Inteligencia artificial: de la adopción a la capacidad de transformarse

La incorporación de inteligencia artificial avanza con rapidez en las organizaciones, pero la tecnología por sí sola no garantiza transformación ni resultados. Expertos del mundo académico y empresarial coinciden en que la diferencia estará en la capacidad de rediseñar procesos, desarrollar nuevas habilidades y convertir el aprendizaje en una capacidad permanente de la organización.

La inteligencia artificial ya dejó de ser una tecnología experimental para buena parte de las organizaciones. El 88% declara utilizar IA y un 70% ya incorpora inteligencia artificial generativa en al menos una función de negocio. Sin embargo, existe una brecha considerable entre adoptar estas herramientas y generar valor a partir de ellas: apenas un 5% de los pilotos de IA generativa logra un impacto financiero medible, según antecedentes expuestos durante el conversatorio “Organizaciones que aprenden a transformarse: Capacidades dinámicas para la era de la inteligencia artificial”. 

La discusión, impulsada por el Observatorio de Sociedad Digital del Departamento de Administración de FEN Universidad de Chile, reunió las perspectivas de Sergio Bijman, director del Observatorio; Fiona Ruckert, Head of Data Value de Walmart Chile; y María Jesús Brown, fundadora y directora de Learnability Lab y directora académica del Diplomado en Aprendizaje y Talento para la Transformación Organizacional de Unegocios FEN. 

El punto de encuentro entre las tres miradas es claro: incorporar IA no equivale a transformar una organización. La ventaja comienza a aparecer cuando las nuevas herramientas modifican efectivamente la manera de trabajar, tomar decisiones, aprender y generar valor.

De capacitar en IA a desarrollar nuevas capacidades

Aprender a utilizar herramientas, interfaces o prompts es necesario, pero insuficiente para una adopción sostenible. El desafío está en desarrollar capacidades que permitan rediseñar tareas y flujos de trabajo, combinar la IA con el juicio humano, evaluar sus resultados, gestionar riesgos y aprender de manera continua. 

Esto obliga a cambiar también la forma en que las empresas entienden la capacitación. Ya no basta con preguntarse cuántas personas completaron un curso o aprendieron a utilizar una determinada herramienta. La pregunta pasa a ser si la organización está aprendiendo a rediseñar el trabajo a partir de esas nuevas posibilidades.

“La IA crea nuevas posibilidades. La organización crea valor cuando desarrolla la capacidad de aprender y reconfigurarse continuamente”, plantea Sergio Bijman. 

Desde esta perspectiva, las llamadas capacidades dinámicas permiten a las organizaciones no solo ejecutar adecuadamente aquello que necesitan resolver hoy, sino también adaptar, integrar y reconfigurar recursos frente a entornos cambiantes. La transformación ocurre cuando los nuevos conocimientos dejan de depender de personas aisladas y se convierten en prácticas, procesos, roles, métricas y formas de decisión instaladas en la organización. 

Cuando la IA se traduce en valor: el caso Walmart

La experiencia de Walmart permite observar cómo esa transformación puede materializarse al conectar personas, procesos y tecnología.

A nivel global, la compañía reporta una inversión de US$1.000 millones en entrenamiento y desarrollo de habilidades, con el objetivo de alfabetizar y promover la adopción de inteligencia artificial entre más de 1,6 millones de asociados. En Chile, más de 2.100 colaboradores han participado en programas internos de formación en IA y la incorporación de estas soluciones ha permitido eficientar más de 51.000 horas de trabajo. 

Pero la transformación no se limita al aprendizaje. La empresa ha desarrollado distintos agentes de IA para resolver necesidades concretas: Sparky, orientado al shopping conversacional y predictivo; Squiggly, como asistente interno para colaboradores; Wibey, como copiloto especializado para desarrollo; y Marty, enfocado en apoyar a sellers en la gestión de catálogos y publicidad. La compañía reporta, además, una reducción de 40% en los tiempos de resolución de procesos de Servicio al Cliente gracias a la IA. 

En su operación también se han incorporado 2.300 robots especializados, mientras que Carrito Listo, una solución desarrollada localmente, ha permitido duplicar la velocidad del proceso de compra y registra niveles de satisfacción superiores al 90%. Más del 40% de las aplicaciones de software de Walmart Global ya incorpora inteligencia artificial. 

La experiencia puede sintetizarse en una idea planteada por Fiona Ruckert: “En Walmart Chile, no estamos corriendo, ya aprendimos a transformarnos”. 

Aprender antes de que las habilidades queden obsoletas

La velocidad del cambio tecnológico introduce, además, otro desafío: las capacidades que hoy necesitan las empresas tienen una vigencia cada vez menor.

La tecnología ya no está reemplazando únicamente tareas manuales o rutinarias. También avanza sobre actividades cognitivas, mientras nuevas competencias pasan a ser necesarias en períodos cada vez más breves. Según antecedentes expuestos por María Jesús Brown, la vida útil de una habilidad, que en 1984 podía alcanzar los 30 años, actualmente se reduce a alrededor de cinco. 

En Chile, además, el 55% de los empleos está compuesto por tareas cortas y repetitivas y, por tanto, expuestas a automatización, el porcentaje más alto entre los países considerados en la medición de la OCDE citada durante la conversación. 

El problema no se resuelve simplemente aumentando la cantidad de cursos. Como plantea Brown, “capacitar más rápido no es lo mismo que aprender mejor”. El desafío es convertir el aprendizaje en una capacidad permanente de la organización.

Para ello identifica cuatro dimensiones: compromiso del liderazgo, perspectiva sistémica, apertura y experimentación, y transferencia del conocimiento. 

El liderazgo resulta especialmente relevante. Entre las prácticas necesarias aparecen proteger tiempo para aprender, contar con líderes capaces de reconocer aquello que no saben e incorporar el aprendizaje en los propios indicadores de gestión, en lugar de medirlo únicamente a través de horas de capacitación. A ello se suma la necesidad de conectar los planes de desarrollo con la estrategia de negocio y anticipar las habilidades críticas que cada área necesitará en los próximos años. 

Aprender también exige experimentar. Esto supone construir entornos donde sea posible discutir errores sin castigo, pilotear nuevas ideas e incorporar conocimiento externo. Y, a la vez, lograr que lo aprendido permanezca en la organización mediante comunidades de práctica, mentorías, procesos y mecanismos de transferencia de conocimiento. 

La capacidad de transformarse como ventaja competitiva

La discusión sobre inteligencia artificial comienza así a desplazarse desde la tecnología hacia la organización.

Una empresa puede disponer de las mismas herramientas que sus competidores y, aun así, obtener resultados completamente distintos. La diferencia estará cada vez más en cómo integra esas herramientas en sus procesos, cuánto aprende de su utilización y qué tan rápido logra convertir ese aprendizaje en nuevas formas de trabajar.

Por eso, el desafío ya no consiste únicamente en incorporar IA o enseñar a utilizarla. Implica transformar conocimientos individuales en prácticas compartidas, revisar roles y procesos, mantener el juicio humano allí donde sigue siendo indispensable y construir organizaciones capaces de aprender mientras la propia tecnología continúa cambiando.

“La ventaja no estará solo en tener IA, sino en la capacidad de convertir nuevas posibilidades en nuevas capacidades organizacionales”, resume el planteamiento del Observatorio de Sociedad Digital. 

La pregunta que queda para las empresas es, entonces, menos tecnológica de lo que parece: ¿están simplemente incorporando inteligencia artificial o están desarrollando la capacidad de transformarse con ella?