPT Search materializa una filosofía diferente sobre cómo deberíamos interactuar con la información. OpenAI ha apostado por una experiencia que se siente como una extensión natural de las conversaciones que ya mantenemos con ChatGPT. Los widgets especializados son más que elementos visuales atractivos; representan un esfuerzo por hacer la información más digerible y accionable en el momento.

Teniendo OpenAI la mayor participación del mercado de los asistentes de IA, resultará natural para sus usuarios marcar el ícono de búsqueda y validar cualquier información actual que necesiten en su flujo de trabajo. ChatGPT Search no solamente responde con rapidez, sino que entrega más que texto: presenta gráficos interactivos y visualizaciones que pueden compartirse instantáneamente. Esta integración con el flujo de trabajo existente es precisamente lo que OpenAI busca: hacer que la búsqueda de información sea una extensión natural de nuestra conversación con la IA.

Perplexity, por otro lado, ha construido su reputación sobre una base diferente. Como pionero, su enfoque ha sido más académico y riguroso. Cuando usas Perplexity, no estás solo buscando respuestas rápidas; estás realizando una investigación. La plataforma te guía a través de un proceso de descubrimiento, mostrándote conexiones entre diferentes fuentes y permitiéndote profundizar en cualquier aspecto que te interese.

Esta diferencia fundamental en filosofía se refleja en cómo cada plataforma maneja las fuentes. Mientras ChatGPT Search las presenta como referencias complementarias, Perplexity las coloca en el centro de la experiencia, permitiéndote verificar y contrastar información en tiempo real. Es la diferencia entre tener un asistente que te da respuestas y un investigador que te guía a través del proceso de descubrimiento.

La experiencia real

Durante las últimas semanas, he estado utilizando tanto ChatGPT Search como Perplexity en situaciones cotidianas de trabajo, y los resultados han sido reveladores.

Después de las elecciones en Estados Unidos, surgió una discusión sobre las tendencias del mercado cripto, una buena oportunidad para comparar ambas herramientas. Inicié haciendo una pregunta abierta: "¿Cómo está el mercado cripto hoy?". En ese escenario, encontré un dato crucial:

“Buscar en español, no genera los mismos resultados que buscar en inglés”.

Al preguntar en español, la diferencia es sutil: ChatGPT es muy rápido, mientras que Perplexity, aunque demora un poco más, entrega información complementaria más detallada. Sin embargo, la diferencia se amplifica significativamente al hacer la misma pregunta en inglés.

En inglés, se habilita el enriquecimiento de las respuestas con widgets en ambas herramientas. ChatGPT Search saca las garras: en segundos, entrega los precios de Bitcoin junto con un gráfico interactivo que facilita el entendimiento de tendencias (elemento crucial en el análisis de datos). Sin embargo, por alguna razón, solo presenta información de Bitcoin. Perplexity mantiene una respuesta más completa que ChatGPT, con más fuentes, aunque su widget no es tan bueno cómo el ofrecido por ChatGPT.

Esta dinámica se repitió en diferentes contextos. ChatGPT Search destaca en "momentos de decisión rápida" - cuando necesitas verificar un dato, confirmar una estadística u obtener una respuesta concisa. Perplexity, por su parte, brilla con "momentos de reflexión" - cuando necesitas entender el panorama completo, explorar diferentes perspectivas o construir un argumento sólido basado en múltiples fuentes.

Todo se decidirá en el ring

Para llevar esto a ejemplos empresariales relevantes, buscamos una manera diferente para comparar ambas herramientas. Necesitábamos que ambas pudieran hacer su trabajo y que un jurado imparcial pudiera dar su veredicto sobre el desempeño de cada una. Por eso, las subimos a un ring con un invitado especial: Claude de Anthropic como árbitro imparcial.

🥊 Reglas para el combate

1. Ambas herramientas recibieron la misma instrucción inicial (en inglés, para obtener más información): "Give me an analysis of the Mexico fintech market."

2. Copiamos el resultado de ambas a un archivo de texto y lo enviamos a Claude.

3. Le solicitamos a Claude realizar un showdown sobre los dos informes, evaluando sus características y determinando cuál fue el mejor.

4. Claude creó una evaluación de 5 rounds (Estructura, Datos, Profundidad, Ejemplos, Actualidad) y un resultado final.

Resultados de la pelea

Este experimento fue una manera innovadora de compartir información. En lugar de presentar una respuesta en texto, le pedimos a Claude que creara un artefacto interactivo para facilitar el entendimiento (una práctica que recomendamos ampliamente cuando se busca presentar resultados de manera diferente).

Si quieres interactuar tu mismo con el artefacto puedes hacerlo en este enlace o la dirección (https://claude.site/artifacts/50683a92-d243-4c72-ba6f-897f1a0bf59f)

Round #1: Estructura y Organización

Round #2: Datos y Estadísticas

Round #3: Profundidad Analítica

Round #4: Ejemplos y Casos Prácticos

Round #5: Actualidad

Resultado Final: Un empate técnico

Claude declaró que la pelea terminó en un "empate técnico". Mientras Perplexity se mostró metódico, riguroso y con una capacidad impresionante para conectar puntos, ChatGPT Search fue más práctico, actualizado y con una habilidad natural para ilustrar cada punto con ejemplos del mundo real.

Perplexity construyó un análisis basado en datos históricos y tendencias macroeconómicas, citando estudios académicos y reportes de reguladores. Por su parte, ChatGPT Search se enfocó en casos de éxito recientes y rondas de inversión del último trimestre.

Que definirá la pelea

Como señalábamos en nuestra entrega anterior, la pregunta no debería ser "¿cuál es mejor?" sino "¿cómo aprovecho lo mejor de cada una?". La realidad es que ambas herramientas tienen sus fortalezas y, dependiendo de tu caso de uso, podrías beneficiarte de usar ambas.

Esto debería ser algo positivo, prácticamente todas nuestras vidas hemos estado acostumbrados a tener una única herramienta para hacer nuestras búsquedas, ahora que se comienza a nivelar el campo de juego, tener distintas opciones no puede ser sino positivo. Ahora bien, si necesitas elegir:

Elige ChatGPT Search si:

• Ya eres usuario activo del ecosistema ChatGPT

• Necesitas visualizaciones rápidas y widgets especializados

• Prefieres respuestas concisas y directas

• Valoras la integración con otras funcionalidades de ChatGPT

Elige Perplexity si:

• Realizas investigación académica o profesional

• Necesitas análisis profundo y detallado

• Valoras la transparencia en las fuentes

• Trabajas frecuentemente en colaboración (Spaces)

Sin embargo, debemos recordar que ambas plataformas tienen retos comunes:

1. Actualización de información Las pruebas revelaron que ambas herramientas pueden mostrar información desactualizada, especialmente en noticias de última hora o eventos recientes.

2. Alucinaciones y errores Ninguna plataforma está libre de generar ocasionalmente información incorrecta, especialmente cuando las fuentes son limitadas o contradictorias.

3. Acceso a fuentes La dependencia de acuerdos con ciertos sitios web o editores limita el alcance de ambas. Por ejemplo, ninguna puede acceder completamente a contenido en tiempo real de redes sociales.

Hacia dónde vamos

Inevitablemente, llegarán nuevos competidores al mercado. Google tiene herramientas poderosas como NotebookLM, Gemini ya tiene capacidades de búsqueda, y Microsoft, aunque usa tecnología de OpenAI, también está buscando innovar en este mercado.

Esto nos hace pensar que no puede haber un verdadero ganador en esta competencia, al menos no en su forma actual. La próxima generación de búsquedas potenciadas por IA probablemente incluirá:

1. Agentes autónomos capaces de navegar y verificar información

2. Mejor integración con fuentes en tiempo real

3. Mayor precisión en la verificación de datos

4. Personalización avanzada según el contexto del usuario y sus gustos

Conclusión y próximos pasos

Si aún tienes dudas sobre cual herramienta utilizar para ti, tu equipo o tu organización, te podemos sugerir que:

1. Comenzar con pruebas paralelas en diferentes equipos

2. Documentar casos de uso específicos para tu organización

3. Establecer protocolos claros de verificación de información

4. Mantenerse atento a las actualizaciones de ambas plataformas

En 123 Lab, utilizamos la API de Perplexity en uno de nuestros agentes de IA para construir perfiles detallados sobre nuestros leads y clientes, así como sobre líderes y directivos de organizaciones. Esto nos permite incrementar la profundidad de conocimiento sobre nuestros potenciales clientes, entendiendo mejor sus necesidades, su manera de pensar y cómo acompañarlos en su journey.

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Recuerda que no se trata solo de implementar herramientas de IA, sino de cerrar la brecha entre tecnología y resultados de negocio. En 123 Lab nos especializamos en acompañar a las organizaciones en este viaje, traduciendo el potencial de la IA en impacto real y medible para tu empresa.

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Agenda tu espacio de solo 30 minutos, para que podamos:

• Entender los desafíos específicos de tu organización

• Explorar qué herramientas de IA podrían ser más relevantes

• Identificar oportunidades concretas de mejora

Agenda un espacio

Sin compromisos, solo una conversación honesta sobre cómo podemos ayudarte.

Imagina la siguiente escena: tienes 2 o 3 ventanas de tu navegador abiertas, en cada una de ellas hay aproximadamente de 15 a 25 pestañas con distintas páginas, informes, artículos, hojas de cálculo y mucho más. Tu tarea es crear un informe para el siguiente año sobre "tendencias de experiencia de usuario", "tendencias de mercado", "resultados de consumo del sector" - la verdad no importa exactamente qué sea. Lo que sí sé es que, probablemente, el documento compartido sobre el que estás trabajando tiene más enlaces que conclusiones reales, y cada minuto que pasa se acerca más y más la hora límite para entregar el informe.

