Hay un dato que Deloitte publicó este año y que debería incomodar o al menos alertar a cualquier empresa que esté invirtiendo en Inteligencia Artificial: el 84% de las compañías no rediseñó el trabajo alrededor de la IA.
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Por qué el 84% de las empresas le erró a la IA y qué tienen que hacer distinto las PyMEs
Primera parte de una serie sobre el error de orden en la adopción de IA en PyMEs. Acá hablamos de cultura y criterio. En la segunda parte, vamos a los procesos.
Le sumaron una capa de Inteligencia Artificial a los mismos procesos de siempre, y esperaron que pasara algo. No pasó.
Lo más interesante no es el número en sí, sino la conclusión a la que llega el propio estudio: el primer desafío no es técnico. Es humano y organizacional.
El acceso ya no es el problema
Hoy, seis de cada diez empleados tienen acceso a alguna herramienta de IA.
Pero solo una de cada cuatro empresas logró llevarla de verdad a producción, integrada a cómo trabaja realmente su gente.
La brecha no está en la tecnología disponible. Está en la activación: en si esa herramienta modificó algo real en el día a día, o si quedó como una licencia pagada que nadie usa.
Y acá aparece el error de orden: estas empresas -muchas de ellas con presupuesto, consultoras y equipos tecnológicos de primer nivel- metieron la tecnología primero, sin trabajar antes la cultura y el criterio con el que su gente la iba a usar.
El problema nunca fue si podían pagar la herramienta. Fue no haber preparado el terreno antes de instalarla.
"Bueno, pero eso les pasa a las corporaciones"
Es la objeción más natural para cualquier PyME: nosotros somos cuarenta personas, no una multinacional.
Es exactamente al revés. Si a empresas con todos esos recursos -dinero, tiempo, especialistas- les pasó esto, en una PyME el mismo error de orden va a pesar todavía más. No es un problema de escala.
Es un problema de secuencia, y esa secuencia se repite igual con cuarenta empleados que con cuatro mil.
El dato que nadie te va a contar si no preguntás
Hay otro estudio, de KPMG junto a la Universidad de Melbourne, con 48.000 personas encuestadas en 47 países, que profundiza el problema desde otro ángulo:
_El 57% de las personas usa Inteligencia Artificial y no lo dice: presenta el trabajo como propio.
_El 66% confía en lo que la IA le devuelve sin revisarlo.
Pensá esas dos cifras juntas, aplicadas a tu propia empresa. Hay gente usando IA sin contártelo, y entregándote trabajo que nadie chequeó antes de que llegara a tu escritorio.
En una corporación grande, todavía existe un área de sistemas o de calidad que en algún momento frena el error antes de que escale.
En la mayoría de las PyMEs, ese filtro no existe. El problema, entonces, no es solo que la gente use la herramienta: es que la usa sin ningún criterio compartido sobre cómo, cuándo y con qué revisión.
Ni prohibir ni exigir: el error también tiene una trampa de respuesta
Frente a estos números, las dos reacciones más comunes son igual de disfuncionales:
Prohibirla. Ya se está usando igual, con o sin permiso. Prohibir solo empuja el uso a la clandestinidad, que es exactamente el problema que el 57% ya describe.
Exigirla sin marco. "Pagué la licencia, úsenla" tampoco funciona. Sin criterio compartido sobre para qué, desde dónde y con qué revisión se usa una herramienta, la inversión queda en un año de suscripción que nadie tocó.
La respuesta no es tecnológica. Es de cultura y de criterio. Y ninguna de las dos cosas se resuelve comprando una licencia.
Por dónde empezar, en una PyME real
El error de orden que cometieron las grandes empresas es evitable si se lo nombra a tiempo. Antes de sumar una herramienta más, vale la pena hacerse algunas preguntas:
_¿Sabemos hoy quién en el equipo ya está usando IA, y para qué?
_¿Existe algún criterio compartido sobre cuándo revisar lo que una herramienta devuelve?
_¿Estamos invirtiendo en tecnología antes de trabajar la cultura que la va a sostener?
Son preguntas simples, pero rara vez alguien se las hace antes de firmar la licencia.
Y son, justamente, el punto de partida de cualquier proceso serio de profesionalización: entender primero dónde está parada la organización, antes de decidir qué sumarle.
Esta es la primera parte de una serie sobre el error de orden en la adopción de IA. Acá nos enfocamos en cultura y criterio, porque sin eso ninguna herramienta funciona.
Pero hay una segunda pregunta pendiente: ¿Y si el problema no es la gente, sino el proceso que la gente está tratando de sostener ? Eso lo vamos a ver en el próximo capítulo.
Mientras tanto, ¿querés entender en qué etapa está tu empresa antes de dar el próximo paso con IA? Agendá una reunión con Inspiring para hacer un diagnóstico y definir por dónde iniciar.