Mike Mösch, CDO de AIVERSO, está especializado en implantación de Inteligencia Artificial, agentes de IA, automatización y Business Process Management aplicado a empresas.

1. Usar IA no es implantar IA

Desde mi experiencia, cada vez más empresas y cooperativas han empezado a utilizar la Inteligencia Artificial como una herramienta de apoyo, muchas veces de forma todavía ocasional. Profesionales de gestión, responsables de departamento e incluso técnicos de campo trabajan ya simultáneamente con soluciones de OpenAI, Copilot, Gemini y, cada vez más, Claude.

Es un avance relevante porque las organizaciones están empezando a tomar conciencia de una diferencia fundamental: no es lo mismo utilizar ocasionalmente una herramienta de Inteligencia Artificial —y menos aún hacerlo mediante cuentas gratuitas o no corporativas— que implantar la IA como parte de la estructura cognitiva de una empresa.

No se trata de una distinción semántica ni teórica. Es una diferencia que he comprobado directamente en proyectos de implantación permanente y transversal de sistemas de IA destinados a asistir procesos de gestión, administración, análisis, decisión y, en el caso de las cooperativas agrarias, también determinados procesos técnicos y de campo.

Y el reto es considerable.

El uso individual tiene un impacto organizativo limitado

Todavía encontramos muchos profesionales que utilizan la IA para resolver necesidades concretas: redactar un documento, analizar determinada información, preparar una respuesta o aprender a construir mejores instrucciones y prompts. Son usos válidos, pero su impacto organizativo es necesariamente limitado.

Incluso ocurre algo especialmente significativo: una misma tarea se realiza unas veces con IA y otras sin ella. Esto provoca diferencias importantes en tiempos de ejecución, metodología y calidad del resultado. No existe todavía una forma de trabajo estable, sino una utilización dependiente de la iniciativa y del criterio individual de cada usuario.

Dónde empieza realmente la implantación

La implantación comienza precisamente cuando dejamos de considerar la IA como una iniciativa personal y empezamos a construir un sistema corporativo de trabajo: autorizado por la empresa, controlado, accesible para los perfiles que lo necesitan y diseñado para utilizarse de manera recurrente dentro de los procesos.

Si queremos que la Inteligencia Artificial aporte valor real a cada departamento o función, el objetivo ya no puede limitarse a «usar IA». Debemos preguntarnos dónde puede intervenir dentro del proceso para reducir tiempos de ejecución, disminuir tasas de error, mejorar la calidad y permitir realizar trabajos que, por coste, volumen de información o capacidad de análisis, hasta ahora simplemente no podían hacerse.

Esto exige un planteamiento de implantación completamente distinto.

Una organización puede tener decenas de empleados utilizando herramientas de IA —incluso algunas no autorizadas— y, sin embargo, mantener prácticamente intactos sus procesos de trabajo. El verdadero cambio empieza cuando una parte creciente de esos procesos cognitivos pasa a estar asistida de manera sistemática por sistemas de IA diseñados para la organización.

Ahí comienza, a mi juicio, la transformación empresarial asociada a la adopción integral de la Inteligencia Artificial.

Y probablemente ese sea hoy uno de los mayores retos: conseguir que las personas adopten estos sistemas, los incorporen de manera frecuente a su trabajo y lo hagan dentro de un marco corporativo controlado, autorizado y común para toda la organización.

2. La IA como activo empresarial

Cuando una empresa o cooperativa empieza a implantar Inteligencia Artificial de manera estructurada, cambia por completo el enfoque.

Ya no se trata de buscar «la mejor herramienta» para todo ni de permitir que cada profesional utilice por su cuenta aquello que considere más conveniente. El primer síntoma de una implantación real es mucho más concreto: la empresa dispone de un protocolo de uso de Inteligencia Artificial.

El protocolo de uso: el primer síntoma de una implantación real

Para mí, este punto es determinante.

Cuando existe un protocolo, significa que la organización ya ha tomado conciencia de dos cuestiones esenciales: de la oportunidad que representa la IA y, al mismo tiempo, de los riesgos asociados a su utilización.