Esta escena, que seguramente te resulta dolorosamente familiar, debería estar convirtiéndose en historia antigua. Y no, no es solo por la reciente llegada de ChatGPT Search (que exploraremos en detalle en nuestro próximo artículo), sino por una herramienta que ya tiene unos cuantos meses en el mercado y que está revolucionando silenciosamente cómo los directivos y sus equipos procesan y utilizan la información: Perplexity AI.

En esta serie de dos artículos, vamos a sumergirnos en el nuevo mundo de la búsqueda potenciada por IA. Hoy, nos enfocaremos en entender a fondo Perplexity AI, preparando el terreno para nuestra próxima entrega donde haremos una comparación detallada con el recién lanzado ChatGPT Search, ayudándote a decidir cuál es la mejor opción para tu empresa.

Este artículo en 60 segundos

🔍 Transformación empresarial: Perplexity AI está cambiando radicalmente los procesos de investigación y análisis en organizaciones

🚀 Adopción por expertos: 33% de especialistas en IA ya lo usan como herramienta principal de investigación

💰 Crecimiento verificado: Incremento de ingresos de $5M a $35M proyectados este año

🎯 ROI inmediato: Elimina horas de investigación manual y verificación de datos

⚠️ Consideraciones clave: Evaluaremos aspectos de seguridad y privacidad empresarial

⏱️ Tiempo de lectura: 7 minutos

Una transformación silenciosa

Mientras la mayoría sigue atrapada en el ciclo interminable de Google-copiar-pegar, algo extraordinario está ocurriendo en el mundo empresarial. El "AI Proficiency Survey" de Section revela un dato sorprendente: el 33% de usuarios avanzados en IA han adoptado Perplexity AI como su herramienta principal de investigación, mientras que solo un 5% del resto de usuarios la ha probado.

Este contraste no es casual. Los resultados financieros lo confirman: Perplexity ha experimentado un crecimiento explosivo, pasando de $5 millones en ingresos el año pasado a una proyección de $35 millones para este año.

Antes de continuar, considera:

• ¿Cuánto tiempo invierte tu equipo en investigación y verificación de datos?

• ¿Qué impacto tendría reducir ese tiempo en un 50-70%?

• ¿Cómo afectaría a tu toma de decisiones tener información verificada en tiempo real?

Más allá de un simple buscador: Anatomía de Perplexity AI

Piensa en Perplexity como el punto medio entre Google y ChatGPT, pero con un diferenciador crucial: no es solo otro motor de búsqueda ni un simple chatbot. La mejor forma de entenderlo es imaginar un asistente de investigación que no solo encuentra información, sino que la procesa, la sintetiza y, lo más importante, te permite profundizar en cualquier aspecto que te interese a través de una conversación natural.

Perplexity ofrece tres versiones de su producto, cada una diseñada para diferentes necesidades y escalas de uso:

La innovación está en los detalles

1. La diferencia crucial: Quick Search vs Pro Search

La distinción más importante entre la versión gratuita y la de pago no está solo en el acceso a múltiples modelos de IA, sino en el número de búsquedas "Pro" disponibles. Veamos la diferencia:

Quick Search (Búsqueda Rápida)

• Disponible en la versión gratuita

• Diseñada para velocidad y respuestas concisas

• Utiliza un modelo de IA menos avanzado

• Perfecta para consultas simples y directas

• Piensa en ella como un Google más inteligente

Pro Search (Búsqueda Profesional) Aquí es donde Perplexity realmente brilla. Esta búsqueda avanzada ofrece:

1. Investigación más profunda: Perplexity profundiza en la web agregando información de más fuentes y creando conexiones más significativas.

2. Mejores respuestas: Utiliza modelos avanzados como GPT-4 y Claude 3 para manejar consultas complejas con respuestas más matizadas y completas.

3. Razonamiento paso a paso: Las preguntas complejas se desglosan en pasos manejables, y la interfaz te muestra el "proceso de pensamiento" detrás de cada respuesta.

4. Análisis de datos y código: Puedes ejecutar código directamente en la interfaz de chat para análisis de datos más profundos.

2. Búsquedas Focalizadas: Tu equipo especializado

Perplexity ofrece cinco tipos de búsquedas especializadas, cada una diseñada para un propósito específico:

1. Enfoque Académico Ideal para investigación profunda, priorizando fuentes académicas y revisadas por pares. Perfecto para cuando necesitas datos sólidos y verificables para tomar decisiones estratégicas.

2. Enfoque Social Analiza redes sociales, foros y plataformas de discusión. Esencial para entender la percepción de mercado y tendencias emergentes.

3. Enfoque en Video Busca y analiza contenido en YouTube y otras plataformas de video, incluyendo resúmenes y marcas de tiempo específicas. Todo visible directamente en Perplexity.

4. Enfoque en Escritura Especializado en ayudar con la redacción, lluvia de ideas y programación. Particularmente útil para la creación de contenido y documentación.

5. Enfoque Matemático Utiliza Wolfram Alpha para resolver ecuaciones y realizar análisis de datos, para cuando necesitas procesar información numérica.

3. Perplexity Pages: Creando su propio Wikipedia

Lanzado en mayo de 2024, Pages es quizás una de las innovaciones más significativa de Perplexity. Es una herramienta que:

• Agrega automáticamente información de múltiples fuentes sobre un tema

• Organiza el contenido en secciones y subsecciones lógicas creando un articulo

• Incorpora elementos visuales relevantes para explicar conceptos clave

• Mantiene cada pieza de información con referencias verificables

• Genera preguntas de seguimiento o de interés al final del articulo

Los usuarios pueden editar el articulo generado, publicarlo y compartirlo (similar a wikipedia) o compartirlo de manera privada. Estas “Páginas” son documento vivos que pueden ser actualizados en el tiempo. Una manera fácil de compartir la información de investigación dentro de una organización.

4. Perplexity Spaces: Tu espacio de Investigación

Mientras Google acaba de lanzó hace poco NotebookLM (🤯 que es espectacular!!!), Perplexity va un paso más allá con Spaces, su última innovación. Spaces transforma cómo interactúas con la información al permitirte crear ambientes de investigación que combinan búsquedas web con tu propia base de conocimiento.

La diferencia está en la integración: puedes subir hasta 50 archivos (25MB cada uno) que Perplexity analizará junto con información de la web. Imagina preparar un reporte de mercado y que la IA no solo busque información actualizada, sino que la contraste automáticamente con tus estudios previos y documentación interna.

La colaboración es otro diferenciador clave: puedes compartir tu espacio con hasta 10 miembros de tu equipo, quienes tendrán acceso tanto a los archivos como a las búsquedas personalizadas. Y cuando la investigación esté lista, un solo clic la convierte en una publicación de Pages, manteniendo todas las referencias y el contexto.

Maximizando el valor: Dónde y cómo usar Perplexity

La verdadera magia de Perplexity no está solo en sus capacidades técnicas, sino en cómo las implementas en tu día a día. Veamos algunos escenarios reales donde marca la diferencia:

En reuniones estratégicas

Imagina que estás en medio de una reunión de planeación trimestral. Tu equipo discute el lanzamiento de un nuevo servicio y alguien menciona una estadística sobre tendencias de adopción en el mercado. En lugar de anotar el dato para verificarlo después (y probablemente olvidarlo), puedes usar Quick Search para validarlo en segundos. Mejor aún, Pro Search no solo verificará el dato, sino que te podrá dar contexto adicional relevante para tu industria específica.

Durante la investigación de mercado

El escenario típico de investigación de mercado implica abrir decenas de pestañas con reportes, análisis y estudios, intentando construir una imagen coherente. Con Perplexity, el proceso cambia radicalmente. Por ejemplo, si necesitas entender el panorama competitivo de servicios de suscripción en Colombia, una única búsqueda con enfoque académico te dará no solo los datos actuales, sino también análisis de tendencias y proyecciones, todo con fuentes verificadas.

En la creación de documentación técnica

Uno de los usos más poderosos, y frecuentemente pasado por alto, es en la creación y mantenimiento de documentación. En lugar de actualizar manualmente guías y procedimientos, puedes usar Perplexity Pages para crear documentación que se mantiene al día automáticamente. Por ejemplo, un manual de procesos internos puede actualizarse automáticamente cuando hay cambios en las mejores prácticas de la industria.

Desafíos comunes y cómo evitarlos

El síndrome del "copy-paste"

Es tentador usar Perplexity como un generador de contenido más, simplemente copiando y pegando sus respuestas. Este es quizás el error más común y costoso. En lugar de esto:

• Usa las respuestas como punto de partida para profundizar en temas relevantes

• Aprovecha la capacidad de hacer preguntas de seguimiento para entender mejor el contexto

• Contrasta la información con tu conocimiento del mercado local

La trampa de la sobre-automatización

Algunas empresas intentan automatizar todos sus procesos de investigación y análisis a través de Perplexity. Si bien la herramienta es poderosa, no debe reemplazar el criterio humano. Por ejemplo, en el análisis de tendencias de mercado, usa Perplexity para recopilar y procesar datos, pero mantén el análisis final en manos de tu equipo que conoce las particularidades de tu mercado.

Gestión inadecuada de información sensible

Es crucial establecer protocolos claros sobre qué tipo de información se puede consultar en Perplexity. Por ejemplo, evita incluir datos confidenciales de clientes o información estratégica sensible en tus búsquedas. En su lugar, usa términos genéricos y contextualiza internamente los resultados.

