La IA está rompiendo los modelos operativos tradicionales de las empresas
- angiecantillo1
- hace 6 horas
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La consultora Gartner sostiene que las estructuras tecnológicas diseñadas para una era de control centralizado ya no funcionan en un entorno dominado por inteligencia artificial, automatización y decisiones distribuidas. El desafío para los CIO ya no es gestionar sistemas, sino orquestar ecosistemas completos.
La adopción de inteligencia artificial en las empresas ha dejado de ser un problema tecnológico para convertirse en un problema organizacional.
Esa es la tesis central detrás de una nueva investigación de Gartner difundida por CIO Dive, en la que la consultora sostiene que los modelos operativos tradicionales de TI están quedando obsoletos frente al avance de la IA y la creciente descentralización de la tecnología dentro de las organizaciones.
La advertencia es contundente. Según Gartner, el 71% de los CEO considera que sus modelos de operación tecnológica no están preparados para la era de la inteligencia artificial. Al mismo tiempo, apenas el 24% de los CIO cree que las estructuras actuales son capaces de adaptarse adecuadamente a las necesidades del negocio.
La brecha refleja una realidad cada vez más evidente: la tecnología ya no es controlada exclusivamente por los departamentos de TI.
Herramientas de IA generativa, automatización y plataformas de bajo código permiten que áreas de negocio desarrollen capacidades tecnológicas propias. Mientras tanto, los CIO siguen siendo responsables de la seguridad, el cumplimiento normativo y la resiliencia operativa, aun cuando gran parte de la innovación ocurre fuera de su control directo.
Para Gartner, insistir en modelos organizativos heredados implica riesgos crecientes. La fragmentación tecnológica, la acumulación de deuda técnica y la proliferación de iniciativas de IA desconectadas pueden terminar erosionando el valor esperado de las inversiones.
La consultora propone una transición desde un modelo centrado en el control hacia otro basado en la orquestación. En lugar de supervisar todos los sistemas de forma centralizada, los líderes tecnológicos deberían coordinar una red de actores compuesta por departamentos de negocio, socios externos y sistemas impulsados por inteligencia artificial.
La recomendación encaja con una tendencia que aparece de manera recurrente en estudios recientes sobre adopción empresarial de IA.
A pesar de la enorme inversión corporativa en inteligencia artificial, muchas organizaciones siguen enfrentando dificultades para convertir proyectos piloto en resultados de negocio. Diversas investigaciones señalan que la mayoría de las iniciativas fracasan no por limitaciones tecnológicas, sino porque las empresas no modifican sus procesos, estructuras de decisión y modelos de gobernanza.
Gartner sostiene que el rediseño debe contemplar tres dimensiones: quién realiza el trabajo (personas y agentes de IA), qué activos tecnológicos habilitan la operación y cómo se gobiernan las decisiones.
La cuestión es especialmente relevante en momentos en que los agentes autónomos se presentan como la próxima gran ola de la inteligencia artificial empresarial. Sin embargo, la propia Gartner ha advertido que más del 40% de los proyectos de IA agéntica podrían ser cancelados antes de 2027 debido a costos elevados y beneficios poco claros.
La paradoja es evidente. Las organizaciones aceleran sus inversiones en IA mientras descubren que la tecnología exige transformaciones mucho más profundas de las previstas inicialmente.
Incluso las estrategias de reducción de personal asociadas con automatización parecen ofrecer resultados limitados.
Gartner reportó recientemente que alrededor del 80% de las empresas que experimentan con capacidades autónomas registran reducciones de plantilla, pero esas medidas no se traducen necesariamente en mejores retornos de inversión.
Según la consultora, las compañías con mejores resultados son aquellas que invierten en nuevas habilidades, estructuras organizativas y mecanismos de supervisión humana.
En ese contexto, la discusión deja de girar alrededor de qué modelo de IA utilizar y pasa a enfocarse en cómo rediseñar la empresa para convivir con ella.
La inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta complementaria para convertirse en un componente estructural de las operaciones corporativas.
La consecuencia es que los modelos organizativos construidos para una era de software predecible y controlado centralmente empiezan a mostrar señales de agotamiento.
Para los CIO, el desafío ya no consiste únicamente en implementar tecnología. Consiste en reinventar la arquitectura de la organización para una economía donde humanos, software y agentes autónomos trabajan simultáneamente sobre los mismos procesos.
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