Mientras ese protocolo no existe, normalmente tampoco existe una verdadera estructura alrededor de la IA. No hay criterios comunes, no hay herramientas autorizadas, no hay una política clara sobre qué información puede utilizarse, qué sistemas están permitidos ni cómo debe validarse el trabajo generado.

En la práctica, cada persona se busca la vida.

Y esto no es una hipótesis. En proyectos reales hemos encontrado profesionales que utilizan deliberadamente herramientas gratuitas con información corporativa porque la empresa no les proporciona una alternativa autorizada. Incluso conociendo los riesgos asociados al tratamiento de los datos.

Ahí aparece una contradicción importante.

La empresa puede creer que todavía «no está utilizando IA» porque no ha contratado ninguna solución corporativa, mientras parte de sus empleados ya la utilizan diariamente de manera informal, descontrolada y fuera de cualquier marco de gobierno.

Por tanto, el primer valor del protocolo no es burocrático.

Es organizativo.

Define qué sistemas pueden utilizarse, bajo qué condiciones, con qué tipos de información, qué responsabilidades tiene el usuario y qué controles deben aplicarse. En definitiva, convierte una práctica informal en una capacidad reconocida y gobernada por la empresa.

Del conocimiento personal al patrimonio operativo de la empresa

El segundo paso es igualmente importante: elegir un sistema corporativo de suscripción y convertirlo en el entorno habitual de trabajo asistido por IA.

A partir de ahí empieza a producirse algo que considero especialmente relevante: el conocimiento generado deja progresivamente de pertenecer únicamente a la persona que utiliza la herramienta.

Un profesional puede ser extraordinariamente competente utilizando un sistema de IA y obtener resultados excelentes. Pero si todo ese conocimiento reside exclusivamente en su forma personal de trabajar, la organización sigue dependiendo de él.

Cuando esa persona se marcha, gran parte de esa capacidad desaparece con ella.

La situación cambia cuando el trabajo se desarrolla dentro de cuentas corporativas, con asistentes, agentes, instrucciones, memorias, documentos y estructuras creadas específicamente para los procesos de la empresa.

Ese conjunto empieza a formar parte del patrimonio operativo de la organización.

Las memorias de los sistemas de IA tienen aquí un papel especialmente interesante. Un asistente corporativo que ha sido construido alrededor de un determinado puesto, proceso o departamento puede conservar instrucciones, contexto, documentación y formas de trabajo que permitan mantener una continuidad mucho mayor cuando cambia la persona que ocupa esa función.

Eso significa que parte del conocimiento deja de estar exclusivamente en la cabeza del profesional y comienza a permanecer también dentro de la infraestructura cognitiva de la empresa.

En AIVERSO trabajamos precisamente sobre esta transición: pasar de un uso aislado, individual, desestructurado y potencialmente peligroso a una capacidad cognitiva compartida por toda la organización.

Y cuando digo toda la organización, no me refiero únicamente a administración o dirección.

En una empresa productiva o en una cooperativa agraria, esta capacidad puede extenderse igualmente a operaciones, producción, compras, logística, calidad, mantenimiento o trabajo técnico de campo.

Una nueva clase de activo

A partir de ese momento aparece una nueva clase de activo.

• Los asistentes y agentes creados para determinados procesos pueden inventariarse, mantenerse, actualizarse y reutilizarse.
• Las instrucciones validadas dejan de ser simples prompts personales.
• Los procedimientos asistidos por IA se convierten en formas de trabajo corporativas.
• Y la organización empieza a acumular conocimiento operativo estructurado.

Por eso, llegado este punto, la cuestión ya no es qué licencia elegir.

La pregunta realmente importante es otra:

¿Cómo construimos una organización en la que las personas desarrollen sus capacidades profesionales trabajando de forma habitual con Inteligencia Artificial?

Ese es el verdadero salto.