Por dónde empezar: Un enfoque práctico

La mejor manera de adoptar Perplexity es comenzar con un proyecto específico y manejable. Por ejemplo:

Elige un informe recurrente que tu equipo deba producir mensualmente. Durante un mes, ejecuta el proceso tradicional en paralelo con Perplexity. Mide específicamente:

• Tiempo invertido en cada método

• Calidad y profundidad de la información obtenida

• Facilidad de verificación de fuentes

• Capacidad de actualización de la información

Con datos concretos sobre el impacto, podrás tomar una decisión informada sobre cómo y dónde expandir el uso de la herramienta en tu organización.

Mirando hacia el futuro

En casi todas las conversaciones que tengo alrededor de la IA, la pregunta recurrente es: ¿cuál es la mejor?. La realidad es que hoy Perplexity puede ser tu mejor aliado para ciertas tareas, mientras que mañana ChatGPT Search podría destacarse en otras.

Los $20 mensuales que cuesta Perplexity Pro son, sin duda, una inversión mínima considerando el retorno en productividad y calidad de decisiones. Como me comentaba recientemente un usuario de uno de nuestros clientes: “No es el costo de la herramienta lo que hay que considerar, sino el costo de no usarla".

Este es el primer artículo de nuestra serie sobre el futuro de la búsqueda empresarial. En nuestra próxima entrega, haremos un análisis detallado comparando Perplexity AI con ChatGPT Search, ayudándote a decidir cuál es la mejor opción para tu caso específico. ¿Ya usas Perplexity en tu empresa? Cuéntanos tu experiencia en los comentarios.

La semana pasada, una conversación con el Gerente General de una empresa mediana en Cali me hizo confirmar uno de mis temores. Su entusiasmo era contagioso mientras enumeraba todo lo que podría lograr con IA: optimizar procesos, reducir costos, automatizar tareas. Sin embargo, una pregunta crucial quedaba flotando en el aire:

¿Cómo transformaría esto realmente su negocio en los próximos años?

Estamos en el pico de una nueva fiebre del oro. Los números lo confirman: $3.9 mil millones invertidos por VC's en un solo trimestre en IA. Pero esa conversación me recordó una verdad incómoda: la pregunta no es si deberíamos adoptar IA, sino cómo convertirla en algo más que una herramienta - en un amplificador de lo que hace único a nuestro negocio.

Este articulo en 60 segundos

En este artículo encontrarás:

📍 Un análisis de la "fiebre del oro" actual de la IA
   y por qué la eficiencia no es suficiente, sino una trampa

🎯 La Matriz de Nickolaisen: una herramienta práctica 
   para tomar decisiones estratégicas

💡 Insights clave para distinguir entre:
   • Iniciativas que te harán único
   • Acciones que solo te mantendrán al día

🔑 Preguntas estratégicas para evaluar el verdadero 
   impacto de la IA en tu negocio

👉 Tiempo de lectura: 7 minutos

La trampa del ahorro: Por qué la eficiencia no es suficiente

Ante la llegada imponente de esta tecnología, la primera pregunta que todos nos hacemos es obvia: "¿Cuánto podemos ahorrar?". Es válida, sí, pero quedarnos solo allí es peligrosamente incompleto.

La IA puede hacer nuestra operación más eficiente, y el impacto en el corto plazo en los estados financieros puede ser significativo. Pero hay una realidad que no podemos ignorar: la tecnología, por naturaleza, es democratizadora. Cualquier ventaja que obtengamos por adoptar una tecnología es temporal, nuestros competidores nos alcanzarán y además lo harán más rápido que nunca, debido a la facilidad de implementación de las herramientas modernas de IA.

En lugar de comenzar con "¿Cómo podemos usar IA?", necesitamos dar un paso atrás y preguntarnos:

1. ¿Qué significa realmente ganar para nosotros?

2. ¿Qué nos hace únicos y cómo podría la IA potenciar eso?

Estas preguntas nos ayudan a recordar que: Aunque la IA nos está presionando a actuar hoy, necesitamos pensar más allá de la simple adopción y de la eficiencia que genera. La verdadera ventaja no está en la IA por sí misma, sino en cómo la integramos y usamos para impulsar nuestras capacidades distintivas.

Preguntas claves para una estrategia impulsada con IA

Esas preguntas nos obligan a ampliar la perspectiva, a dejar la inmediatez y el apuro que siempre tenemos, y sentarnos a pensar. En lo personal, y volviendo a la reunión que tuve, encontré que hacer estas preguntas cambió por completo la conversación. Sí, al principio generaron incomodidad, pero luego, sin olvidar las posibilidades que puede entregar la IA hoy en lo táctico, comenzamos a profundizar más:

• Visión de futuro: ¿Cómo afectará la IA nuestras capacidades distintivas en 3-4 años? Por ejemplo: si tu diferencial es el servicio personalizado, ¿cómo podrías usar IA para hacerlo aún más excepcional?

• Ventajas Competitivas: ¿Estamos desarrollando una ventaja sostenible o solo siguiendo la corriente? ¿Qué parte de nuestra ventaja competitiva actual podría verse amenazada si no adoptamos IA estratégicamente?

• Conocimiento Único: ¿Qué experiencia o conocimiento único tenemos que la IA podría amplificar? Como ese restaurante familiar que usa IA para escalar la preparación de recetas tradicionales sin perder su esencia.

• Capacidades Fundamentales: ¿Qué capacidades de negocio necesitamos construir, independientemente de la tecnología específica? ¿Qué capacidades organizacionales necesitamos desarrollar antes de que la IA pueda generar valor real?

Esa reunión terminó muy diferente a como empezó. El entusiasmo seguía ahí, pero ahora tenía un propósito más claro: no solo ahorrar, sino también pensar en construir algo verdaderamente único.

Más allá de una herramienta: Una guía para tomar decisiones estratégicas y definir caminos

Hace unos años, un colega al que aprecio enormemente me compartió una herramienta que había transformado sus discusiones de negocio. Ese día conocí otra matriz para mi kit de supervivencia empresarial: la matriz de Nickolaisen.

Nat Nickolaisen la creó buscando resolver algo que nos quita el sueño en las organizaciones: "tomar mejores decisiones en un entorno de muchas ideas o proyectos tecnológicos, recursos limitados y demandas crecientes por resultados". ¿Te suena familiar?

Su búsqueda lo llevó a desarrollar una herramienta que pudiera:

• Traducir decisiones tecnológicas complejas al lenguaje de directivos no técnicos

• Evitar la "parálisis por análisis" que tanto nos paraliza

• Navegar el "miedo a quedarse atrás" - ese FOMO (fear of missing out) que hoy la IA amplifica a niveles estratosféricos

• Identificar claramente dónde vale la pena innovar y dónde es mejor estandarizar

Y todo esto con una simplicidad engañosa que esconde su verdadera profundidad.

Lo fascinante es que, aunque nació en el contexto tecnológico, esta herramienta ha demostrado ser una brújula confiable para la toma de decisiones en prácticamente cualquier ámbito organizacional.

Cuatro alternativas que aclaran el camino

La matriz de Nickolaisen funciona como una brújula o un GPS con dos coordenadas esenciales: qué tan único nos hace algo (diferenciación) y qué tan crítico es para nuestra operación (cercanía al core del negocio).

Al cruzar estas dos dimensiones, emergen cuatro cuadrantes, cada uno con sus propias reglas de juego:

• Territorio de ¿A quién le importa?: La verdad es que lo que cae acá, realmente no lo deberías hacer. Si lo haces es porque toca, no te aportará mucho.

  • La recomendación es: sal corriendo, minimiza el tiempo y recursos invertidos

  • Si existe una solución estándar, úsala

• Territorio de Socios: Acá están esas acciones o iniciativas que quizás valga la pena explorar, prueba ideas que podrían convertirse en diferenciadores futuros

  • La recomendación es: usa socios y el ecosistema para experimentar y aprender junto a ellos, el desenfoque puede ser costoso.

  • Mantén una Inversión moderada y un riesgo controlado

• Territorio de Paridad: Esto es todo lo que se espera de ti y tu negocio, pero que no te hace especial.

  • La recomendación es: ser “suficientemente bueno” y no sobre-invertir.

  • La tentación será querer destacar aquí (es donde la mayor parte de las iniciativas caen), pero es una trampa costosa

• Territorio de Diferenciación: Es el lugar donde se puede ganar, todos quieren estar y pocos logran entrar.

  • La recomendación es: mucho que crees que es diferenciador es paridad, usa las preguntas de estrategia eliminar el ruido. Aquí vive lo que te hace único, donde capturas valor, donde ofreces algo que pocos pueden o logran replicar.

  • Acá es donde la innovación debe ser valiente y constante

El camino será duro pero hermoso

Recorrer estos caminos representa, rasparse las manos, los codos, son heridas y caídas que nos dejarán unas cuantas cicatrices, muchos no las resisten y encuentran otros caminos. Sin embargo, con el tiempo vamos encontrando herramientas cómo el marco de referencia planteado por Nickolaisen, que ni mucho menos son perfectas - ninguna lo es - pero ayudan a ver el bosque cuando los árboles nos abruman.

