La Inteligencia Artificial ha dejado de ser un tema exclusivo de las empresas tecnológicas para convertirse en una prioridad en prácticamente cualquier sector. Automatizar tareas, reducir costos, optimizar tiempos o mejorar la productividad son algunos de los beneficios que con mayor frecuencia se asocian con esta tecnología.
Si una empresa logra automatizar tareas, responder más rápido a sus clientes o reducir tiempos de operación gracias a la IA, es común asumir que cualquier organización podría obtener beneficios similares con solo incorporar estas herramientas.
Sin embargo, en la práctica es común encontrar organizaciones interesadas en incorporar herramientas de IA mientras continúan operando con responsabilidades poco definidas, criterios distintos entre áreas, registros inconsistentes, controles insuficientes o actividades que dependen completamente del conocimiento de determinadas personas.
En esas condiciones la IA no elimina las causas del problema. La tecnología dependerá de la madurez de los procesos existentes y de la calidad de la información que recibe.
Para entender mejor este escenario, consideremos el caso de una empresa que decide implementar un modelo de IA para pronosticar la demanda y optimizar el abastecimiento de inventarios. El proyecto tecnológico funciona correctamente, el algoritmo analiza históricos de ventas, identifica patrones de consumo y genera pronósticos. Sin embargo, cada sucursal registra los productos utilizando diversos criterios, existen diferencias entre el inventario físico y el sistema, y parte de los movimientos nunca se documentan de manera uniforme.
En este escenario, el software cumplió su función técnica, pero la operación multiplicó sus errores, devoluciones y costos asociados al retrabajo.
Precisamente ahí fracasan muchas iniciativas de transformación digital, se intenta resolver un problema operativo mediante la incorporación de una nueva herramienta tecnológica, cuando la causa real se encuentra en la forma en que se ejecutan las actividades. Ningún algoritmo puede estandarizar criterios que no fueron definidos, validar información que no fue controlada o corregir procesos que no fueron diseñados adecuadamente.
Antes de pensar en automatización avanzada, conviene responder preguntas mucho más básicas. ¿Los procesos están claramente definidos? ¿Las responsabilidades son conocidas por todos los involucrados? ¿La información se captura bajo los mismos criterios en toda la organización? ¿Existen controles que permitan confiar en los datos que alimentarán a los modelos? Si la respuesta es negativa, la prioridad difícilmente debería ser incorporar más tecnología.
Esta situación no es exclusiva de unas cuantas organizaciones. Gartner estima que más del 40 % de los proyectos de IA con agente serán cancelados para finales de 2027, principalmente por el incremento de los costos, la falta de claridad sobre el valor que generan para el negocio y controles de riesgo inadecuados. Además, señala que, en numerosos casos, replantear los flujos de trabajo desde su origen genera mayor valor para el negocio que intentar construir soluciones de Inteligencia Artificial sobre procesos que no alcanzaron un nivel adecuado de madurez operativa (Gartner, 2025).[1]
En otras palabras, antes de automatizar un proceso, primero hay que asegurarse de que realmente funciona.
En muchos casos, las oportunidades de mejora no aparecen al incorporar una nueva herramienta, sino al revisar cómo opera la organización. Es ahí donde suelen identificarse retrabajos, actividades innecesarias, controles insuficientes o información que se captura varias veces sin aportar valor.
Es precisamente ahí donde marcos internacionales como ISO 9001 e ISO 31000 adquieren relevancia. No consisten únicamente en documentar procedimientos o cumplir requisitos normativos. Ambos proporcionan una metodología clara para comprender la operación, definir responsabilidades, fortalecer controles, gestionar riesgos y asegurar que la información utilizada para tomar decisiones sea consistente, íntegra y confiable.
Otro punto por considerar es que la automatización aplicada sin controles adecuados introduce nuevos riesgos. Cuando no existen reglas claras para capturar, validar y administrar la información, los algoritmos pueden amplificar errores e incluso generar incumplimientos regulatorios.
Por esta razón, la gobernanza de procesos deja de ser únicamente un tema de eficiencia para convertirse también en un elemento clave de control y gestión del riesgo.
Antes de discutir qué plataforma de IA implementar o cuál modelo ofrece mejores capacidades, resulta más útil preguntarse si la organización cuenta con procesos suficientemente robustos para sostener el cambio.
Cuando los procesos son claros, las responsabilidades están definidas, los controles funcionan y la información es confiable, la IA encuentra el entorno adecuado para aportar valor. Puede automatizar actividades repetitivas, reducir tiempos de análisis, detectar patrones complejos y fortalecer la toma de decisiones. Pero esos beneficios son el resultado de una organización que primero construyó una base operativa sólida.
La Inteligencia Artificial seguirá evolucionando y asumirá cada vez más actividades dentro de las organizaciones. Sin embargo, ninguna tecnología sustituye un proceso bien diseñado, la verdadera transformación digital no comienza cuando una empresa incorpora una nueva herramienta, comienza cuando entiende su operación, elimina las causas de sus ineficiencias y desarrolla procesos capaces de sostener el crecimiento sin perder el control.
[1] Gartner (2025). Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027. 25 de junio de 2025