Formar, implicar, motivar y activar el potencial humano para que cada profesional pueda analizar mejor, decidir mejor, ejecutar más rápido y acceder a mayores capacidades intelectuales gracias a sistemas de IA incorporados de manera estable a su trabajo.

Cuando eso ocurre, la Inteligencia Artificial deja de ser una herramienta externa.

Empieza a convertirse en un activo empresarial.

3. El enfoque inverso: implantar IA desde los procesos de negocio

Nuestro enfoque de implantación parte deliberadamente en sentido inverso al que todavía utilizan muchas organizaciones.

No empezamos preguntando qué herramienta de Inteligencia Artificial debería utilizar la empresa, qué modelo es mejor o qué agente podemos construir.

Empezamos por los procesos.

La pregunta inicial es mucho más exigente: ¿cómo funciona realmente la empresa, qué procesos sostienen su actividad y dónde se concentra hoy el mayor coste operativo, la mayor lentitud y la mayor dependencia de trabajo manual?

A partir de ahí, la Inteligencia Artificial deja de ser el punto de partida y pasa a convertirse en una capacidad que incorporamos allí donde puede producir una mejora concreta.

Tres componentes: tareas, comunicaciones y decisiones

Este enfoque procede directamente de la gestión de procesos de negocio. Antes de implantar IA necesitamos identificar cómo se ejecuta el trabajo, qué tareas lo componen, qué comunicaciones lo hacen avanzar y qué decisiones determinan su resultado.

En nuestra metodología distinguimos precisamente tres grandes componentes.

• Por una parte, los procesos impulsados por tareas: actividades que una persona debe ejecutar, revisar, registrar, comparar, clasificar, redactar o transformar para que el proceso avance.
• Por otra, los procesos impulsados por comunicaciones, tanto internas como externas: correos, solicitudes, incidencias, consultas, intercambios documentales, coordinación entre departamentos, relaciones con clientes, proveedores, socios o administraciones.
• Y finalmente, los procesos impulsados por decisiones: situaciones en las que el valor no reside únicamente en ejecutar una tarea, sino en interpretar información, comparar alternativas, aplicar criterios y decidir qué debe hacerse a continuación.

Esta diferenciación es importante porque la IA no genera el mismo valor en los tres casos ni debe implantarse de la misma manera.

No existe una arquitectura de procesos única

El segundo elemento del enfoque consiste en entender que tampoco existe una arquitectura de procesos idéntica para todas las organizaciones.

Empresa productiva

En una empresa productiva, una parte fundamental del valor se encuentra en la coordinación entre administración, compras, planificación, producción, logística, mantenimiento, calidad y atención al cliente. El proceso no termina cuando una tarea administrativa está resuelta. Lo relevante es cómo cada una de esas funciones contribuye a que el producto avance hasta su entrega.

Por eso, además de analizar procesos departamentales, observamos especialmente el proceso transversal principal: desde que entra un pedido hasta que se produce la entrega.

Ese tiempo total es uno de los indicadores más importantes porque refleja la capacidad real de ejecución de la organización.

Empresa de servicios

En una empresa de prestación de servicios, la lógica es distinta.

El principal flujo puede comenzar con la entrada de una solicitud, una oportunidad comercial o una petición de oferta y terminar con la elaboración, validación y entrega de una propuesta o con la prestación efectiva del servicio.

Aquí adquieren un peso mucho mayor el análisis de información, la preparación documental, las comunicaciones, la coordinación interna y la toma de decisiones profesionales.

Por tanto, uno de nuestros indicadores principales pasa a ser el tiempo transcurrido desde la solicitud de oferta hasta la entrega de la propuesta, además del tiempo necesario posteriormente para ejecutar el servicio contratado.

Cooperativa agraria

Las cooperativas agrarias requieren una tercera lectura.

En ellas diferenciamos claramente dos realidades que conviven dentro de una misma organización.

• La primera corresponde a los procesos de gestión y gobernanza de la cooperativa: administración, socios, compras, comercialización, ayudas, documentación, consejos rectores, cumplimiento, calidad o gestión económica.
• La segunda corresponde al trabajo técnico vinculado al campo: seguimiento de explotaciones, asistencia al socio, campañas, incidencias, interpretación de información técnica, planificación y decisiones agronómicas.