Además siempre está la experiencia de aquellos que ya vivieron las cicatrices y que conocen algunos de esos caminos, no son reglas escritas en piedra, sino aprendizajes, insights y verdades que emergen cuando la teoría se acerca a la realidad, esas que generan conversaciones profundas y más significativas, más conectadas a la estrategia, estas son algunas de ellas:

• La Trampa de la Solución Permanente La tecnología no es una solución "instalar y olvidar". Cada implementación tecnológica es un paso en un camino continuo, no un destino final. La frustración surge cuando esperamos que una solución dure para siempre, cuando en realidad deberíamos prepararnos para su evolución y cambio. Lo verdaderamente permanente son nuestras capacidades de negocio y lo que nos hace únicos en el mercado - la tecnología es solo el vehículo para potenciarlas.

• El Espejismo de la Paridad: Más Allá del "Todo el Mundo lo Hace" La paridad es como las arenas movedizas del mundo empresarial - entre más luchas, más te hundes. Es tentador sobre-invertir en funcionalidades que "todos tienen", pero existe un punto crítico donde el retorno se vuelve negativo. Sí, necesitas WhatsApp Business y pronto necesitarás IA básica, pero ¿cuánto es suficiente? La clave está en alcanzar el nivel esperado por el mercado sin caer en la trampa de la sobre-inversión.

• El Arte del Portafolio Balanceado Combina iniciativas de impacto rápido con inversiones estratégicas de largo plazo. Es como construir una casa: necesitas un lugar donde vivir ahora (resultados inmediatos) mientras construyes los cimientos de tu mansión futura (transformaciones profundas).

• La Brecha Inevitable Acepta que siempre existirá una distancia entre tus aspiraciones, tus capacidades actuales y lo que la tecnología puede hacer. Esta brecha no es un defecto, es una característica del progreso tecnológico. La clave está en gestionar esa brecha de manera estratégica, no en intentar eliminarla.

• El Factor Tiempo Las capacidades de negocio no se construyen en sprints de 6 meses. Son maratones que requieren paciencia, persistencia y, sobre todo, consistencia estratégica. El éxito no está en la velocidad de implementación, sino en la constancia de la dirección.

• Liderazgo con arte y ciencia El nuevo líder tecnológico necesita ser tanto director de orquesta como explorador. Debe entender la tecnología, sí, pero más importante aún, debe ver más allá del hype para identificar el valor real para el negocio. Este tipo de liderazgo requiere:

  • Visión clara del norte estratégico

  • Capacidad para navegar la incertidumbre

  • Habilidad para balancear la innovación con la estabilidad

  • Enfoque en desarrollar capacidades, no solo implementar tecnologías

• La regla de oro: revisar, adaptar y evolucionar La matriz de Nickolaisen no es un ejercicio de una sola vez. Lo que hoy es diferenciador, mañana será paridad. Lo que es necesario y crítico hoy, será irrelevante mañana. La clave está en:

  • Evaluar periódicamente tus iniciativas

  • Ajustar tu estrategia según evoluciona el mercado

  • Mantener el foco en tus capacidades distintivas

  • Usar la matriz como una brújula, no como un mapa estático

El camino recorrido: Será el que tu escojas

La IA no es una ola pasajera - es un cambio en el nivel del mar. Y mientras algunos siguen discutiendo si deberían mojarse los pies, otros ya están aprendiendo a navegar. La verdadera diferencia no estará en quiénes adoptaron IA primero, sino en quiénes supieron convertirla en un amplificador de su esencia.

Los ganadores serán aquellos que logren:

• Mantener el foco estratégico sin ignorar y balanceando las oportunidades tácticas.

• Usar marcos prácticos para evaluar y priorizar iniciativas, aprender de ellos y evolucionarlos.

• Desarrollar el liderazgo necesario para navegar esta transformación

En 123 Lab recorremos estos caminos. Hemos visto las cicatrices que dejan las decisiones apresuradas y los frutos que da la paciencia estratégica. No se trata solo de implementar IA - se trata de usarla para amplificar lo que te hace único, lo que te hace ser tú.

¿Estás en ese punto donde las preguntas superan las respuestas? ¿Buscas una conversación que vaya más allá de las herramientas y llegue al corazón de tu estrategia?

Todos hemos estado en ese momento que pensamos: "¿Otra jerga técnica de la IA que no entiendo?" No te preocupes, estás en el lugar correcto. Como líder de una empresa, enfrentas decisiones importantes todos los días, y ahora más que nunca, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en una parte esencial de esas decisiones. Lo que a veces parece una caja negra de términos complicados, en realidad puede convertirse en una herramienta poderosa para hacer crecer tu negocio, mejorar la eficiencia y, sí, incluso para que puedas entender mejor a tu equipo y retarlos a ir más allá.

Esta guía no está hecha para técnicos, está diseñada para ti: un líder que necesita comprender cómo la IA puede generar resultados, sin tener que volverte un experto en programación. A lo largo de este artículo, vamos a desglosar siete conceptos clave de IA de manera sencilla y directa, para que puedas entenderlos y, más importante, aplicarlos. Saber de IA no solo te ayudará a tomar decisiones más inteligentes y estratégicas, sino que también evitará que alguien "te meta el dedo en la boca" cuando se trate de inversiones tecnológicas.

Así que vamos a ello. Al final de esta lectura, no solo tendrás un mejor entendimiento de la IA y de esos conceptos con mayor fuerza en actualidad, sino que tendrás una visión clara de cómo puede ayudarte en tu empresa, y a que nadie te tome por sorpresa cuando surja uno de estos conceptos en una de tus conversaciones.

1. Razonamiento y Planificación

Hoy en día, los modelos de IA pueden resolver problemas y realizar tareas utilizando patrones que han aprendido de datos históricos. Piensa en esto como una forma avanzada de razonamiento, similar a cómo lo haría una persona. Pero los modelos de IA más avanzados (cómo GPT-o1) van un paso más allá: no solo resuelven problemas, sino que también puede crear planes detallados y secuencias de acciones para alcanzar un objetivo.

Imagina que estás organizando una conferencia. Tienes una serie de actividades, desde presentaciones hasta mesas de negocio, y necesitas coordinar el tiempo de cada evento para que todo encaje a la perfección, incluso gestionando cambios imprevistos como demoras de los ponentes. Una IA con esta capacidad puede hacer este trabajo por ti, asegurándose de que todo fluya sin problemas, ajustando los horarios si surgen contratiempos, como una presentación que se extiende más de lo esperado, o una cancelación de último minuto. Es como tener un asistente hiperorganizado que no solo sigue las instrucciones al pie de la letra y realiza múltiples planes, sino que también prevé problemas antes de que ocurran y realiza ajustes sin que tengas que intervenir.

¿Por qué importa? Este tipo de capacidad de razonamiento y planificación de la IA puede ser un verdadero salvavidas. Automatiza la logística y la toma de decisiones en tareas complejas, permitiéndote delegar operaciones diarias mientras tú y tu equipo se enfocan en decisiones estratégicas. Esto no solo ahorra tiempo, sino que también mejora la eficiencia operativa y reduce errores costosos, lo que se traduce en menos preocupaciones y más resultados positivos para tu negocio.

2. Fine Tuning

El "Fine Tuning" es como entrenarte para ser un deportista de altísimo rendimiento. Después de un entrenamiento general, perfeccionas su habilidad para desempeñarse en tareas mucho más específicas. En IA, fine-tuning significa tomar un modelo preexistente, como un modelo de lenguaje o predicción, y ajustarlo con datos específicos de tu empresa, para que sea muy preciso en ello. Por ejemplo, puedes tomar un modelo general de lenguaje y afinarlo con los datos de tus clientes para que tu sistema de atención al cliente automatizado proporcione respuestas en el estilo y con la personalización que cada uno de ellos amerita.

¿Por qué importa? Fine tuning permite que las soluciones de IA se ajusten específicamente a las necesidades de tu empresa. En lugar de depender de modelos genéricos, puedes optimizar tu IA para tu industria y tu mercado, lo que resulta en interacciones más precisas con los clientes, mejores recomendaciones y, en última instancia, una experiencia más personalizada que refuerza la lealtad del cliente y mejora los resultados de negocio.

Aunque su costo puede ser elevado y su eficiencia ante los modelos más grande está en duda, sigue siendo una técnica usada en casos específicos.

3. SLM (Modelos de Lenguaje Pequeño)

Imagina que los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) son como un experto muy completo, capaz de manejar desde las consultas más simples hasta las más complejas, pero que requieren mucho espacio y energía para funcionar. Es lo que usualmente encuentras en aplicaciones populares de IA como ChatGPT. Sin embargo, este poder tiene un costo: los LLM necesitan una gran infraestructura de servidores y un alto consumo de energía y agua, lo que los hace costosos de mantener, especialmente en contextos empresariales donde la mayoría de las consultas suelen ser sencillas.

Por otro lado, los SLM (Modelos de Lenguaje Pequeño) son como tener ese mismo experto, pero en una versión más compacta, enfocada en tareas más simples y específicas. Al ser más ligeros, requieren menos energía y recursos para funcionar. Imagina que en lugar de usar un enorme centro de datos para responder una simple consulta de clientes, puedes usar un SLM mucho más económico o incluso ejecutarlo desde una laptop o un dispositivo móvil para tareas rutinarias, sin necesidad de conexión a internet ni una infraestructura costosa.

¿Por qué importa? Los SLM son una solución mucho más eficiente en costos. Dado que no necesitan el mismo poder computacional que los LLM, son ideales para empresas que buscan implementar IA de manera sostenible y económica, especialmente frente al creciente costo de la energía. Al reducir el consumo de recursos, no solo ahorras dinero, sino que también puedes llevar IA a lugares o dispositivos donde antes no era viable, lo cual puede ser una fuente de innovación importante. Esto significa que podrás tener soluciones de IA funcionando en cualquier lugar, respondiendo rápidamente a consultas simples de tus clientes, lo que aumenta la eficiencia operativa y la accesibilidad de la tecnología.

