IA en la empresa: entre la libertad de actuar y la necesidad de mantener el rumbo
En las últimas semanas, he tenido varias conversaciones sobre la IA en la empresa.
Con directores de sistemas de información (CIO) que buscan proteger los datos y evitar desviaciones. Con responsables de negocio que quieren, ante todo, resolver un problema concreto. Con equipos que se preguntan cómo ganar tiempo sin añadir una nueva herramienta complicada a su día a día.
A primera vista, estas conversaciones no tenían mucho en común.
Sin embargo, todas volvían siempre al mismo punto:
¿Cómo avanzar con la IA sin perder el control, pero sin impedir que los equipos experimenten?
La cuestión está lejos de ser teórica.
Afecta a la seguridad, por supuesto. Pero también a la confianza, a la manera de trabajar y al papel de cada persona en la empresa.
Algo está cambiando
Durante mucho tiempo, cuando un equipo necesitaba una nueva herramienta, el camino estaba bastante claro.
El área de negocio expresaba una necesidad. El departamento de IT la estudiaba. Los desarrolladores diseñaban la solución. Luego venían las pruebas, la seguridad y la puesta en producción.
Este funcionamiento sigue teniendo todo el sentido para ciertos proyectos.
Pero ya no es el único posible.
Hoy en día, una persona de recursos humanos, un comercial, un comprador o un gestor de proyectos puede crear un asistente, automatizar una tarea o diseñar un primer prototipo sin saber programar.
En pocas horas, a veces puede obtener algo utilizable.
Esto cambia muchas cosas.
Los colaboradores ya no son solo los usuarios de las herramientas digitales. También pueden participar en su creación y mejora.
Al igual que todos aprendimos a usar hojas de cálculo, probablemente tendremos que aprender a trabajar con la IA.
No para reemplazar nuestro juicio. Sino para preparar mejor un trabajo, acelerar una investigación, simplificar una tarea o explorar una idea.
Las inquietudes del departamento de IT son legítimas
En este contexto, entiendo perfectamente que los responsables de IT quieran establecer reglas.
Estamos hablando, al fin y al cabo, de datos sensibles, de seguridad, de cumplimiento y de decisiones que pueden tener consecuencias reales.
Los riesgos no son imaginarios.
Un colaborador puede usar una herramienta no validada e introducir información confidencial. Un equipo puede crear una aplicación sin medir sus vulnerabilidades. Se puede tomar una decisión basada en una respuesta generada por una IA, sin una verificación suficiente.
Y además existe el riesgo de ver cómo se multiplican las herramientas, las suscripciones y los experimentos imposibles de mantener en el tiempo.
Una empresa no puede, por tanto, decir simplemente: "Probadlo todo, ya veremos".
El departamento de IT necesita proteger a la organización. Es su función.
Pero proteger no significa necesariamente prohibir.
El riesgo de querer centralizarlo todo
Por el contrario, si cada iniciativa debe pasar por un largo circuito de validación, los equipos terminan esperando.
Y luego, buscan alternativas.
Este fenómeno no es nuevo. Ya lo vivimos con el Shadow IT.
La IA simplemente puede acelerarlo, porque las herramientas son mucho más accesibles y los resultados se pueden obtener muy rápidamente.
Un colaborador que encuentra en dos horas una solución a un problema que lleva meses arrastrándose tendrá, naturalmente, ganas de seguir utilizándola.
Si se le responde únicamente con prohibiciones, no necesariamente desistirá. Quizás busque otra manera de hacerlo, sin decir nada.
Ahí es donde el tema se vuelve delicado.
Las necesidades más interesantes no siempre son visibles desde una dirección central. A menudo se encuentran en los detalles del día a día: una tarea repetitiva, una información difícil de encontrar, un proceso que hace perder el tiempo a todo un equipo.
Las personas que se enfrentan a estos problemas cada día suelen ser las mejor situadas para imaginar una solución.
El tema no es, por tanto, elegir entre IT y negocio
Creo que el debate se plantea a veces de manera demasiado binaria.
Como si hubiera que elegir entre dos opciones:
o el departamento de IT mantiene el control, o las áreas de negocio son libres de hacer lo que quieran.
En realidad, ninguna de estas dos soluciones funciona realmente.
La primera lo ralentiza todo y termina desanimando a los equipos.
La segunda expone a la empresa a riesgos que no controla.
La verdadera pregunta es más bien:
¿Cómo crear un marco lo suficientemente claro para que los equipos puedan experimentar sin poner en peligro a la organización?
Es una cuestión de confianza.