Intentar aplicar exactamente el mismo modelo de implantación a ambas áreas sería un error. Los procesos, la información disponible, el entorno de trabajo y las decisiones que deben asistir los sistemas de IA son diferentes.

Por eso el enfoque inverso obliga primero a comprender la estructura operativa de cada tipo de organización y solo después decidir dónde tiene sentido introducir Inteligencia Artificial.

Medir la implantación: los cinco KPI

El objetivo final no es aumentar el número de herramientas utilizadas.

Es reducir de manera verificable el coste y el esfuerzo necesario para ejecutar los procesos.

En algunos proyectos hemos observado reducciones muy significativas en el coste estructural asociado a determinadas funciones o departamentos, llegando en situaciones concretas a rangos del 50 % al 70 %. Son resultados que dependen completamente del proceso de partida, del volumen de trabajo, del grado de repetición y de la capacidad real de automatización, por lo que no deben interpretarse como una expectativa generalizable.

Precisamente por eso medimos la implantación mediante indicadores de proceso y no mediante impresiones sobre productividad.

Nuestro análisis se articula alrededor de cinco KPI principales.

1. El primero es la reducción del tiempo de ejecución de cada proceso intervenido.
2. El segundo es la reducción del tiempo del proceso transversal principal de la organización, especialmente pedido-entrega en empresas productivas y solicitud de oferta-entrega de propuesta en empresas de servicios.
3. Los restantes indicadores deben medir igualmente dimensiones verificables del rendimiento operativo: coste, calidad, capacidad y resultado. Su definición concreta depende del proceso que se esté interviniendo y de la información disponible en cada organización.

Este punto es esencial.

La implantación de IA no debería comenzar construyendo un agente y buscando después dónde utilizarlo.

Debería comenzar identificando un proceso cuyo rendimiento queremos mejorar, definiendo el indicador que queremos modificar y determinando después qué combinación de personas, conocimiento, automatización e Inteligencia Artificial permite conseguirlo.

Ese es el enfoque inverso.

Primero el proceso. Después el resultado esperado. Y solo entonces, la Inteligencia Artificial necesaria para alcanzarlo.

4. Mi papel como CDO de AIVERSO y AI TenderX

Mi trabajo como Chief Digital Officer de AIVERSO y AI TenderX se concentra en un objetivo muy concreto: conseguir que la Inteligencia Artificial deje de ser una posibilidad tecnológica y se convierta en una capacidad operativa real dentro de las organizaciones.

Mi especialización se encuentra precisamente en ese punto de encuentro entre Inteligencia Artificial generativa, agentes de IA, Business Process Management y transformación empresarial.

No trabajo la IA como una disciplina aislada del funcionamiento de la empresa. La abordo desde los procesos de negocio y desde las actividades cognitivas que contienen: analizar información, interpretar documentos, redactar, comparar, clasificar, preparar decisiones, comunicar, comprobar, planificar o coordinar.

Son precisamente esas tareas las que, cuando se repiten diariamente en diferentes departamentos y funciones, terminan representando una parte considerable del coste estructural de una organización.

El punto de partida: identificar cómo se trabaja realmente

Por eso mi punto de partida es siempre el mismo: identificar cómo se trabaja realmente.

Analizamos los procesos de cada función departamental, detectamos aquellos que concentran mayor volumen de trabajo, mayor repetición, mayor coste o mayor valor profesional y determinamos dónde la asistencia mediante Inteligencia Artificial puede producir una mejora suficientemente relevante como para justificar su implantación.

A partir de ese diagnóstico se priorizan los casos de uso, se construye un roadmap de implantación y se determina qué capacidades deben desarrollarse: asistentes especializados, agentes de IA, sistemas de conocimiento, automatizaciones o nuevas formas de ejecutar determinados procesos.

Pero la tecnología representa únicamente una parte del trabajo.