4. Grounding (Anclaje)

Un problema común con los modelos de IA es que a veces generan respuestas inexactas, lo que se conoce como "alucinaciones". El Grounding es una técnica que busca resolver este problema al conectar el modelo con datos concretos y actualizados, asegurando que las respuestas sean correctas y basadas en hechos reales. Por ejemplo, si un cliente pregunta sobre el inventario de productos en tiempo real, un sistema de IA con grounding puede consultar la base de datos actual de la empresa para ofrecer una respuesta precisa, en lugar de dar una estimación basada en datos antiguos.

¿Por qué importa? Grounding es clave para garantizar que las respuestas de tu sistema de IA sean confiables y actualizadas, lo que es fundamental en áreas como la atención al cliente, la toma de decisiones internas y la generación de informes. Esto ayuda a evitar errores costosos y a construir una mayor confianza tanto dentro de tu equipo como con tus clientes.

5. RAG (Generación Aumentada por Recuperación)

El Grounding es el proceso mediante el cual una IA se conecta con datos reales y actualizados, garantizando que las respuestas sean precisas y relevantes. Aquí es donde entra RAG (Generación Aumentada por Recuperación), una técnica utilizada por los desarrolladores para lograr ese grounding de forma eficiente.

En lugar de entrenar completamente el modelo de IA con todos los datos de tu empresa (un proceso costoso y lento), RAG permite que la IA acceda a tus datos privados o específicos solo cuando los necesita. Por ejemplo, si tienes un asistente virtual que responde preguntas sobre tu inventario, en lugar de cargar todo tu catálogo en el modelo, la IA usa RAG para buscar esa información en tiempo real, proporcionando respuestas actualizadas y personalizadas sin necesidad de reentrenar todo el sistema.

¿Por qué importa? RAG ofrece a las empresas una forma inteligente y económica de integrar IA con datos internos, asegurando que las respuestas sean siempre precisas sin incurrir en los altos costos de entrenamiento de modelos. Esto es especialmente útil para atender consultas de clientes o generar reportes empresariales con información actualizada al momento, mejorando la eficiencia operativa sin sobrecargar los sistemas con datos innecesarios.

6. Modelos Transformers y Modelos de Difusión

Dentro del mundo de la IA, existen varios tipos de modelos, y entre los más importantes destacan los Transformers y los Modelos de Difusión. Aunque ambos son fundamentales, tienen enfoques distintos y se aplican a problemas diferentes.

Los Transformers son, probablemente, los más conocidos y usados. Se especializan en el procesamiento del lenguaje natural, lo que significa que pueden leer, interpretar y generar texto de manera coherente y eficiente. El ejemplo más común es ChatGPT, que usa transformers para comprender el contexto de una conversación y responder de manera lógica. Estos modelos son perfectos para tareas como la generación de contenido, traducción automática, redacción de correos electrónicos personalizados o chatbots de atención al cliente, ya que pueden manejar y generar grandes volúmenes de texto con precisión. También los encuentras en asistentes virtuales como Siri o Alexa, que responden a preguntas complejas en tiempo real.

Por otro lado, los Modelos de Difusión tienen un enfoque completamente distinto. Son más conocidos por su capacidad para generar imágenes a partir de descripciones. En lugar de trabajar con texto, los modelos de difusión funcionan como artistas, descomponiendo y componiendo imágenes paso a paso hasta que llegan al resultado final. Un ejemplo de esto son herramientas como DALL·E o Stable Diffusion, que pueden crear imágenes basadas en una breve descripción (o "prompt"). Estos modelos son extremadamente útiles en áreas como el diseño gráfico, la creación de imágenes para campañas publicitarias o la producción de contenido visual único.

¿Por qué importa? Para una empresa, comprender estos dos tipos de modelos es clave. Los transformers pueden mejorar drásticamente la automatización de tareas que requieren procesamiento de texto, como atención al cliente o marketing de contenidos, mientras que los modelos de difusión pueden transformar el proceso creativo, generando visuales impactantes y personalizados sin necesidad de un diseñador gráfico. Cada modelo aborda una necesidad específica, y juntos amplían las posibilidades de la IA en el entorno empresarial, facilitando tanto la generación de lenguaje como de imágenes, optimizando recursos y mejorando la calidad del trabajo generado por la IA.

7. Modelos de Frontera

Los modelos de frontera representan lo último en innovación en IA. Son capaces de manejar una amplia gama de tareas complejas, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la predicción de eventos futuros. Son tan avanzados que pueden hacer cosas que antes parecían imposibles, como crear planes de negocio detallados basados en datos históricos y tendencias del mercado, o identificar oportunidades ocultas en el mercado en función de los patrones de comportamiento de los clientes.

Cada vez que escuches el termino la persona se está refiriendo a “lo último” disponible en el mercado, ya que normalmente estos modelos sirven cómo referente a todos los demás modelos.

¿Por qué importa? Los modelos de frontera son el futuro de la IA. Te permiten estar un paso adelante en la competencia al utilizar tecnología que puede analizar grandes volúmenes de datos y ofrecer soluciones o predicciones más allá de lo que los sistemas tradicionales podrían lograr. Implementar estos modelos en tu empresa puede darte una ventaja competitiva significativa.

Estos siete conceptos son parte de la base necesaria para navegar el mundo de la IA con confianza, que hoy más que nunca se sigue inundando de más y más ruido. Ya sea que estés considerando implementar un chatbot inteligente, incluir información de tu empresa en un asistente a través con RAG, o explorar las posibilidades que le dan a tu empresa los modelos de frontera, ahora tienes unas nuevas bases que te permiten entender mejor estos conceptos y evaluar distintas opciones y discutirlas con tu equipo y tus aliados tecnológicos en sus propios términos.

La pregunta ya no es si deberías incorporar IA en tu negocio, sino cómo hacerlo de manera inteligente y estratégica. En 123Lab entendemos que cada empresa tiene su propio camino hacia la innovación, y estamos aquí para guiarte en ese proceso.

¿Te has encontrado alguna vez frente a una respuesta dudosa o simplemente errónea de una IA que usas en tu día a día? Los modelos de lenguaje actuales generan textos, imágenes, audio y hasta video impresionantes. Sin embargo, a menudo parecen inventar información. Aunque a veces esto sea solo molesto, la creciente presencia de esta tecnología en nuestras vidas plantea preocupaciones sobre estos errores, conocidos como "alucinaciones", especialmente en temas críticos.

Imagina las consecuencias si tu médico o tu banco tuvieran "alucinaciones" al diagnosticarte o revisar tus transacciones. Este escenario, aunque dramático, ilustra la importancia de la precisión en la IA, especialmente cuando se aplica en áreas donde los errores pueden ser costosos o incluso peligrosos.

Los modelos de lenguaje grandes, como ChatGPT y sus competidores, son esencialmente modelos probabilísticos super complejos. Basan sus respuestas en patrones encontrados en sus datos de entrenamiento, que abarcan prácticamente todo Internet. Esta es su mayor fortaleza, pero también la razón de sus "alucinaciones".

Entonces, ¿significa esto que no podremos utilizar la IA generativa en temas que requieren alta precisión? La respuesta se asemeja a cómo resolvemos problemas complejos en la vida real: con equipos de expertos en distintas áreas. Con la IA ocurre algo similar; necesitamos diferentes tipos de modelos trabajando en conjunto.

Es aquí donde entra en juego la IA Híbrida, un concepto importante si estás liderando una empresa mediana con ambiciones de crecimiento y expansión.

¿Qué es la IA Híbrida?

Empecemos por lo básico: la IA Generativa (como ChatGPT) no es el único tipo de IA que existe. Desde hace años interactuamos con distintos tipos de IAs que facilitan nuestra vida, como los algoritmos de recomendación de productos (Amazon, Netflix), de generación de rutas (Waze), de pronóstico de enfermedades o de verificación de transacciones.

La IA Híbrida combina las capacidades de comunicación de los modelos generativos con otros tipos de IA. Cada una aporta sus fortalezas únicas, permitiendo cerrar las brechas de una con las ventajas de otra. El resultado es un sistema más robusto, adaptable y confiable. Es como tener un equipo donde el estratega, el analista de riesgos, el experto en números, el comunicador y el especialista en regulaciones trabajan en perfecta armonía.

Para ti y tu empresa, esto se traduce en:

1. Mayor precisión en la toma de decisiones: Combina el análisis de datos con el contexto y la intuición.

2. Adaptabilidad a diferentes escenarios: Se ajusta a las necesidades cambiantes de tu negocio.

3. Mayor transparencia y confianza: Reduce los errores y las "alucinaciones" comunes en algunos sistemas de IA.

¿Cómo resolvería mis problemas la IA Híbrida?

Imaginemos un escenario común: estás considerando expandir tu negocio a un nuevo mercado. Con la IA generativa, puedes obtener investigación sobre mercados, normas y cifras, ordenar la información e iterar ideas sobre cómo proceder. Sin embargo, esto no reemplaza la precisión de un equipo de analítica realizando proyecciones basadas en tus datos, o los algoritmos de recomendación para ventas cruzadas en ese nuevo mercado. Aquí es donde la IA Híbrida marca la diferencia.

