La transición hacia la Inteligencia Artificial no es opcional, es una cuestión de liderazgo

Durante años hablamos de transformación digital como una meta a alcanzar. Pero en 2025, lo que está en juego ya no es subirse a la ola, sino evitar que la ola nos pase por encima. La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una tendencia para convertirse en una infraestructura central de competitividad.

Ya no se trata de “si” una empresa debe adoptarla, sino de “cuándo” y “cómo”. Y quienes aún lo están debatiendo, probablemente ya estén llegando tarde.

Cómo usar la Inteligencia Artificial

Hoy, la mayoría de las organizaciones que intentan implementar IA lo hacen desde un impulso reactivo: ven a sus competidores moverse, escuchan hablar de automatización o generación de contenido, y sienten que deben “hacer algo”. Ese “algo”, muchas veces, es contratar una herramienta, sumar un plugin, comprar una licencia, o incorporar un chatbot a su atención al cliente. ¿El resultado? Soluciones superficiales, con poco impacto real y mucha frustración interna.

La verdadera transición hacia una empresa potenciada por IA no comienza con la tecnología. Comienza con las preguntas correctas:

• ¿Qué parte del negocio tiene hoy fricción innecesaria?
• ¿Qué tareas ocupan tiempo valioso de los equipos, sin generar valor diferencial?
• ¿Qué decisiones se toman basadas en intuición, cuando podrían optimizarse con datos?
• ¿Cuáles son los procesos que podrían reimaginarse por completo si se incorporara inteligencia automatizada?

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La Inteligencia Artificial cada vez más es un imperativo de las empresas para prevalecer en la carrera con la competencia.

Archivo MDZ.

Cómo pensar el negocio

Por eso, el primer paso crítico —y muchas veces olvidado— es el proceso de descubrimiento. Hacer un verdadero product discovery interno: entender las necesidades reales de la organización, los cuellos de botella, las oportunidades invisibles.

En este punto, la tecnología ni siquiera debería estar en la conversación. Lo importante es mapear procesos, entender flujos de trabajo, visualizar cómo interactúan las áreas entre sí y detectar dónde una intervención basada en IA podría generar un cambio significativo, ya sea en eficiencia, calidad, escalabilidad o experiencia del cliente.

Ese ejercicio no puede ser delegado por completo. Debe estar liderado desde la estrategia. Porque para que la IA transforme, primero debe haber un liderazgo convencido y comprometido. No alcanza con tener una “buena herramienta” si no hay una visión clara sobre su propósito y un equipo con la capacidad de activarla.

El valor del liderazgo

La brecha entre lo que las organizaciones necesitan y los perfiles disponibles es cada vez más evidente. El talento técnico con experiencia en inteligencia artificial, machine learning, procesamiento de lenguaje natural o análisis avanzado de datos es escaso, competitivo y muchas veces inaccesible para estructuras tradicionales. Pero además, no se trata solo de perfiles técnicos: gente que sepa observar, detectar patrones, automatizar procesos, validar hipótesis, trabajar en ciclos cortos y medir resultados.

• Un ingeniero en IA sin contexto de negocio puede automatizar el proceso equivocado.
• Un equipo comercial sin conocimiento técnico puede pedir desarrollos imposibles.
• Un liderazgo desconectado puede terminar frenando una innovaciónque, bien pensada, hubiese sido diferencial.

En mi experiencia acompañando procesos de transformación en empresas de diferentes industrias, entendí que no existe un único modelo de adopción. Algunos equipos necesitan desarrolladores de IA con foco en datos estructurados; otros, expertos en inteligencia generativa para contenidos o automatización de interacciones.

Algunos requieren un squad completo para desarrollar una solución desde cero; otros, solo un especialista para optimizar un proceso puntual. Lo importante es entender que no hay que sobredimensionar el equipo ni tercerizarlo todo. Hay que construir estructuras elásticas, que puedan adaptarse a las necesidades del negocio, y escalar —o contraerse— con velocidad y sentido.

Esto también desafía las lógicas tradicionales de contratación. La era del empleo fijo, en una oficina, con roles predefinidos y jerarquías verticales, no es compatible con los ciclos de experimentación rápida que demanda la IA. Por eso, cada vez más organizaciones están adoptando esquemas híbridos, donde se combinan equipos internos con talento especializado externo, disponible por proyecto o por desafío. Lo importante no es de dónde viene el talento, sino qué valor puede aportar y cómo se integra al flujo de trabajo existente.

La inteligencia artificial va a redefinir no sólo cómo trabajamos, sino qué significa trabajar. Las empresas que logren adoptar esta transformación de forma estratégica serán las que lideren los próximos diez años. Las que la vean solo como una herramienta más, probablemente terminen compitiendo desde atrás. En cambio, si hay claridad, visión y una cultura abierta a aprender y a iterar, la IA puede convertirse en una ventaja competitiva enorme. Pero no es magia. Es trabajo. Es estrategia. Es talento. Y es ahora.

* Juan Cruz Montes, Co-Founder & CTO de The Flock