La otra consiste en establecer un modelo de gobierno que determine cómo se utiliza la IA, con qué sistemas, bajo qué responsabilidades y con qué mecanismos de control. Una organización no puede pretender extender la Inteligencia Artificial de forma transversal sin establecer previamente unas reglas claras sobre seguridad, datos, validación, supervisión y responsabilidad humana.

Entornos de aplicación

Mi actividad profesional se concentra actualmente en varios entornos donde este planteamiento tiene una aplicación especialmente directa.

• Empresas productivas: trabajamos sobre los procesos que conectan gestión, planificación, compras, producción, logística, mantenimiento, calidad y atención al cliente.
• Empresas de servicios de alto valor, como ingenierías, compañías de transporte y otras organizaciones intensivas en conocimiento: la oportunidad se encuentra especialmente en acelerar análisis, preparación documental, coordinación, comunicaciones y toma de decisiones profesionales.
• Cooperativas agrarias: requieren además una visión específica que combine los procesos administrativos y de gobernanza con el trabajo técnico desarrollado sobre el terreno.
• Empresas licitadoras (AI TenderX): aplicamos esta misma lógica a las empresas que participan habitualmente en licitaciones públicas, donde el volumen documental, los plazos, la necesidad de analizar información y la coordinación de múltiples profesionales convierten la Inteligencia Artificial en una capacidad especialmente relevante.

Esta forma de trabajar se apoya en una trayectoria profesional de aproximadamente tres décadas asesorando a organizaciones en España y en una formación académica desarrollada alrededor de la gestión empresarial, la transformación digital, el Business Process Management y la Inteligencia Artificial. A ello se suma una actividad continuada de formación y asesoramiento in company, que permite observar directamente cómo adoptan estas tecnologías profesionales, equipos directivos y organizaciones con niveles de madurez muy diferentes.

La dificultad principal no está en la tecnología

Sin embargo, después de muchos proyectos, considero que la dificultad principal de una implantación de IA rara vez está en la tecnología.

Está en las personas.

Podemos disponer de buenos modelos, agentes perfectamente diseñados y procesos técnicamente preparados. Si los profesionales no incorporan esos sistemas a su trabajo habitual, la implantación no existe.

Por eso, una parte fundamental de mi trabajo consiste en desarrollar las capacidades de adopción de la organización: conocimiento, habilidades y actitudes frente a la Inteligencia Artificial.

Las personas necesitan comprender qué pueden hacer con estos sistemas, aprender a utilizarlos correctamente y, sobre todo, desarrollar el hábito de incorporarlos a su trabajo cuando realmente mejoran el proceso.

La implantación efectiva se produce cuando la organización consigue unir tres elementos: procesos correctamente seleccionados, sistemas de IA adecuadamente diseñados y personas capaces y dispuestas a utilizarlos de manera habitual.

Ese es el núcleo de mi trabajo como CDO: convertir esas tres piezas en una transformación empresarial medible.

5. Los resultados que se persiguen: adopción, velocidad y capacidad de decisión

El resultado estratégico que perseguimos no es que una empresa «tenga Inteligencia Artificial».

Es que las personas la adopten.

Adopción, adopción y adopción.

Porque cuando la IA se incorpora de verdad al trabajo cotidiano de los profesionales, empiezan a aparecer los resultados que justifican toda la inversión realizada en tecnología, formación, gobierno y rediseño de procesos.

Mi lema en este sentido es muy sencillo: deja de trabajar manualmente.

No significa eliminar el trabajo humano ni sustituir el criterio profesional. Significa dejar de dedicar capacidad intelectual a tareas cognitivas que un sistema de IA puede asistir, acelerar, preparar o revisar de manera mucho más eficiente.

Esto afecta a prácticamente todos los departamentos de una organización: administración, finanzas, compras, comercial, recursos humanos, calidad, legal, planificación, operaciones o atención al cliente. Y también a producción o al trabajo técnico de campo cuando hablamos de empresas y cooperativas agrarias.