Visualiza una IA que en cada interacción:

1. Analiza datos del mercado con precisión estadística.

2. Interpreta noticias y sentimientos del consumidor en tiempo real.

3. Considera regulaciones locales y riesgos potenciales.

4. Genera estrategias creativas basadas en casos de éxito similares.

Todo esto sin tener que mover informes de un lado a otro, sino concentrado en una conversación que mantienes con uno de tus Agentes de IA Híbrida. Ese es el verdadero poder de la IA Híbrida: sumar las habilidades de varios para generar un resultado integral.

Tomemos otro ejemplo más cotidiano: un chatbot de atención al cliente. Con IA Híbrida, este podría:

1. Manejar las consultas iniciales de los clientes con respuestas naturales y contextuales, basadas en información real del negocio.

2. Evaluar en tiempo real el tono y la satisfacción del cliente durante la interacción mediante un sistema de análisis de sentimientos.

3. Determinar el nivel de riesgo de la operación y solicitar la aplicación de ciertos controles según sea necesario.

4. Decidir cuándo escalar la conversación a un agente humano mediante un sistema de toma de decisiones basado en reglas.

5. Sugerir productos personalizados basados en el historial de compras y las preferencias del cliente a través de un algoritmo de recomendación.

El resultado: una experiencia de atención al cliente altamente personalizada y eficiente, que combina lo mejor de la automatización con el toque humano.

Una de las mayores ventajas de la IA Híbrida es su capacidad para explicar sus decisiones. No es una caja negra que arroja resultados misteriosos. Esto es crucial para:

• Ganar la confianza de tu equipo y stakeholders.

• Cumplir con regulaciones y auditorías.

• Mejorar continuamente tus procesos de toma de decisiones.

Retos y soluciones para la adopción de la IA Híbrida

Como toda implementación tecnológica, la adopción de IA Híbrida no está exenta de desafíos. Sin embargo, para cada reto existe una solución práctica. A continuación, te presentamos un resumen visual de los principales retos y sus respectivas soluciones:

Preparándose para el Futuro: Integración de la IA Híbrida en tu Estrategia

La pregunta clave es: ¿cómo integrar la IA Híbrida en tu organización? Aunque existen múltiples enfoques, es crucial elegir un camino que genere capacidades distintivas y se alinee con tus objetivos estratégicos. Aquí te presentamos 5 pasos clave, con ejemplos concretos, para guiarte en este proceso:

1. Alinea la IA Híbrida con tu visión de negocio

   • Estudia y define cómo la IA Híbrida puede impulsar tus objetivos estratégicos. Por ejemplo, si tu meta es mejorar la satisfacción del cliente, evalúa cómo implementar un sistema de atención al cliente basado en IA Híbrida que combine análisis de sentimientos con procesamiento de lenguaje natural.

   • Identifica 2-3 áreas de alto impacto donde enfocar los esfuerzos y generar hipótesis de negocio. Por ejemplo, podrías centrarte en optimización de inventario, personalización de marketing o detección de fraudes.

2. Cultiva las capacidades necesarias

   • Forma un equipo multidisciplinario con el talento existente en tu organización. Busca empleados con habilidades analíticas y conocimiento del negocio para liderar iniciativas de IA.

   • Complementa las habilidades internas colaborando con el ecosistema externo. Asociarte con startups, consultoras o universidades puede proporcionar experiencia en ciencia de datos y estrategia tecnológica.

   • Invierte en capacitación para desarrollar habilidades críticas. Ofrece cursos y talleres sobre análisis de datos y adopción y uso de IA, fomentando una cultura de aprendizaje continuo y experimentación.

3. Implementa con un enfoque ágil

   • Inicia con experimentos sobre las hipótesis generadas en las áreas prioritarias identificadas. Por ejemplo, si elegiste personalización de marketing, podrías comenzar con un piloto de recomendaciones de productos basadas en IA Híbrida para un segmento específico de clientes.

   • Establece ciclos rápidos de "hacer-medir-aprender" para iterar y mejorar. Define métricas claras, como el aumento en la tasa de conversión, y ajusta tu estrategia basándote en los resultados.

4. Asegura una base sólida de datos

   • Mientras experimentas, evalúa y mejora la calidad y accesibilidad de tus datos. Esto podría implicar la implementación de nueva tecnología o la mejora de tus procesos de recolección de datos de clientes.

   • Crea nuevas iniciativas que capitalicen las posibilidades de mejorar tus datos. Por ejemplo, implementa un programa de fidelidad que no solo recompense a los clientes, sino que también enriquezca tu comprensión de sus preferencias y comportamientos.

5. Mide el impacto y ajusta el rumbo

   • Mantén el foco de tus experimentos sobre resultados de negocio y no sobre cuánta IA hay en tu organización. Por ejemplo, mide el aumento en ingresos, la reducción de costos operativos o la mejora en la satisfacción del cliente, no solo el número de modelos de IA implementados.

   • Realiza revisiones trimestrales para evaluar el progreso; premia tanto los éxitos como los fracasos. Organiza sesiones de "lecciones aprendidas" donde el equipo pueda compartir abiertamente los desafíos enfrentados y las soluciones encontradas.

Recuerda, la adopción de IA Híbrida es parte de un viaje más amplio hacia convertirte en una organización "data-driven". Este proceso impacta múltiples aspectos de tu empresa: talento, procesos, organización, infraestructura y herramientas. Al seguir estos pasos y mantener una visión clara de tus objetivos, estarás bien posicionado para aprovechar todo el potencial de la IA Híbrida y liderar en tu industria.

El Camino Hacia Adelante con IA Híbrida

La IA Híbrida no nos parece una moda más, sino el futuro de la toma de decisiones empresariales inteligentes. Al fusionar diversos tipos de IA, ofrece precisión y adaptabilidad sin precedentes, permitiendo a las empresas Colombianas competir en mercados globales usando la tecnología para ampliar sus ventajas. Es por eso que en 123Lab, nuestra misión es potenciar tu crecimiento y expansión a través de esta tecnología innovadora.

Imagina anticiparte a los cambios del mercado, operar con mayor eficiencia y tomar decisiones más acertadas. La IA Híbrida hace esto posible, conectando tu visión de negocio con las infinitas posibilidades que ofrece esta tecnología. No se trata solo de implementar sistemas; se trata de transformar tu organización para que sea verdaderamente "data-driven".

¿Estás listo para liderar la evolución de tu negocio? Contáctanos hoy y descubre cómo 123 Lab puede ayudarte a construir un futuro más inteligente y competitivo con IA Híbrida.

Inicia tu Viaje hacia la IA Híbrida

Acerca de 123Lab

En 123Lab, nos dedicamos a impulsar el crecimiento sostenible de empresas medianas colombianas, con especial atención a aquellas en etapas de expansión o con potencial de internacionalización. Nuestro enfoque único combina experiencia en tecnologías emergentes como la IA con una profunda comprensión de estrategia empresarial, permitiéndonos ofrecer soluciones personalizadas que generan resultados tangibles. Con nuestro modelo de CTO Fraccionado, brindamos liderazgo tecnológico estratégico de alto nivel, ayudándote a navegar el complejo panorama digital y a capitalizar las oportunidades de crecimiento.

Todos sabemos que muchas veces las conversaciones para gestionar los riesgos en nuestras organizaciones son las últimas que tenemos, sea por ausencia de tiempo o recursos para poder abordarlas. Son aquellas que hubiésemos querido tener a tiempo cuando uno de esos riesgos se hace realidad.

Este artículo explora cómo desde una organización mediana o pequeña podrías utilizar la I.A. para mitigar alguno de esos riesgos con capacidades similares a las que tiene una organización con 10 veces los recursos con los que cuentas.

Agentes de IA: Los Nuevos Auditores Virtuales

En un artículo anterior explicamos todo sobre los agentes de IA (acá el link si te lo perdiste). Esta vez los llevaremos a un contexto particular: hacerlos funcionar como auditores virtuales, trabajando las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Este no es un concepto nuevo, ya que durante años hemos tenido sistemas de información que analizan transacciones y pueden detectar ciertos riesgos en nuestras organizaciones. Si esto es así, ¿cuál es la diferencia?

Comprensión del lenguaje: Los modelos de IA generativa en los que se basan los agentes de IA tienen la capacidad de entender nuestro lenguaje. Esto implica que no solamente pueden leer registros en una base de datos, sino que también pueden leer correos u otras fuentes buscando información relevante para hacer su trabajo. Además, pueden hacer una búsqueda solamente con una nueva instrucción; es decir, si quiero que mi agente auditor realice una nueva función, reprogramarlo no son miles de horas de código sino un diálogo con unas cuantas interacciones.

Procesamiento de imágenes: El procesamiento de imágenes y otros medios como el audio o video abre muchas más posibilidades para un agente que trabaje como auditor. Esto incrementa la cantidad de tareas que puede realizar, ya que su trabajo se puede extender a otras áreas con mayor facilidad, como la manufactura o logística.

El costo: Los sistemas que mencionábamos anteriormente son sumamente costosos y normalmente están dirigidos a corporaciones que puedan pagarlos. Sin embargo, desplegar un agente de IA que se entrene con mis datos propios puede costarme desde unos pocos dólares al mes. Además, el despliegue de esto es cada vez más simple con herramientas "No-Code" que encontramos en el mercado.

Cuando una empresa tiene confianza en su capacidad para manejar los riesgos, puede permitirse ser más audaz en sus estrategias de crecimiento.

Ideas para Agentes de IA que me ayuden a gestionar riesgos

Acá van unas cuantas ideas sobre Agentes que podrías utilizar en tu organización para mitigar la materialización de algunos riesgos:

1. Auditor de contratos: Examina acuerdos legales para identificar cláusulas de riesgo o incumplimientos.

2. Conciliación de transacciones bancarias: Verifica automáticamente las conciliaciones entre los estados bancarios y los registros contables.

