Dónde debe jugar la IA: cómo elegir las apuestas que mueven el negocio

Las empresas no tienen un problema de ideas de IA. Tienen un problema de foco.

La pregunta no es dónde podríamos usar IA, sino dónde jugar con ella y cómo elegir las pocas iniciativas que de verdad mueven el negocio.

El nivel de inversión de tiempo, recursos y dinero en la adopción e implementación de IA es cada vez más grande. Sin embargo, son pocas las organizaciones que están logrando ver algún tipo de retorno.

¿A qué se debe? Casi siempre a la falta de conexión entre el piloto o la iniciativa que se busca desarrollar y lo que el negocio realmente necesita.

En general, esto pasa cuando el portfolio de iniciativas de IA se arma en base a:

• Entusiasmo: gana la iniciativa del líder más persuasivo, o la del tema de moda, no la de mayor impacto.
• Facilidad: gana lo que se puede arrancar mañana, que suele ser automatizar algo que ya funciona bien.
• Acumulación o falta de claridad: muchas iniciativas compitiendo por el mismo presupuesto y la misma gente. No se termina ninguna.

Cuando una organización tiene una docena de iniciativas corriendo en paralelo, esto se traduce en varios demos, prototipos o pruebas que generan una falsa sensación de que se está haciendo mucho. Pero el resultado, después, muestra que esas iniciativas fallan al intentar escalar y generar valor de negocio real.

¿Cómo suele resolverse?

1. Eligiendo menos apuestas, pero más ambiciosas: en vez de 50 experimentos chicos, 2 o 3 procesos de negocio importantes.
2. Rediseñando el trabajo: definiendo de antemano dónde y cómo esa iniciativa va a contribuir al futuro de la compañía, y qué se necesita para eso.
3. Midiendo impacto en objetivos de negocio: si entendemos dónde impacta una iniciativa, podemos cuantificar qué y cuánto impacto esperamos (reducción del tiempo de los ciclos, experiencia del cliente, etc.).

Por eso es fundamental la etapa previa, la más estratégica: definir dónde se va a jugar con IA. Este es el framework que usamos en Kintara con los equipos de liderazgo para decidirlo, y por qué el resto tiene que morir en la sala.

La IA no se aplica en el vacío. Toda iniciativa que vale la pena está atada a una prioridad clave de la organización: tiene que acelerarla, destrabarla o cambiarle la escala. La pregunta no es dónde podemos usar IA, sino qué objetivo de largo plazo podríamos alcanzar antes, o a una escala que hoy no tenemos, gracias a la IA.

Para eso conviene separar tres cosas:

• Apuesta de negocio: una prioridad estratégica de la empresa. Es un dato de entrada, ya está predefinida.
• Jugada: un lugar donde la IA podría acelerar o destrabar una apuesta de negocio. Es lo único que se evalúa.
• Gran apuesta de IA: la candidata final, la jugada que ya pasó el filtro y la revisión, con sponsor y presupuesto propio.

Si una jugada no está atada a una apuesta de negocio, no entra. Por buena que suene, por convencido que esté quien la propone.

Después ayuda nombrar el tipo de jugada. La IA está tan asociada a la automatización que casi todas las iniciativas terminan buscando eficientizar procesos. Nombrar cuatro categorías obliga a pensar más allá:

• Capability: algo que la empresa hoy no puede hacer, o hace de forma deficiente.
• Experience: cambia cómo el cliente, externo o interno, percibe o se relaciona con la empresa.
• Decision support: mejora la velocidad o la calidad de una decisión humana. El más subestimado.
• Automation: ejecuta o comprime un proceso que ya existe.

Y el orden importa. Automation va última a propósito, porque es la respuesta por default. Ponerla al final obliga a mirar primero las otras tres.

Acá aparece la trampa. La jugada más fácil suele ser una automatización, y no es una gran apuesta: es un quick win. Datos ordenados, proceso claro, riesgo bajo, se lleva el mejor puntaje de la sala. Confundir un quick win con una gran apuesta es como una cartera de IA pierde el filo. Los dos entran al plan, pero en listas separadas. 15 ítems donde nadie distingue lo que cambia el negocio de lo que ahorra dos horas por semana no es una cartera, es un backlog.

• Un quick win optimiza algo que ya existe y ya se mide. Se ejecuta por línea, sin comité. Hacelo, pero no lo llames estrategia.
• Una gran apuesta cambia lo que la empresa puede ofrecer, o cómo compite. Pide sponsor C-level y presupuesto propio. Es lo único que decide el comité.

Una vez elegidas, las grandes apuestas se ordenan por qué tan lista está la organización, no por cuánto valen. La ola no dice importancia, dice cuánta preparación falta antes de arrancar.

• Ola 1, ahora: la organización ya está lista. Genera la evidencia y la infraestructura sobre las que se apoyan las siguientes.
• Ola 2, corto plazo: falta un trabajo acotado y con nombre antes de arrancar. Semanas, no trimestres. Aprovecha lo que dejó la Ola 1.
• Ola 3, largo plazo: vale mucho y pide construir base. Llega apoyada en las dos anteriores, con fecha de revisión.

La priorización se hace con intención: la Ola 1 alimenta a la 2, y la 2 a la 3. Escala progresiva, no tres listas sueltas.

Y acá está lo que ningún framework resuelve. Ninguna jugada llega neutral a la mesa: la propone el líder de un área, para su área, con la información de su área. No es intencionalidad, es sesgo. Todos creemos que la iniciativa de nuestra área va a ser la de mayor impacto. Y nadie se anima a decirle a ese Head que su iniciativa favorita es un quick win.

Sin claridad de dónde jugar, se cae en la trampa del piloto: se usa IA en todo, menos en lo que mueve la aguja. Pilotos que quedan bien en el papel y no cambian nada. Cuando el equipo sabe dónde, por qué y qué se espera, aparecen el compromiso y la claridad. Y recién ahí se puede medir el progreso y el impacto de verdad.

El método no es lo difícil. Lo difícil es descartar lo incómodo. Una cartera de 3 o 4 iniciativas se ejecuta. Una de 10 se diluye, y al año siguiente nadie sabe explicar qué pasó.

En tu organización, ¿cuántas de tus iniciativas de IA están atadas a una prioridad de negocio escrita?