Primer resultado: recuperar tiempo

El primer resultado que buscamos es, por tanto, recuperar tiempo.

Reducir de manera sustancial el trabajo manual asociado a analizar documentos, buscar información, preparar informes, comparar datos, redactar comunicaciones, clasificar incidencias, elaborar propuestas, revisar expedientes o preparar decisiones.

No se trata únicamente de hacer lo mismo más rápido.

Se trata de hacerlo con menor dedicación, menor esfuerzo cognitivo y mayor capacidad de respuesta.

Segundo resultado: mejorar la calidad de ejecución

El segundo resultado es mejorar la calidad de ejecución.

La Inteligencia Artificial no debe utilizarse exclusivamente para generar un resultado. Puede intervenir también en su revisión.

Un sistema puede redactar un documento y otro proceso de IA puede comprobarlo, contrastarlo con determinados criterios, detectar incoherencias, identificar ausencias o señalar elementos que requieren validación humana.

Esto abre una posibilidad especialmente importante para las empresas: reducir de forma considerable la tasa de error en determinados procesos intelectuales y documentales.

No porque la IA sea infalible —no lo es—, sino porque permite incorporar revisiones adicionales que, por tiempo o coste, muchas veces no podían realizarse manualmente.

Tercer resultado: acceso al conocimiento

El tercer resultado tiene que ver con el acceso al conocimiento.

Durante décadas, muchas capacidades dentro de las organizaciones han estado condicionadas por una limitación muy concreta: una persona no podía utilizar aquello que no sabía.

La IA modifica parcialmente esa barrera.

Un profesional puede acceder con mucha más rapidez a conocimiento técnico, documentación interna, procedimientos, datos históricos o criterios que antes requerían localizar a otra persona, consultar múltiples sistemas o invertir horas de búsqueda y análisis.

Esto no convierte automáticamente a nadie en especialista.

Pero sí permite que muchos profesionales trabajen con una capacidad de acceso al conocimiento muy superior a la que tenían anteriormente.

Y esa ampliación de capacidades puede generar incluso nuevas oportunidades de negocio: analizar más información, atender solicitudes antes inviables, preparar propuestas con mayor rapidez, personalizar servicios o abordar trabajos que anteriormente no resultaban rentables por el volumen de esfuerzo necesario.

Cuarto resultado: mejorar la capacidad de decisión

El cuarto resultado es mejorar la capacidad de decisión.

Este aspecto es especialmente relevante para dirección.

Hasta ahora, en muchas organizaciones, disponer de determinada información requería solicitar un informe, esperar a que alguien extrajera datos del ERP, preparar un Excel, construir un cuadro de mando y finalmente interpretar los resultados.

La Inteligencia Artificial está reduciendo progresivamente esa distancia entre el dato y la decisión.

Un directivo puede trabajar con información procedente de sus sistemas corporativos, estructurarla, analizarla y construir cuadros de mando adaptados a la decisión que necesita tomar en ese momento.

No estamos hablando únicamente de visualizar datos.

Estamos hablando de Business Intelligence asistido por Inteligencia Artificial: disponer con mayor rapidez de indicadores, detectar desviaciones, formular preguntas sobre los datos, comparar escenarios y convertir información dispersa en argumentos para decidir.

Esto mejora algo que considero crítico: el tiempo que transcurre entre detectar una situación y actuar sobre ella.

Time to Execute y Time to Market

Y aquí aparecen dos indicadores estratégicos que utilizamos con especial atención.

• Por una parte, el Time to Execute: cuánto tarda la organización en convertir una necesidad, una decisión o una solicitud en una acción realmente ejecutada.
• Por otra, el Time to Market: cuánto tarda en conseguir que una nueva propuesta, servicio, producto u oportunidad llegue efectivamente al mercado o al cliente.

La Inteligencia Artificial puede reducir ambos cuando se implanta dentro de los procesos adecuados.

Y probablemente ahí se encuentre uno de los mayores valores económicos de la implantación: el tiempo recuperado por la organización.

