En julio de 2025, el proyecto NANDA del MIT Media Lab publicó un informe revelador: tras analizar más de 300 iniciativas empresariales de tecnologia de inteligencia artificial generativa, encontró que el 95% de las organizaciones estudiadas no estaba obteniendo un impacto medible en sus resultados financieros.
Aquí no falló el 95% de los modelos. El problema estaba en la capacidad de las organizaciones para convertir esas herramientas en resultados.
Entre las razones identificadas no aparecen falta de presupuesto, ni de talento, ni de regulación, sino sistemas que no aprenden suficientemente del contexto, no retienen adecuadamente la retroalimentación y encuentran dificultades para integrarse a los flujos de trabajo donde deberían generar valor. En otras palabras, incorporar una herramienta no significa necesariamente incorporarla al negocio.
Llevo años sentado del lado comercial de proyectos tecnológicos en varios sectores, y ese hallazgo describe algo que veo con frecuencia mucho antes de que aparezca la palabra “IA”.
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Mucha tecnología, poca comunicación
Durante años, muchas organizaciones resolvieron sus necesidades tecnológicas de la misma manera: aparece un problema, se compra una solución.
Instalamos cámaras después de sufrir un robo. Adquirimos un ERP o un sistema de gestión cuando la contabilidad se vuelve inmanejable o perdemos visibilidad sobre el inventario, la planificación o la producción. Y, en uno de los escenarios más comunes, incorporamos tecnología porque una regulación o normativa así lo exige.
Cada una de esas decisiones pudo haber sido razonable en su momento. El problema aparece cuando, con el paso de los años, esas compras construyen una infraestructura fragmentada que limita el valor que cada sistema podría aportar al negocio.
El resultado acumulado lo demuestra. Hoy encontramos plantas con una cantidad enorme de tecnología instalada y muy poca conversación entre ellas. Seguridad electrónica por un lado, tecnologías de información por otro. Producción generando sus propios datos en su propio sistema. Administración en hojas de cálculo. Cada área con visibilidad de su pedazo y nadie con visibilidad del conjunto.
Es lo que en el sector llamamos silos, y tienen un costo que rara vez aparece en un presupuesto: la organización pierde capacidad de respuesta. No porque le falte información, sino porque la información que tiene no está donde se toma la decisión.
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Un ejemplo, para que no quede en abstracto
Pensemos en una planta industrial. El escenario es ilustrativo, pero probablemente resulte familiar para muchas organizaciones.
Una línea de producción se detiene. La cámara lo registró y el PLC generó una alarma. El sistema de mantenimiento no se enteró de ninguna de las dos cosas, porque no está conectado a ninguna. Alguien tiene que notar la detención, caminar hasta el tablero, entender qué pasó, llamar a mantenimiento y después, si se acuerda, pedirle al área de seguridad que busque el video para descartar que haya ocurrido algo más.
Ahí se fueron cuarenta minutos de producción. Y ninguno de los tres sistemas hizo nada mal: cada uno hizo exactamente lo que le pidieron.
En una operación integrada, la alarma del PLC y el evento de video se correlacionan solos, se abre la orden de trabajo con el clip adjunto y el supervisor recibe la notificación antes de que nadie camine a ningún lado. No hizo falta comprar nada nuevo. Hizo falta que lo que ya existe se comunique entre sí.
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Automatizar no es digitalizar
El mismo principio aplica a los procesos administrativos. Muchas empresas todavía gestionan aprobaciones críticas por correo y hojas de cálculo, y llaman automatización a convertir un formulario de papel en un PDF editable.
Eso es digitalizar. Automatizar es otra cosa: entender cómo funciona el proceso, quién participa, qué información necesita cada persona para decidir, dónde se acumulan los retrasos y qué tareas pueden ejecutarse sin que nadie las empuje. Automatizar un proceso malo solo consigue que el proceso malo ocurra más rápido.
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Y entonces sí, la inteligencia artificial
Aquí es donde el dato del MIT que comenté al inicio deja de ser una curiosidad y se vuelve una advertencia práctica. La inteligencia artificial necesita tres cosas para servir:
- información accesible
- Contexto
- Procesos capaces de recibir lo que produce
Antes de preguntarse dónde incorporar IA, conviene hacerse preguntas sencillas, pero que muchas veces nadie le da importancia.
- ¿Mis sistemas están conectados?
- ¿Puedo acceder a la información que necesito sin que alguien la exporte a mano?
- ¿Mis procesos están listos para actuar con IA?
- ¿Realmente necesito IA?
Voy a decir algo que no le conviene del todo a mi propio sector: buena parte de lo que hoy se vende como proyecto de inteligencia artificial debería empezar siendo un proyecto de integración. La integración es menos atractiva. Genera menos titulares. Pero puede ser precisamente lo que determine si el proyecto de IA que venga después producirá resultados o terminará convertido en otra herramienta desconectada dentro de la organización.
Es una señal clara de una tendencia más amplia: el mundo de planta y el mundo de TI están dejando de funcionar como universos independientes. La convergencia entre OT y TI seguirá avanzando. La pregunta es si las organizaciones la gestionarán de manera planificada o permitirán que ocurra de forma fragmentada.
¿Cómo cambia esto para quienes compran tecnología?
Esto modifica lo que una empresa debería esperar de su integrador. Ya no es suficiente contar con un proveedor capaz de implementar correctamente una determinada marca o plataforma. Hace falta alguien que primero comprenda la operación, identifique dónde están los problemas reales y, solo después, determine qué combinación de tecnologías puede producir un resultado medible.
A veces la respuesta será incorporar una nueva plataforma. Muchas otras veces será integrar mejor lo que ya está instalado.
En los proyectos que ejecutamos, la conversación más útil casi nunca comienza frente a un catálogo. Comienza con una pregunta: ¿Qué problema necesitamos resolver?
Cuando se empieza por ahí, la tecnología deja de ser simplemente una línea dentro del presupuesto de infraestructura y se convierte en una herramienta para reducir riesgos, ganar visibilidad y tomar decisiones mejores y más rápidas. Cuando se empieza por el catálogo, en cambio, es fácil terminar con mucha tecnología instalada y la misma sensación de siempre: que algo debería estar funcionando mejor.
Quizá por eso, la próxima vez que una organización piense en incorporar una nueva tecnología, la primera pregunta no debería ser qué comprar. Debería ser qué podría lograr si consiguiera que la tecnología que ya tiene se comunique mejor entre sí.
