A pesar de la inversión y de la proliferación de proyectos basados en la inteligencia artificial, solo una de cada cuatro empresas ha logrado extraer un valor significativo de sus iniciativas. El problema, según coinciden numerosos expertos, no está en la tecnología, sino en la capacidad organizativa para integrarla a escala.
Escalar la IA sigue siendo uno de los grandes desafíos para los equipos directivos. La experiencia demuestra que automatizar procesos es solo el primer paso. Convertir la IA en una ventaja competitiva sostenible exige un nuevo enfoque del trabajo, del liderazgo y de la gestión, capaz de combinar inteligencia humana y artificial de forma distribuida.
Un libro para poder implementar y escalar la IA en las empresas
Muy enfocado a directivos y estrategas, La IA y la Organización Pulpo (Almuzara), el libro de Jonathan Brill y Stephen Wunker, propone un modelo organizativo diseñado para operar con velocidad, flexibilidad y capacidad de adaptación en entornos de disrupción constante. No son dos autores cualquier, sino “el principal futurista del mundo” (proclamado por Forbes) y alguien que lideró el desarrollo de uno de los primeros smartphones en el planeta.
A través de la metáfora del pulpo, estas dos refutadas voces describen organizaciones con múltiples “tentáculos” capaces de percibir cambios, decidir y actuar de manera autónoma pero coordinada.
El objetivo no es crear empresas más rígidas ni hipercentralizadas, sino organizaciones fluidas, con inteligencia distribuida, que puedan experimentar, aprender rápido y asumir riesgos calculados sin perder coherencia estratégica.
Imaginación organizativa: el verdadero cuello de botella
Las herramientas tecnológicas necesarias para desplegar IA ya existen. Lo que sigue faltando, sostienen los autores, es imaginación organizativa: rediseñar roles, incentivos y salvaguardas para que personas y máquinas puedan pensar juntas a gran escala, preservando la autonomía, la creatividad y el criterio humano.
Cuando esa integración se logra, la IA deja de ser un sistema de apoyo para convertirse en un catalizador colectivo, capaz de permitir a los equipos alcanzar resultados que serían imposibles de forma individual. Esa oportunidad —y cómo aprovecharla— es el núcleo del libro.
El cambio impulsado por la IA no avanza en una sola dirección, sino en múltiples frentes al mismo tiempo. Para sobrevivir y prosperar, las empresas deben evolucionar hacia lo que Brill y Wunker denominan una Organización Pulpo™, utilizando la inteligencia artificial para:
- Distribuir y acelerar la toma de decisiones rutinarias.
- Romper los silos funcionales y de gestión.
- Agudizar la capacidad de detectar señales del entorno competitivo y del propio negocio.
Este modelo no solo incrementa la resiliencia ante cambios externos, sino que eleva la inteligencia colectiva de la organización y su capacidad para innovar de forma continua.
Liderar el cambio sin promesas milagro
En el prefacio del libro, Enrique Galván, CEO de Qaracter, destaca precisamente ese equilibrio entre ambición y realismo. “No promete milagros ni banaliza el esfuerzo político y emocional que supone cambiar”, señala, al tiempo que subraya su valor como guía práctica para traducir grandes ideas en comportamientos cotidianos. Para Galván, el modelo dibuja un futuro deseable: empresas más humanas, precisamente porque usan mejor la tecnología.
Claves sobre cómo implementar la IA
El libro identifica una serie de principios prácticos para que la IA genere impacto real en las organizaciones:
- Empezar por los problemas, no por la tecnología. Muchas iniciativas fracasan porque se conciben como experimentos técnicos sin conexión con un reto estratégico. El valor emerge cuando la IA se aplica para resolver “puntos de dolor” reales del negocio.
- Hacer menos, pero con mayor ambición de impacto. Las empresas líderes concentran sus esfuerzos en menos proyectos, pero esperan retornos significativamente mayores. Definir métricas claras desde el inicio ayuda a priorizar y a generar respaldo directivo.
- Fortalecer los cimientos de datos. Sin datos integrados, accesibles y de calidad, escalar la IA resulta inviable. La fragmentación de la información sigue siendo uno de los mayores frenos para su despliegue efectivo.
- Industrializar la IA con MLOps. Las soluciones aisladas pueden desarrollarse de forma artesanal, pero no escalarse. La gestión del ciclo de vida del machine learning requiere prácticas y herramientas específicas que permitan mantener, actualizar y gobernar los modelos.
- Garantizar seguridad y fiabilidad. Cuando la IA entra en procesos críticos, también introduce nuevos riesgos. Desde el envenenamiento de datos hasta los ataques por inputs adversarios, la ciberseguridad debe integrarse de forma explícita en la estrategia de IA, con controles claros sobre accesos, datos y despliegues.
