China Widener, Vicepresidenta, Líder de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones de EE. UU. en Deloitte – Serie de Entrevistas

China Widener es la vicepresidenta de Deloitte y líder de la industria de Tecnología, Medios y Telecomunicaciones (TMT) de EE. UU. También forma parte de la Junta Directiva de Deloitte en EE. UU.

Ofrece una perspectiva distintiva sobre el futuro de la industria TMT, con un interés particular en la evolución de la IA Agente —sistemas inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas— y su impacto transformador en toda la empresa. Está apasionada por ayudar a los clientes a desbloquear todo el potencial de la IA Agente para acelerar la innovación, mejorar la eficiencia operativa y crear nuevas fuentes de ventaja competitiva, todo mientras mantiene un compromiso firme con la IA de confianza.

China ha coescrito artículos sobre IA, marcos de tecnología para empresas, análisis de modelos de entrega y cierre de la brecha de talentos. Es una oradora y facilitadora muy solicitada y su experiencia en tecnología y progresión en su carrera han sido destacadas en varios podcasts y publicaciones.

Deloitte es una de las firmas de servicios profesionales más grandes del mundo, que ofrece servicios de auditoría, consultoría, impuestos, asesoramiento de riesgos y asesoramiento financiero a organizaciones de casi todas las industrias. Con una red global que abarca más de 150 países, Deloitte trabaja con corporaciones multinacionales, gobiernos y empresas emergentes para navegar desafíos complejos, impulsar la transformación digital y mejorar el rendimiento operativo. La firma es particularmente conocida por su experiencia en áreas como la consultoría de tecnología, el análisis de datos, la ciberseguridad y el cumplimiento normativo, lo que ayuda a los clientes a adaptarse a los mercados en constante evolución mientras mantiene estrategias de crecimiento a largo plazo y una gobernanza sólida.

La investigación de Deloitte muestra que la mayoría de las organizaciones aún están atascadas en el modo de prueba. ¿Cuál es el mayor malentendido que tienen los líderes sobre lo que se necesita para escalar la IA en toda la empresa?

Las organizaciones a menudo intentan “incorporar la IA” a los procesos existentes, cuando en realidad escalar requiere replantear cómo se realiza el trabajo. El mayor malentendido que veo es que escalar la IA es principalmente un desafío tecnológico. En realidad, la tecnología suele ser la parte más fácil. Lo que los líderes tienden a subestimar es el grado de cambio en el modelo de operación requerido —desde flujos de trabajo y derechos de decisión hasta talento, incentivos y gobernanza. 

El paso de casos de uso aislados a la orquestación a nivel de empresa puede desbloquearse cuando las personas, los procesos y la tecnología evolucionan juntos. Sin esa alineación, incluso la IA más avanzada queda atascada en el modo de prueba.

¿Por qué tantas iniciativas de IA no logran entregar un ROI medible, incluso cuando la tecnología subyacente es sólida?

El ROI real se produce cuando la IA se integra en procesos de extremo a extremo, no cuando se la trata como experimentación aislada. La mayoría de las iniciativas de IA no fallan porque la tecnología no funcione —fallan porque el negocio no está configurado para capturar valor de ella.

Los casos de uso desconectados, la mala integración de flujos de trabajo y la falta de seguimiento de valor claro impiden que la IA se traduzca en un impacto medible. Lo que a menudo falta es la orquestación. El valor de la IA no es solo vertical —dentro de una sola capacidad o función—, sino también horizontal, que abarca procesos, equipos y la empresa. Cuando las organizaciones no conectan estas capas, terminan con bolsillos de progreso que nunca se escalan.

El valor proviene de alinear la tecnología con los flujos de trabajo y los resultados comerciales para que la IA pueda operar en toda la empresa, no solo dentro de silos. Eso es cuando se pasa de la experimentación a la verdadera transformación y se comienza a realizar un valor sostenido y transversal.

¿En qué punto debería una empresa dejar de experimentar y comprometerse con la transformación de IA a nivel de empresa, y qué señales indican que están listos?