3. Auditor del proceso de compra: Compara facturas con órdenes de compra y recibos para detectar discrepancias.

4. Auditor de gastos de viaje: Examina los informes de gastos para identificar anomalías o incumplimientos de políticas.

5. Detector de transacciones inusuales: Identifica patrones atípicos en las transacciones financieras que podrían indicar fraude.

6. Inspector de calidad del producto: Analiza datos de producción para detectar desviaciones de los estándares de calidad o irregularidades.

7. Auditor de calidad de datos: Verifica la integridad y precisión de los datos en los sistemas de la empresa.

8. Evaluador de riesgo reputacional: Monitorea medios y redes sociales para identificar amenazas a la imagen de la empresa.

9. Auditor de procesos de recursos humanos: Revisa procesos de contratación, promoción y despido para asegurar equidad y cumplimiento.

10. Auditor de seguridad en accesos: Analiza los cambios en los permisos y accesos a los sistemas de tu organización y genera alertas al respecto.

Estos son unos pocos; sin embargo, existen decenas de controles y actividades que toda organización con ambición y ganas de crecer debería tener para estar sobre una base firme que les facilite dicho crecimiento.

Un camino con retos cada vez más simples

Cómo todo cambio en una organización utilizar agentes de IA para la gestión de riesgo no viene sin sus propios retos, estos son los principales:

Muchos de estos retos podrían detener una iniciativa de este tipo, pero hay diferencias importantes. Primero, si hoy alguien en tu organización hace alguna de estas revisiones, la misma data que usa o fuentes, sean correos, archivos de bancos, acceso a sistemas o cualquier otra, puede ser procesada por un agente, algo con lo que no contábamos antes. Además, tener un agente para mantener tu data con calidad podría ser el primer agente que pongas a trabajar. Por otro lado, actualmente existen muchísimas plataformas que hacen que sea super económico automatizar e integrar fuentes de información para que tu agente opere solo (Zapier, Make.com, N8N, ActivePieces) son solo algunas de las más conocidas.

El reto más importante de todos será siempre la aceptación del personal y comenzar a tener esa fuerza laboral mixta entre personas y agentes de IA. Este ha sido el reto eterno en los proyectos que incluyen una nueva tecnología; sin embargo, hoy la tecnología que amenaza puede ser quien nos acompañe a suavizar el impacto. La razón: "usar la IA para que ayude con la gestión del cambio". Ahora bien, es importante recordar:

Caminando hacia un futuro más seguro

La integración de Agentes de IA en la gestión de riesgos no es solo una tendencia, creo que será un estándar que redefinira la forma en que las empresas se protegen y crecen. Con la capacidad de procesar vastas cantidades de datos en tiempo real, anticipar problemas antes de que ocurran e incluso adaptar sus estrategias sobre la marcha, estos agentes nivelan el campo de juego.

El camino hacia esta nueva era de gestión de riesgos inteligente está abierto y es más accesible que nunca. La pregunta ya no es si tu empresa puede permitirse implementar estas soluciones, sino si puede permitirse no hacerlo. En un mundo empresarial cada vez más complejo y volátil, los Agentes de IA no son solo una herramienta más; son un socio silencioso las 24 horas, un guardián incansable.

Si quedaste con la suficiente curiosidad para saber cómo llevar este tipo de agentes a tu organización escríbenos al correo y con gusto coordinaremos una conversación y te guiáremos en el camino: contacto@123lab.com.co

A la fecha, ¿en cuántas conversaciones has estado en las que se genera la pregunta?: "¿Ahora con esto de la I.A., qué van a estudiar mis hijos, o qué hacemos nosotros?". Preguntas como esa o variantes de la misma rodean muchos círculos de conversaciones sociales y profesionales: padres preocupados por el futuro de sus hijos y también profesionales cuestionándose ¿qué van a hacer en el futuro cercano?

Al igual que ustedes, no tengo la "bala de plata" con la respuesta, pero sí me gustaría proponer la reflexión sobre 3 ideas que pudiesen ayudar a trazar caminos al respecto.

Aprender del razonamiento de la IA, puede ser tu ventaja competitiva

Hace solo unos días OpenAI lanzaba un nuevo modelo al mercado: “gpt o1”. Este es el primer modelo que no sigue la tendencia de "más grande es mejor"; no es un modelo más grande ni poderoso en términos de procesamiento o de la información con la que fue entrenado. Sin embargo, ha sido uno de los primeros modelos en superar significativamente a "humanos expertos" en varias pruebas que se utilizan para "medir la inteligencia" en un tema en particular, y además superó a los modelos anteriores por mucho más.

En el examen clasificatorio para la Olimpiada Internacional de Matemáticas, gpt o1 resolvió el 83% de los problemas, mientras que su predecesor, GPT-4o, logró resolver el 13%. En competiciones de codificación, GPT-O1 superó al 93% de los competidores humanos, alcanzando una calificación Elo de 1807

La razón: Este modelo "piensa" antes de responder. Bueno, realmente no piensa, al menos no como creemos que pensamos tú y yo, sino que utiliza una técnica conocida como "cadena de pensamiento". Esta técnica implica que, para una tarea, el modelo planea cómo dar su respuesta y, en vez de dar una respuesta directa, comienza a hacerse preguntas sobre las respuestas que va generando, todo, siguiendo un plan. Muy parecido a algo que conocemos como "pensamiento sistémico". Si quieres profundizar en esto, te recomiendo este video:

Sin embargo, la idea no es hablar de este o de cualquier modelo, sino de lo que puede significar para nosotros como personas tener acceso a una tecnología como esta. Y no hablo de la respuesta evidente: "Obtener mejores respuestas".

Quiero hablar de que es posible ver el proceso de razonamiento que tuvo la IA para llegar a la respuesta. Y claro, a una pregunta simple puede que no sea muy interesante dicho proceso, pero si hablamos de preguntas complejas, la cosa es diferente.

Piénsalo: si tengo en mis manos un experto nivel PhD, resolviendo no solo preguntas, sino problemas complejos y, además, puedo ver cómo "razona" o "piensa", tengo acceso a estudiar su proceso de razonamiento, las preguntas que se realizó y cómo llegó al resultado. Y sí, normalmente usamos la IA para el resultado, pero piénsalo mejor por un minuto: tener acceso al proceso es una ventana a la salsa secreta del aprendizaje y es poder saber paso a paso cómo alguien llega a una respuesta creativa a un problema complejo, qué técnicas usa y por qué. Llegamos al punto en el que:

Esta es una manera indudable en la que nosotros podemos mejorar la calidad de nuestro razonamiento, desarrollar ese pensamiento sistémico del que hablábamos y ser más competentes ante la IA. Si ella sube el nivel, nosotros también, porque gracias a ese aprendizaje podremos hacer mejores preguntas y no simplemente esperar la respuesta final. Las preguntas que nos podemos hacer son:

¿Cómo están nuestras capacidades de pensamiento sistémico? Y más aún: ¿Cómo incluyo esta nueva capacidad de razonar que tiene la IA en mi organización?

Un colegio startup: incubadoras de talento para un mundo con IA

Disclaimer: Voy a tocar un tema tan pantanoso como la religión y la política: la manera en la que decidimos como familia educar a nuestros hijos. Adelanto: no tengo hijos, por lo que, al igual que tú que sí los tienes, puedo tener un sesgo terrible. Pero "menos es más" es un espacio para la reflexión y el debate, no para definir lo bueno y lo malo. Aclarado eso...

¿Por qué hablar de un sistema educativo que debería comenzar a parecerse más a una startup que a un colegio? La respuesta no radica en el uso de la tecnología, ni tampoco en la manera de organizarse, y mucho menos en querer ser "moderno" por el simple hecho de serlo. La razón principal está en la cantidad de retos y, más aún, en el cómo los enfrenta cualquier tipo de emprendimiento. Un emprendimiento reta a quienes son parte de él a jugar una importante diversidad de roles ante distintos tipos de problemas. No pueden darse el lujo de decir "eso es problema del jurídico" o del de producto nada más; cuando un problema amenaza la existencia en sí de la organización, todas las manos están disponibles para resolverlo, mucho más cuando las manos no son muchas. Eso lo que genera es que, indistintamente de que seas experto en una cosa u otra, se produce una exposición importante ante retos y roles que te tocará jugar y que en otros contextos quizás nunca pudiste haber tenido, mejorando esas capacidades de enfrentar retos diferentes, además de fomentar el trabajo en equipo y otro tipo de habilidades personales cada vez más vigentes y necesarias.

Ahora bien, en nuestros sistemas de educación estaríamos hablando de una educación basada en proyectos, algo que ya existe. Pero sumemos las capacidades de una IA que razona a esa ecuación. Entonces tenemos un mentor que no solamente te puede dar las respuestas a problemas complejos, sino que también te acompaña a crear patrones de pensamiento para que tú resuelvas el problema o para que los resuelvan juntos, y puedas ir incrementando ese factor crítico para el aprendizaje: la curiosidad.

La curiosidad es el camino para encontrar la pasión por algo. Si soy capaz de ir más allá con mi curiosidad, incremento las posibilidades de encontrar mi pasión, pero además soy capaz de hacerlo viviendo y experimentando las cosas, porque pude tener un compañero experto que me guió en el camino. Esto no reemplazará a los profesores; en mi opinión, seguirán siendo unos guías fundamentales, pero también los retará para que acompañen a sus estudiantes a usar mejor una nueva herramienta, una que se posicionaría como la principal herramienta de aprendizaje.