Una empresa capaz de analizar antes, decidir antes, preparar antes, ejecutar antes y responder antes dispone de una ventaja operativa evidente.

Además, esta mejora tiene una consecuencia directa sobre la estructura de costes.

Si la organización aumenta su capacidad de ejecución sin necesidad de incrementar proporcionalmente su estructura humana, puede absorber mayor volumen de actividad, crecer o mejorar su servicio sin reproducir automáticamente los costes anteriores.

El objetivo, por tanto, no es reducir personas.

Es evitar que el crecimiento de la actividad obligue necesariamente a aumentar de forma lineal la estructura administrativa, técnica o de gestión.

Finalmente, existe un resultado que a veces se mide menos, pero que también es relevante: la percepción de quien recibe el trabajo.

Clientes, socios, proveedores o usuarios finales reciben respuestas más rápidas, documentación mejor estructurada, mayor capacidad de seguimiento y, potencialmente, resultados de mayor calidad.

Al final, todos estos efectos convergen en una misma idea:

una organización que adopta realmente la Inteligencia Artificial puede trabajar con mayor velocidad, menor esfuerzo, menos errores, mejor acceso al conocimiento y mayor capacidad de decisión.

Y cuando esa adopción se extiende de forma transversal, el impacto deja de ser individual.

Se convierte en rendimiento empresarial.

6. La cuestión clave: no qué herramienta comprar, sino qué capacidad y por ende activo queremos construir

La pregunta que hoy debería hacerse una empresa en España no es qué herramienta de Inteligencia Artificial va a contratar.

Tampoco si necesita una cuenta para cinco personas, veinte licencias o una solución concreta para un departamento.

La pregunta estratégica es otra:

¿Qué procesos de negocio queremos impulsar para aumentar nuestra capacidad productiva con menor coste estructural, menos errores y una mejor respuesta al cliente?

Ese cambio de pregunta modifica completamente la conversación.

Porque cuando una organización parte de la herramienta, termina hablando de licencias, usuarios, funcionalidades y precios.

Cuando parte del proceso, empieza a hablar de capacidad de ejecución.

Y eso es lo verdaderamente importante.

La Inteligencia Artificial tiene sentido empresarial cuando permite que una organización pueda gestionar más actividad con la misma estructura, ejecutar determinados procesos en menos tiempo, reducir errores, mejorar la calidad de los resultados y responder antes a clientes, socios, proveedores o usuarios.

Por tanto, el objetivo no debería ser «tener IA».

Debería ser aumentar la capacidad productiva de la empresa utilizando IA de forma transversal, gobernada y medible.

Los activos digitales empresariales

Aquí aparece además un cambio que considero especialmente relevante para la propiedad y la dirección de las organizaciones.

Los agentes digitales, asistentes especializados, instrucciones corporativas, memorias, bases de conocimiento y sistemas de IA que se desarrollan dentro de la empresa dejan de ser simples configuraciones técnicas.

Empiezan a convertirse en activos digitales empresariales.

Forman parte de la capacidad real de ejecución de la organización.

Un agente especializado en compras, calidad, licitaciones, atención al cliente, análisis financiero o soporte técnico puede incorporar conocimiento, criterios, procedimientos e instrucciones que antes dependían exclusivamente de una persona.

Ese activo puede mantenerse, mejorarse, auditarse, transferirse y reutilizarse.

Y eso tiene valor.

No porque sustituya al profesional, sino porque amplía su capacidad.

Human in the loop

Este punto es fundamental.

La empresa que queremos construir no es una organización en la que la Inteligencia Artificial toma decisiones de manera autónoma y las personas desaparecen del proceso.

El modelo que defendemos mantiene siempre un human in the loop.

La IA puede analizar, preparar, revisar, comparar, proponer, generar o detectar.

Pero la responsabilidad sobre las decisiones relevantes continúa siendo humana.

Precisamente ahí se encuentra una de las mayores oportunidades.

No utilizar personas para ejecutar manualmente cada paso intelectual de un proceso, sino reservar su capacidad para aquello donde realmente aporta valor: criterio, experiencia, validación, decisión, negociación, creatividad y responsabilidad.