Las organizaciones deben ir más allá de la experimentación cuando estén listas para integrar la IA en procesos de extremo a extremo. Eso es un cambio de tratar la IA como una colección de pilotos personalizados a verla como una transformación estratégica anclada en una hoja de ruta clara de dónde existe el valor y cómo capturarlo.

Eso significa alinear a los stakeholders alrededor de prioridades compartidas, definir dónde la IA puede impulsar el mayor impacto en las funciones y poner en lugar el gobierno y el modelo de operación adecuados para ejecutarlo. Sin esa claridad, las organizaciones siguen atascadas con pilotos que son difíciles de escalar o replicar.

En resumen, el éxito dependerá de pasar de la experimentación fragmentada a una estrategia coordinada a nivel de empresa —donde el valor está claramente definido, priorizado y sistemáticamente realizado.

¿Cómo deberían replantear los ejecutivos el ROI en el contexto de la IA, especialmente cuando los beneficios se extienden más allá de los ahorros de costos a la productividad, el rediseño de la fuerza laboral y la ventaja estratégica a largo plazo?

Se trata de pensar en el ROI de la IA como más que solo ahorros de costos. Cuando se pasa a una ecuación de valor más amplia que incluye ganancias de productividad, transformación de la fuerza laboral y nuevas vías de crecimiento, eso es cuando se desbloquea el verdadero valor de la IA. Si bien la eficiencia es importante, el impacto más grande a menudo proviene de rediseñar roles, acelerar la toma de decisiones y habilitar modelos de negocio completamente nuevos. El desafío es que estos beneficios no siempre se reflejan en métricas financieras tradicionales o ciclos de P&L a corto plazo. La clave es adoptar enfoques de medición más holísticos que combinen resultados financieros, operativos y de fuerza laboral. En última instancia, el objetivo es evaluar la IA no solo como una palanca de costos, sino como un impulsor de ventaja competitiva a largo plazo.

Uno de los desafíos destacados es la brecha entre visibilidad y acción. ¿Por qué las organizaciones luchan por operacionalizar las ideas generadas por la IA?

La brecha entre la idea y la acción es un problema de ejecución, no de análisis. Las organizaciones pueden generar ideas, pero los derechos de decisión poco claros, los flujos de trabajo mal alineados y la falta de rendición de cuentas impiden la acción. La gobernanza es clave. Cerrar esa brecha requiere integrar la IA y comprender el impacto en los flujos de trabajo, prácticas, políticas y caminos de ejecución.

Enterprise AI Navigator enfatiza la “agenteificación” de tareas. ¿Cómo deberían decidir los líderes qué procesos son los más adecuados para agentes de IA en comparación con flujos de trabajo impulsados por humanos?

Diferentes procesos requieren diferentes niveles de automatización; la transformación efectiva se trata de tomar las decisiones correctas. La pregunta clave no es si desplegar agentes de IA —es dónde crean el mayor valor.

Ese valor se puede evaluar de dos maneras principales: “ajuste” organizacional y impacto financiero. Para algunas organizaciones, la alineación con flujos de trabajo existentes, cultura y formas de trabajar será la prioridad, lo que hace que el “ajuste” sea el mejor punto de partida. Para otros, el enfoque será en los rendimientos financieros medibles, donde comprender el rango y la escala de la creación de valor se convierte en el principal impulsor. La capacidad de evaluar ambas dimensiones es lo que permite una toma de decisiones estratégica más informada.

Es importante tener en cuenta que no todos los procesos deben ser “agenteificados”. Algunos requieren juicio humano, confianza o creatividad. El objetivo es un modelo híbrido, donde los humanos y los agentes estén diseñados intencionalmente para complementarse entre sí.

Muchas organizaciones están invirtiendo mucho en herramientas de IA pero no están rediseñando flujos de trabajo. ¿Qué tan crítico es el rediseño organizacional para lograr un impacto real de la IA?

El rediseño organizacional no es opcional; es central para lograr el impacto de la IA. Las empresas que invierten en herramientas sin rediseñar flujos de trabajo generalmente ven ganancias incrementales como máximo. El valor real proviene cuando las organizaciones replantean roles y responsabilidades, estructuras de equipo y cómo se toman las decisiones. La IA no solo cambia tareas: cambia cómo fluye el trabajo en toda la empresa. Sin alineación estructural, la transformación real es limitada.

