“La adopción de IA no falla por las personas, falla por la madurez de los procesos”
- angiecantillo1
- 17 mar
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Entrevista con Wilson Calderón, Director Técnico Asociado para LATAM en ManageEngine, quien advierte que el mayor obstáculo no es la falta de capacitación, sino procesos internos inmaduros que impiden que la tecnología genere valor real.
La narrativa dominante sobre inteligencia artificial en el mundo corporativo suele apuntar a la escasez de talento como el principal freno. Sin embargo, desde la práctica empresarial, esa explicación empieza a resquebrajarse.
“La adopción de IA no falla por las personas, falla por la madurez de los procesos” explica Wilson Calderon, Director Técnico Asociado para LATAM en ManageEngine.
La afirmación desafía una de las ideas más repetidas en la industria: que el problema es la falta de conocimiento técnico dentro de las organizaciones. El diagnóstico es más estructural.
Muchas empresas intentan integrar inteligencia artificial sobre operaciones que ni siquiera están completamente definidas. Procesos informales, decisiones improvisadas y flujos de trabajo poco documentados terminan convirtiéndose en el verdadero cuello de botella.
La consecuencia es predecible. La IA no logra escalar ni generar impacto tangible.
El error de querer resultados inmediatos
El fenómeno responde a una dinámica conocida. La presión competitiva empuja a las compañías a adoptar inteligencia artificial sin una estrategia clara, motivadas por casos de éxito ajenos.
Ese impulso lleva a implementar tecnología y aprender sobre la marcha, en lugar de planificar.
El paralelismo con una fiebre del oro no es casual. La IA se percibe como una ventaja inmediata, pero en la práctica requiere un trabajo previo menos visible y mucho más complejo.
Antes de la IA, la automatización
La hoja de ruta que emerge desde la experiencia es menos sofisticada de lo que sugiere el discurso tecnológico.
El primer paso no es la inteligencia artificial, sino algo más básico: definir procesos.
Cada flujo de trabajo debe tener entradas, salidas y condiciones claras. Sin esa estructura, cualquier intento de automatización se vuelve frágil.
Luego viene la automatización tradicional. Identificar tareas repetitivas, eliminar fricción, reducir intervención manual. Solo después de ese ejercicio aparece la oportunidad real para incorporar IA.
“La IA no tiene que manejar todo el proceso, puede entrar solo en una fase”, explica. Este enfoque incremental contrasta con la tendencia a desplegar soluciones completas desde el inicio.
Gobernanza de datos, el otro punto ciego
Si los procesos son la base, los datos son el combustible. Y ahí aparece otro problema crítico.
Muchas organizaciones no tienen claridad sobre dónde están sus datos ni quién tiene acceso a ellos. Sin esa gobernanza, cualquier proyecto de IA queda comprometido desde el inicio.
El enfoque recomendado es casi operativo: mapear datos, definir responsables, restringir accesos innecesarios. Solo entonces se puede construir una capa de inteligencia confiable.
La IA no reemplaza, reorganiza
El debate sobre el impacto laboral también aparece atravesado por malentendidos. La idea de que la inteligencia artificial eliminará empleos es, según el experto, una simplificación.
“No es quitar empleos, es desarrollar nuevas habilidades”, sostiene. La transformación es más sutil: redefine roles, exige nuevas competencias y desplaza el valor hacia tareas de mayor complejidad.
Pero ese cambio no ocurre de forma automática. Requiere capacitación, adaptación cultural y, sobre todo, liderazgo.
La tecnología como consecuencia, no como punto de partida
En el fondo, la implementación exitosa de IA no comienza con modelos ni plataformas, sino con algo más difícil de resolver: cómo funciona realmente una empresa.
La tecnología, en ese sentido, deja de ser el motor principal y pasa a ser una consecuencia. Una herramienta que amplifica procesos existentes, no que los corrige.
Y ahí está el matiz que muchas organizaciones aún no terminan de asimilar: la inteligencia artificial no viene a inventar el negocio. Solo puede optimizar lo que ya está bien construido.
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