Los colaboradores deben saber qué herramientas utilizar, qué datos pueden compartir, qué verificaciones son necesarias y a quién dirigirse cuando tengan una duda.
Un buen marco no debería vivirse como una serie de prohibiciones. Debería permitir avanzar con mayor serenidad.
El papel del departamento de IT evoluciona
El departamento de IT probablemente ya no será el único que construya las soluciones digitales de la empresa.
Su función consistirá más bien en crear las condiciones para que los demás puedan construir correctamente.
Esto significa proponer herramientas fiables, proteger los datos, definir reglas comprensibles, formar a los equipos y acompañar los experimentos.
El departamento de IT se convierte menos en una puerta que hay que cruzar y más en un socio con el que hay que avanzar.
Esto también exige un cambio de postura por parte de las áreas de negocio.
La autonomía no significa que cada uno pueda hacer cualquier cosa. Implica comprender las reglas, medir los riesgos y aceptar compartir lo que se crea.
¿Y los managers en todo esto?
Se habla mucho del departamento de IT y de los colaboradores. A veces olvidamos a un actor esencial: el manager.
Sin embargo, a menudo es él quien puede marcar la diferencia entre un enfoque que se queda en lo teórico y uno que realmente se instala en los equipos.
Un manager no tiene por qué convertirse necesariamente en un especialista en IA.
Pero debe interesarse lo suficiente como para comprender qué puede aportar, qué no puede hacer y qué precauciones se deben tomar.
Sobre todo, debe dar el ejemplo.
Un manager que pide a su equipo que utilice la IA sin utilizarla nunca él mismo corre el riesgo de perder credibilidad. Por el contrario, un manager que experimenta, que hace preguntas, que comparte sus aprendizajes y que acepta revisar ciertos hábitos crea una dinámica mucho más concreta.
Su papel también consiste en partir de las necesidades reales del equipo.
No se trata de utilizar la IA porque todo el mundo hable de ella. Se trata de observar el trabajo tal y como se realiza realmente y preguntarse dónde puede ayudar la IA.
¿Qué tarea hace perder tiempo? ¿Qué información es difícil de encontrar? ¿Qué proceso podría simplificarse? ¿Dónde necesita el equipo más apoyo?
El manager debe entonces ayudar a establecer el vínculo con las prioridades de la organización.
Un experimento puede ser interesante para un equipo, pero no responder a un desafío importante para la empresa. Por el contrario, una idea sencilla puede tener mucho valor si responde a un problema compartido por varios equipos.
El manager es, por tanto, a la vez un facilitador, un referente y un punto de conexión entre el terreno y la organización.
El equilibrio nunca será perfecto
Las empresas que tengan éxito probablemente no serán aquellas que dejen que cada uno haga lo que quiera.
Pero tampoco serán aquellas que intenten bloquearlo todo.
Serán capaces de dejar espacio a la iniciativa, estableciendo al mismo tiempo límites claros.
Este equilibrio será a veces difícil de encontrar.
Habrá que probar. Equivocarse. Corregir. Detener ciertos usos. Fomentar otros.
También habrá que aceptar que las reglas evolucionen con las herramientas y con la madurez de los equipos.
Lo importante es no esperar a tener respuesta a todas las preguntas para empezar. Pero es igual de importante no empezar sin haber reflexionado sobre las consecuencias.
Una transformación ante todo humana
En Pivotal Skills AI, es esta zona de equilibrio la que nos interesa.
A menudo vemos que las dificultades no están relacionadas únicamente con la tecnología.
También conciernen a la confianza, las competencias, los hábitos de trabajo y la capacidad de hacer trabajar juntos a los departamentos operativos, los managers y la dirección de sistemas de información (DSI).
¿Cómo motivar a los equipos para que lo intenten? ¿Cómo evitar que el miedo a hacerlo mal bloquee las iniciativas? ¿Cómo ayudar a los managers a acompañar a sus colaboradores? ¿Cómo conseguir que los usos respondan a necesidades reales y se mantengan alineados con los objetivos de la organización?
A mi modo de ver, una transformación de IA exitosa se basa en varios elementos que deben avanzar juntos:
un marco claro, competencias adaptadas, managers implicados y una confianza compartida.
La IA no transformará de forma duradera una empresa simplemente porque se haya desplegado una nueva herramienta.
Lo hará cuando las personas hayan comprendido cómo utilizarla, por qué utilizarla y dentro de qué límites.
Es ahí, sin duda, donde se encuentra el verdadero desafío de la IA en la empresa.
Y quizás también su mayor oportunidad.