Si se quiere dar a la IA un rol realmente preponderante, lo primero que debe rediseñarse es el organigrama, para definir qué roles o actividades estarán a cargo de sistemas inteligentes y cuáles seguirán en manos de personas.
Ante la acelerada adopción de la inteligencia artificial (IA) en el mundo corporativo, las organizaciones enfrentan una decisión estratégica clave: cómo incorporar esta tecnología en sus procesos, productos y modelos de negocio. Hoy se perfilan dos grandes modelos: AI-first (inteligencia artificial primero) y AI-centric (empresa centrada en la IA), que reflejan maneras muy distintas de integrar esta tecnología.
Las empresas AI-first le otorgan a la IA una condición principalmente táctica, ya que buscan automatizar la mayor cantidad posible de tareas y procesos mediante sistemas inteligentes. En este modelo, la prioridad es que la IA ejecute primero las actividades; si eso no es viable, recién entonces se incorpora intervención humana o se asigna el rol a personas.
Por el contrario, el enfoque AI-centric le asigna a la IA un rol más estratégico como elemento central de la planificación, los productos, los servicios y las operaciones internas. Este modelo parte de entender todo lo que hoy permite hacer la IA para potenciar el negocio y rodear los procesos con capacidades inteligentes.
Por qué la mayoría de las empresas fracasa al implementar IA
La última encuesta de McKinsey muestra que casi todas las organizaciones ya utilizan algún tipo de IA, pero cerca de dos tercios aún no lograron escalarla a nivel empresarial. La mayoría de las compañías de alto rendimiento se encuentra rediseñando sus flujos de trabajo, un factor clave para el éxito. Gartner, por su parte, proyecta que para 2028 las organizaciones que adopten el enfoque AI-first obtendrán resultados comerciales hasta un 25% superiores a los de sus competidores.
¿En qué casos conviene adoptar cada modelo? El enfoque AI-first tiende a orientarse al consumo de inteligencia artificial y es ideal para organizaciones que necesitan reducir costos, mejorar márgenes o ganar eficiencia operativa. En cambio, el modelo AI-centric implica construir propuestas de valor donde la IA sea parte estructural del servicio ofrecido, diseñando un modelo de negocio apoyado integralmente en estas herramientas.
Desde mi perspectiva, todas las empresas deberían evaluar seriamente alguno de estos dos enfoques. Para algunas será más conveniente uno y para otras el otro, según su objetivo y tipo de actividad. Pero aquellas que no adopten ninguno corren el riesgo de quedar ancladas en una lógica pre-IA y ser superadas por sus competidores.
IA: Empresas más inteligentes, para servicios más humanos
Independientemente del modelo elegido, la adopción profunda de IA obliga a revisar la estructura organizacional. La idea de que se puede trabajar igual que antes simplemente usando herramientas como ChatGPT es completamente falsa. Si se quiere dar a la IA un rol realmente preponderante, lo primero que debe rediseñarse es el organigrama, para definir qué roles o actividades estarán a cargo de sistemas inteligentes y cuáles seguirán en manos de personas. También hay que reescribir los roles, porque las expectativas de productividad y alcance de cada función ahora están determinadas tanto por la adopción y uso de IA en cada rol “humano”, como por la responsabilidad en cuanto al desarrollo y supervisión de los agentes de IA.
Independientemente del modelo elegido, la adopción profunda de IA obliga a revisar la estructura organizacional. La idea de que se puede trabajar igual que antes simplemente usando herramientas como ChatGPT es completamente falsa. Si se quiere dar a la IA un rol realmente preponderante, lo primero que debe rediseñarse es el organigrama para definir qué roles o actividades estarán a cargo de sistemas inteligentes y cuáles seguirán en manos de personas.
La pregunta ya no es si una empresa va a usar IA, sino quién la dirige a quién. AI-first y AI-centric no son etiquetas de moda, sino decisiones profundas sobre cómo se trabaja y cómo se decide. Sumar herramientas sin cambiar procesos ni roles rara vez escala. Rediseñar la organización alrededor de la IA, en cambio, sí puede marcar la diferencia. Los que no hagan nada seguirán jugando un partido que el resto ya cambió.
*Head of Engineering en Aditi Consulting