Qué trabajo cognitivo manual debe desaparecer

Por eso considero que el horizonte no debería formularse como la eliminación absoluta de todo trabajo intelectual manual.

Eso no sería realista ni deseable.

El objetivo es mucho más concreto: eliminar progresivamente todo trabajo cognitivo manual que no aporte valor diferencial y que pueda ser asistido de forma fiable por Inteligencia Artificial.

• Buscar información.
• Clasificar documentación.
• Comparar versiones.
• Preparar borradores.
• Extraer datos.
• Estructurar informes.
• Revisar determinados criterios.
• Preparar análisis preliminares.
• Transformar información de un formato a otro.

Todas estas actividades pueden consumir cientos o miles de horas dentro de una organización sin que necesariamente requieran utilizar de forma permanente el nivel más alto de capacidad profesional de las personas que las realizan.

La Inteligencia Artificial permite empezar a recuperar ese tiempo.

Y cuando esto se aplica de manera sistemática sobre procesos completos, la empresa puede incrementar de forma muy relevante su capacidad de ejecución.

No es responsable afirmar que cualquier organización vaya a duplicar o triplicar automáticamente su productividad. Dependerá del proceso, de su situación inicial, del volumen de trabajo manual y de la calidad de la implantación.

Pero ese debe ser precisamente el objetivo de gestión: identificar los procesos donde existe potencial suficiente para producir incrementos sustanciales de capacidad sin aumentar proporcionalmente la estructura.

Dónde aparece el retorno

Ahí empieza a aparecer el retorno.

• Más producción.
• Menor coste estructural por unidad de trabajo.
• Menor tasa de error.
• Menor tiempo de ejecución.
• Mejor acceso al conocimiento.
• Mejor capacidad de decisión.
• Y una experiencia más rápida y consistente para el cliente.

Por eso, cuando una empresa nos pregunta por dónde empezar, mi recomendación no comienza por una herramienta.

Comienza con una pregunta:

¿Cuál es hoy uno de los procesos que más tiempo, esfuerzo o coste consume en vuestra organización y qué ocurriría si pudiéramos ejecutarlo de una forma sustancialmente mejor asistida por Inteligencia Artificial?

Esa conversación es mucho más valiosa que decidir entre dos plataformas.

Porque el verdadero valor de la Inteligencia Artificial no aparece cuando una empresa empieza a utilizar herramientas de IA.

Aparece cuando consigue convertirlas en una capacidad empresarial gobernada que multiplica su capacidad de ejecución.

Ese es el cambio que debemos empezar a medir.

Y ese es, para nosotros, el verdadero punto de partida de una implantación de Inteligencia Artificial.

Hablemos de lo que vuestra empresa puede hacer con IA

Si este artículo te ha hecho plantearte cómo podría tu empresa, cooperativa o proyecto aumentar su capacidad productiva, reducir trabajo manual y empezar a transformar sus procesos cognitivos con Inteligencia Artificial, estaré encantado de intercambiar impresiones contigo.

No se trata de hablar de herramientas por hablar, sino de identificar dónde puede estar el verdadero potencial de mejora: procesos de gestión, administración, producción, operaciones, campo, análisis, decisión o relación con clientes.

Puedes contactar conmigo directamente en mikemosch@aiverso.com, a través de AIVERSO.com o mediante mi perfil de LinkedIn, Mike Mösch.

Sin compromiso y con un planteamiento muy sencillo: analizar dónde se está consumiendo hoy tiempo, esfuerzo y capacidad humana, y valorar qué parte de ese trabajo puede empezar a ejecutarse de una forma más ágil, estructurada y asistida por IA.

Mi objetivo es claro: dejar atrás, progresivamente, el trabajo manual en aquellos procesos intelectuales que ya pueden ser impulsados por Inteligencia Artificial y reservar el talento humano para donde realmente aporta criterio, experiencia y decisión.

Bienvenidos a bordo.

Un abrazo,
Mike Mösch