Las inversiones tecnológicas que más importan en un mercado incierto

Hace dos años, la mayoría de las conversaciones sobre IA se centraban en si la inversión valía el riesgo. Esa pregunta ya está resuelta. La más difícil ahora es a dónde debe ir el dinero y cuánto.

Veo esto suceder constantemente con líderes de mercado medio y operadores de capital privado. La mayoría ya ha completado la fase piloto, probando algo en casi todas las funciones. El diferenciador ahora se reduce a cuáles de esos pilotos se convirtieron en parte del funcionamiento real del negocio, y cuáles permanecieron como proyectos paralelos que nunca llegaron a las operaciones diarias.

Un artículo reciente en MIT Sloan Management Review captura el mismo cambio desde otro ángulo: a pesar de décadas de inversión en tecnología, muchas organizaciones todavía no ven retornos significativos, y la investigación apunta a algo menos tangible que las propias herramientas: una fuerza laboral que realmente sea capaz de utilizarlas y una cultura basada en el aprendizaje. Yo iría un paso más allá: adquirir la herramienta ya no es lo difícil. Construir a las personas, las habilidades y la capacidad organizacional que permitan que la herramienta realmente genere valor, ahí es donde ahora viven las decisiones y los desafíos.

Por qué las empresas que se adelantan gastan de manera diferente, no solo más

Existe una creciente idea errónea de que invertir en tecnología significa comprar la plataforma más nueva, pero rara vez es así. Las organizaciones tienen éxito cuando saben exactamente qué problema de negocio están resolviendo antes de abrir una línea presupuestaria. Es un punto que hemos mencionado antes: incluso las herramientas más sofisticadas no logran un impacto significativo sin la base de datos subyacente.

Eso coincide con lo que hemos visto directamente con Esquire Depositions, una empresa de servicios legales respaldada por Gridiron Capital, que vio aumentar su valor empresarial en un 10 %, no por agregar una nueva plataforma sobre lo que ya tenían, sino por centralizar datos y estandarizar procesos que habían sido construidos de forma ad hoc en los equipos durante años. La herramienta importa menos que lo que la sustenta.

Los cuatro fundamentos para decidir qué escalar

Cada conversación tecnológica que tengo con un CEO o un socio operativo finalmente se reduce a la misma decisión: escalarla, arreglarla o detenerla. En mi experiencia, cuatro cosas separan esos tres resultados.

• Alguien es responsable. Cada iniciativa necesita a una persona responsable de su resultado, no un comité o un patrocinador rotativo.
• Los datos subyacentes son confiables. La IA y la automatización solo son tan buenas como los datos que las alimentan. Los datos inconsistentes y aislados convierten una herramienta prometedora en otra cosa que la gente evita.
• Las personas realmente la usan día a día. La adopción no ocurre porque se lance una plataforma. Proviene de que la herramienta se ajuste a cómo alguien ya trabaja, o de que alguien se tome el tiempo de rediseñar el trabajo a su alrededor.
• El resultado es medible y está vinculado a algo específico. Ingresos, costos, tiempo de ciclo, experiencia del cliente. Elige uno antes de construir, no después.

Aplica cualquiera de esos cuatro criterios y la decisión tiende a resolverse por sí misma. Yo escalaría las iniciativas que ya tienen un responsable, datos fiables y una adopción real. Continuaría revisando aquellas que resuelven un problema genuino pero que siguen siendo torpes en el uso diario. Y detendría las que funcionan principalmente por entusiasmo o métricas de actividad, los paneles de control que nadie utilizó para tomar una decisión.

Qué recortar y qué proteger

Esa misma disciplina se aplica al presupuesto mismo, en ambas direcciones.

En el lado de los recortes: pilotos sin responsable, herramientas superpuestas compradas por tres equipos diferentes para la misma tarea, licencias a las que nadie accede, proyectos de datos que nunca se conectaron a nada en etapas posteriores. Estos no solo desperdician dinero, añaden complejidad que ralentiza la siguiente iniciativa real. Cada uno de ellos es más fácil de seguir financiando que de cerrar, y por eso se acumulan.

En el lado de la protección: ciberseguridad, calidad de datos, trabajo de integración, las experiencias de cara al cliente que realmente diferencian al negocio, y los casos de uso de IA que ya están justificándose en las operaciones diarias. La capacitación también pertenece a esta lista. Es una de las inversiones tecnológicas más subestimadas que una empresa puede hacer, y una de las más fáciles de omitir cuando los presupuestos se aprietan.

Estas son inversiones más discretas que lanzar una nueva iniciativa de IA. Un comunicado de prensa no se escribe solo alrededor de “hemos arreglado nuestra canalización de datos”. Pero discreto no significa pequeño. La automatización de procesos es donde gran parte de ese dinero silencioso se está destinando ahora, porque es lo suficientemente específica como para generar un ROI claro. Hemos diseñado y construido el flujo de trabajo que llevó a un equipo interno de cumplimiento en una empresa de préstamos a pasar de auditar manualmente el 30 % de las llamadas de clientes a revisarlas todas automáticamente, cerrando una brecha donde el otro 70 % representaba una exposición real, ya que las regulaciones tratan cada llamada como una violación propia, con un valor de $500 a $1,500 cada una. 

Otro proyecto de automatización que entregamos recientemente redujo la entrada manual de datos que consumía el servicio de mayor volumen y menor margen de una firma contable, liberando al personal para asumir trabajos de cliente de mayor valor sin añadir personal adicional. Ninguno de los dos involucró un lanzamiento llamativo de un producto de IA. Cada uno resolvió un proceso único y específico y se replicó en toda la empresa; ese tipo de solución puntual se traduce en algunos de los mayores ROI que una compañía experimenta.

Invertir con intención

La incertidumbre hace que los ejecutivos sean cautelosos, y es un instinto razonable. Las empresas que se están adelantando ahora siguen gastando de manera agresiva, pero concentran recursos deliberadamente en las capacidades que fortalecen las operaciones, afinan la toma de decisiones y posicionan la IA para ofrecer algo que realmente se pueda señalar al final del trimestre.

No creo que las empresas que superen a sus pares en los próximos años sean las que tengan los presupuestos tecnológicos más grandes, y eso ni siquiera es cierto hoy. En mi experiencia guiando a compañías a través de la transformación digital, el ROI real se reduce a dos cosas: saber exactamente dónde la inversión genera más valor (ya sea en cómo funciona el negocio, en lo que lo diferencia, o en el producto y servicio que los clientes realmente experimentan), y definir KPI medibles desde el principio para que el impacto permanezca visible. Esa es la disciplina que separa los retornos reales del ruido costoso.