La gobernanza está rezagada con respecto a la adopción, particularmente con la IA agente. ¿Qué riesgos están subestimando las empresas al escalar sistemas más autónomos?

Nuestra investigación muestra que solo el 21% de las organizaciones tienen una gobernanza madura en lugar para agentes autónomos. Sin un programa de gobernanza sólido y de extremo a extremo, muchas empresas dudan en desplegar estas herramientas. Esa duda a menudo conduce al surgimiento de la “IA sombra”, lo que introduce un riesgo no gestionado significativo. 

Al mismo tiempo, las organizaciones frecuentemente subestiman el papel que los empleados pueden desempeñar en la gobernanza. Las políticas y las estructuras de informes son críticas, pero no son suficientes por sí solas. Los empleados generalmente quieren usar la IA de manera responsable —y cuando están equipados con orientación clara, se convierten en una poderosa línea de defensa.

Eso significa que las organizaciones deberían centrarse en educar a su fuerza laboral: qué es seguro, qué es riesgoso y cómo tomar buenas decisiones en tiempo real. Por ejemplo, pausar para preguntar: ¿debería incluir datos financieros sensibles aquí? Ese tipo de toma de decisiones diaria es donde la gobernanza realmente cobra vida. Los empleados, cuando están informados y empoderados, refuerzan activamente la postura de riesgo de la organización.

Finalmente, el monitoreo continuo y las pruebas periódicas siguen siendo subutilizados pero son esenciales. A medida que avanzamos más en la era de la IA agente, la supervisión continua debe convertirse en una práctica común para cualquier organización que despliegue estas capacidades a gran escala.

Deloitte sugiere que Enterprise AI Navigator puede reducir significativamente el tiempo de estrategia y diseño. ¿Qué cambia específicamente en la forma en que las organizaciones abordan la toma de decisiones de IA cuando se utiliza un sistema como este?

Enterprise AI Navigator conecta insights financieros, de flujo de trabajo y de fuerza laboral en una hoja de ruta de transformación unificada. Lo que cambia es el paso de la toma de decisiones basada en la intuición a una transformación informada por datos que refleja un enfoque disciplinado para usar a través del paisaje de stakeholders. Con Enterprise AI Navigator, Deloitte puede ayudar a modelar escenarios antes de invertir, tomar decisiones de IA vinculadas directamente al impacto financiero y de flujo de trabajo, y moverse de pilotos aislados a una hoja de ruta empresarial cohesiva.

Efectivamente, comprime los ciclos de estrategia y diseño al dar a los líderes visibilidad sobre qué funcionará —antes de escalarlo.

Mirando hacia adelante 1 a 2 años, ¿qué separará a las empresas que exitosamente convierten la IA en una ventaja competitiva de aquellas que siguen atascadas en la experimentación?

La división no será sobre quién adoptó la IA; será sobre quién se transformó debido a ella. Esos líderes tratarán la IA como una palanca de transformación empresarial, no solo como un conjunto de herramientas. Eso significa replantear flujos de trabajo y modelos de operación de extremo a extremo, mientras se mide el valor de manera holística a través de resultados financieros, de fuerza laboral y de crecimiento.

Crucialmente, reconocerán que la productividad sola no es la línea de meta. Muchas organizaciones ya están viendo ganancias de eficiencia incrementales, pero la ventaja competitiva proviene de usar la IA para desbloquear nuevas corrientes de ingresos, replantear ofertas y impulsar el crecimiento a nivel de empresa, no solo hacer el mismo trabajo más rápido.

Aquellos que se rezaguen seguirán centrados en herramientas sobre resultados, persiguiendo casos de uso aislados sin conectarlos a través del negocio. También tenderán a subinvertir en gestión del cambio, gobernanza y orquestación —haciendo difícil escalar el impacto.

En resumen, los ganadores serán aquellos que pasen de ser empresas habilitadas por la IA a empresas impulsadas por la IA. Estas empresas integrarán la IA en cómo opera el negocio, cómo crece y cómo compite, no solo en cómo experimenta.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar Deloitte.