Entonces, para que esto no sea una queja y alabanzas a los sistemas públicos y privados de educación, ¿qué tal si empezamos por casa? De acá las preguntas que nos podríamos hacer:

• ¿Podría yo usar la IA para aprender más de las cosas que le apasionan a mi hij@?

• ¿Podría fomentar su curiosidad y desarrollar proyectos juntos usando esta tecnología? tecnología?
  
  En una sociedad donde el conocimiento de más alto nivel está perfectamente condensado a un clic: ¿vale más el conocimiento experto, o la experiencia?

Juegos de guerra corporativos: potenciadores del liderazgo con IA

Teníamos que llegar finalmente a nuestras organizaciones. Y sí, todo lo que hemos conversado hasta ahora es completamente aplicable a nuestras organizaciones. La pregunta que siempre surge es: ¿cómo? Pues acá vamos a desarrollar una idea.

Nosotros los latinos tenemos una oportunidad enorme sobre la cual deberíamos reflexionar mucho más. Colocamos una connotación negativa a la palabra "discutir"; inmediatamente se nos viene ese sentimiento de “pelea” y no tanto la de "debate". No sé si tendrá que ver con nuestro sistema educativo que, a diferencia de otros, no promueve el debate y la discusión como mecanismo para mejorar la argumentación. Y creo que la empresa es ese lugar donde deberíamos discutir y debatir más. Ahora bien: ¿cómo lo hacemos de una manera más segura?

Imaginemos que puedes armar grupos interdisciplinarios, cuyo objetivo es resolver un reto o caso de negocio hipotético, el cual ha sido generado por una IA entrenada para ello. Ahora bien, resolver el caso no simplifica plantear un plan y ya, sino que este puede ir evolucionando y la IA sea capaz de evaluar las decisiones que se van tomando en cada momento y haciendo preguntas al equipo para saber cómo fueron llegando a esas conclusiones. Interesante, pero si tenemos una IA que resuelve el problema, ¿para qué hacer eso? Mejor uso la IA y ya.

¿Qué pasa si todos resuelven problemas con la misma IA? Las respuestas comenzarán a parecerse bastante y, aunque cada problema es el mismo, la diferencia estará no en quién use o no la IA, que ya es evidente, sino en cuán bueno soy usándola y para eso debo practicar. Por eso, volvamos a la idea anterior pero con un cambio:

¿Qué tal si hago la misma dinámica para resolver unos retos o problemas hipotéticos, pero esta vez permito que quienes participen puedan usar la IA para resolver dicho reto? Una hackathon que incluye personas de todos los equipos y que busca resolver casos complejos que requieran la suma de todo su conocimiento, el mejor uso que le puedan dar a la IA y que les permita vivir experiencias en equipo que faciliten el desarrollo de otras habilidades, el pensamiento divergente y mucho más.

¿Interesante, no? La pregunta es entonces para ti, líder: ¿Qué desafíos actuales podrían beneficiarse de este enfoque de 'juegos de guerra' con IA? Y más aún, ¿por qué no hacerlo ya?

Ahora, es tu turno

Inicia por recordar que la IA no es solo una herramienta más de las cientos que tenemos; es un catalizador potencial de la innovación y creatividad que está esperando que lo aproveches. El desafío real no está en reconocer su potencial, sino en encontrar formas únicas de integrarlo en nuestras vidas, procesos empresariales y estrategias de negocio.

Imagina usar la IA no solo para resolver problemas, sino para descubrir oportunidades que ni siquiera sabíamos que existían. ¿Qué pasaría si utilizáramos los 'juegos de guerra corporativos' con IA para simular escenarios de mercado que parecían imposibles? O ¿cómo transformaríamos nuestra cultura organizacional si la IA nos ayudara a mapear y potenciar las fortalezas ocultas de cada uno de nosotros?

La invitación siempre será a reflexionar, con todas las preguntas planteadas. De esas reflexiones me quedo con que: el futuro no pertenecerá a quienes usan la IA de manera convencional, sino a quienes se atreven a reimaginar su potencial.

¿qué es eso de agentes de IA?

Los agentes de IA son sistemas de inteligencia artificial diseñados para realizar tareas completas de forma autónoma. A diferencia de los asistentes con IA más comunes, los agentes planifican y ejecutan acciones complejas sin intervención humana constante

¿por qué tanto alboroto?

En los próximos meses y años vamos a ver una absoluta explosión de agentes de IA. La realidad es que los modelos de IA generativa que usamos producen muy buenos resultados como generalistas y, aunque cada vez son mejores en casi todas las tareas, muchas empresas, emprendimientos o personas como tú y como yo, no quieren "buenos resultados" sino "extraordinarios".

Es por eso que vamos a ver muchos agentes que tenderán a ser "extraordinarios" en actividades muy puntuales, pero no solo interactuando con una persona sino haciendo toda la tarea completa.

y, ¿eso no existía antes?

Sí, hace años que gran parte de las decisiones de las bolsas de valores las toman algoritmos, lo mismo pasa en mercados energéticos. Sin embargo, los agentes que veremos están basados en IA generativa, es decir: "entienden nuestro lenguaje" pero también "crean código, es decir, hablan el lenguaje de otras máquinas". Eso quiere decir que el tiempo y costo para crear y desplegar un agente que haga una serie de tareas se ha reducido prácticamente al mínimo.

Ya no es obligatorio tener un desarrollador para crearlo, ya le puedes pedir al modelo que interprete y tome la mejor decisión. Para mí esa es la mayor diferencia: crear un agente puede ser una cuestión de minutos y en un mundo tan digital como el nuestro vivirán miles de agentes. Algunos genéricos como las siguientes generaciones de Siri, Google Assistant, Alexa y sus amigos, pero también tú tendrás tus propios agentes, que interactuarán con estos y muchos otros.

dame más, necesito un ejemplo

Por un momento imaginemos que tenemos un agente de IA para gestión financiera empresarial. Este agente no solo revisa las cuentas de la empresa y registra gastos, sino que toma decisiones para mejorar la salud financiera del negocio. Este podría realizar actividades como:

- Analizar patrones de gasto de la empresa y sugerir áreas donde optimizar costos.

- Negociar con proveedores para obtener mejores precios o condiciones de pago.

- Invertir el excedente de efectivo en instrumentos financieros de corto plazo, basándose en análisis de mercado en tiempo real.

- Alertar sobre transacciones inusuales o posibles fraudes.

- Preparar y presentar las declaraciones fiscales de la compañía.

Lo interesante es que hace todo esto de forma autónoma, consultando con el CFO o el equipo directivo solo para decisiones importantes o cuando necesita aprobación. El agente aprende de las políticas financieras de la empresa y de la retroalimentación que reciba de los directivos, adaptándose a los objetivos de crecimiento y rentabilidad.

¿qué implicaciones tendría esto?

- Democratización de la gestión avanzada: Pequeñas y medianas empresas tendrán acceso a un nivel de gestión empresarial avanzada (en finanzas o mercadeo por ejemplo) antes solo disponible para grandes corporaciones.

- Eficiencia y ahorro de tiempo: Tareas que antes ocupaban a equipos enteros ahora se realizan en segundo plano, liberando recursos humanos para tareas más estratégicas.

- Toma de decisiones mejorada: El agente puede procesar y analizar mucha más información que un equipo humano, llevando a decisiones financieras más informadas y oportunas.

- Personalización a medida: Cada agente se adapta a las necesidades y estructura financiera específica de cada empresa, con poco entrenamiento.

- Nuevos modelos de negocio: Surgirán empresas especializadas en crear, entrenar y mantener estos agentes financieros corporativos.

- Desafíos de seguridad y cumplimiento: Se abrirá un debate sobre la seguridad de la información financiera y el cumplimiento de regulaciones con estos agentes autónomos.

en conclusión… ¿qué podemos esperar?

Los agentes de IA representan un avance significativo en la automatización y toma de decisiones, no solo en organizaciones sino también en la vida personal. Según creemos, su impacto será notable en facilitar:

- Accesibilidad: Herramientas de análisis y gestión avanzadas estarán al alcance de más personas y empresas.

- Eficiencia: Tareas complejas se realizarán más rápido y con menos errores.

- Nuevas dinámicas laborales: Creará una nueva forma en que las personas interactúan con la tecnología en el trabajo.

El desarrollo de los agentes de IA es un proceso en marcha, no es una panacea y aún representa importantes retos en marcos de regulación, como por ejemplo el manejo y tratamiento de datos personales en modelos grandes de lenguaje. Algo que los reguladores demuestran que no han entendido al simplemente tratar de extender las normas actuales a este tipo de tecnología.

Por eso es importante mantenerse informado y pensar en cómo estos agentes pueden aplicarse de manera práctica en tu campo. La clave está en encontrar usos concretos que aporten valor real, no en adoptar la tecnología porque es "cool" tener IA.

Los que logren integrar estos agentes de manera efectiva o diferente en sus procesos podrán tener algún tipo de ventaja. No se trata de reemplazar el juicio humano, sino de complementarlo con herramientas más potentes.

Según algunos medios expertos en el tema, la explosión de agentes en el mercado ya ha empezado, pero veremos un crecimiento importante en los próximos 12 meses y mejoras significativas en los próximos 2 a 5 años.

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, visualiza equipos de agentes de IA colaborando en empresas, cada uno con roles especializados. De ahí que uno de tus próximos compañeros de trabajo puede que sea uno de estos agentes.

La pregunta relevante es:

¿cómo podemos usar los agentes de IA "HOY" para mejorar nuestro trabajo y resolver problemas reales?