En plena carrera por la digitalización, la inteligencia artificial se ha convertido en una de las principales prioridades de los responsables de TI. Si hace unos años la conversación giraba en torno a la nube, la modernización de infraestructuras o la automatización, hoy la IA ocupa el centro del debate tecnológico.
Tras analizar durante meses la evolución de las organizaciones y recoger la visión de responsables tecnológicos de todo el mundo y en organizaciones muy diferentes, desde grandes corporaciones hasta empresas medianas en pleno proceso de transformación… Observamos una realidad común: la tecnología avanza más rápido que la capacidad de las organizaciones para integrarla eficazmente.
Esta revolución, no se comporta como otras que hayamos visto antes. No es una cuestión de inversión ni de interés. De hecho, pocas veces hemos visto un nivel de adopción tan acelerado como el que está experimentando actualmente la IA. El problema es otro. Muchas empresas están intentando construir el futuro sobre unas operaciones de TI que todavía arrastran desafíos del pasado, convirtiendo esta transformación en un camino desconocido.
Los últimos datos del estudio global de EasyVista lo reflejan claramente: más del 90 % de las organizaciones utiliza IA en la gestión de servicios de TI, pero solo una minoría cuenta con la madurez operativa necesaria para escalar esta iniciativa con garantías.
El verdadero cuello de botella ya no es la tecnología
Durante años, la digitalización estuvo condicionado por las limitaciones tecnológicas y en gran medida presupuestarias: Las herramientas eran costosas, complejas de implementar y requerían inversiones significativas, tanto en equipos y programación, como en formación y adaptación de las personas.
Hoy el escenario es muy distinto. La tecnología es más accesible que nunca. Existen soluciones de IA capaces de automatizar tareas, mejorar la experiencia del usuario, optimizar procesos y acelerar la toma de decisiones. La mayoría de las organizaciones ya tiene acceso a ellas.
Entonces, ¿por qué muchas iniciativas no alcanzan los resultados esperados? La respuesta suele encontrarse lejos de los algoritmos. Aparece en los procesos fragmentados, en los datos dispersos entre múltiples sistemas, en la falta de estándares operativos o en la ausencia de una gobernanza clara.
La inteligencia artificial necesita una base sólida para funcionar correctamente. Necesita información fiable, procesos definidos y una estructura organizativa capaz de integrar los cambios que introduce. Cuando estos elementos no existen, la IA genera mejoras puntuales, pero difícilmente consigue transformar la organización de manera profunda.
En cierto modo, la IA actúa como un espejo. Hace visibles fortalezas que antes pasaban desapercibidas, pero también expone debilidades operativas que muchas empresas llevaban años gestionando de forma silenciosa. Es como pintar una pared que tiene irregularidades. La pintura puede ser la mejor, las brochas más adecuadas, el pintor más experto… pero si no se prepara bien la superficie, aunque “aparente” estar mejor que antes, el resultado final no será impoluto.
La madurez operativa vuelve a ocupar un lugar central
Existe una tendencia natural a asociar la innovación con la incorporación de nuevas tecnologías. Sin embargo, la experiencia demuestra que la capacidad de ejecución suele marcar una diferencia mucho mayor que la propia tecnología.
Las organizaciones más avanzadas no siempre son las que disponen de más herramientas. Son aquellas capaces de integrar personas, procesos y tecnología bajo un mismo modelo operativo. Siguiendo el ejemplo anterior, cuando una pared está bien alisada, aunque la pintura, las brochas y las manos no sean las mejores, el resultado final será mucho mejor que si se tiene buenos materiales y capacidades, pero el muro tiene fallas.
Por eso resulta relevante que solo una minoría de las empresas analizadas pueda considerarse realmente madura desde el punto de vista de la gestión de servicios de TI. La madurez operativa es precisamente lo que permite que la innovación deje de ser un experimento aislado para convertirse en una capacidad empresarial sostenible. Por seguir con el símil, la madurez de TI es como las escaleras que el pintor necesita para poder llegar más alto y cubrir toda la superficie.
Cuando los procesos están definidos, los datos son consistentes y existe una visión transversal de las operaciones, la incorporación de nuevas tecnologías se acelera enormemente. Cuando no ocurre así, cualquier iniciativa termina encontrándose con límites difíciles de superar.
La transformación digital ya no es solo una cuestión de TI
Otro aspecto interesante es cómo las prácticas tradicionalmente asociadas a la gestión de servicios tecnológicos están extendiéndose al resto de la organización. Recursos Humanos, Finanzas, Atención al Cliente o Servicios Generales están adoptando modelos operativos inspirados en el ITSM para mejorar la eficiencia y ofrecer experiencias más consistentes a empleados y usuarios. Esta evolución tiene una lógica evidente. Los problemas de coordinación, trazabilidad o automatización no son exclusivos de los departamentos tecnológicos. Son desafíos comunes a prácticamente cualquier área empresarial.
La madurez operativa es lo que permite que la innovación deje de ser un experimento aislado para convertirse en una capacidad empresarial sostenible
La consecuencia es que la transformación digital está dejando de ser un proyecto liderado exclusivamente por TI para convertirse en una iniciativa transversal que afecta a toda la organización. Y precisamente ahí es donde la IA puede generar un impacto mucho más significativo.
Seguridad, integración y talento: tres desafíos que siguen vigentes
Aunque el entusiasmo por la IA es comprensible, las organizaciones siguen enfrentándose a retos importantes relacionadas con la seguridad de los datos, la integración de sistemas y la escasez de profesionales especializados.
De hecho, las principales barreras para desplegar IA en las operaciones de TI no están necesariamente en la precisión de los modelos. Según el estudio, los principales obstáculos son la privacidad y seguridad de los datos, con un 23%; la integración con los sistemas existentes, con un 18%; y la falta de conocimientos o experiencia para el despliegue y la gestión, con un 14%. En cambio, las preocupaciones sobre las alucinaciones o la exactitud de los resultados aparecen mucho más abajo, con un 4%.
Implementar una solución de IA es relativamente sencillo; lo verdaderamente complejo es integrarla de forma eficaz en el entorno tecnológico existente y garantizar resultados fiables a largo plazo. Siguiendo con la analogía del pintor, antes de pintar la pared no basta con elegir el color: hay que preparar la superficie y proteger el entorno para evitar errores. Con la IA ocurre lo mismo. El éxito depende tanto de la tecnología como de la preparación operativa.
Antes de acelerar, no basta con elegir la herramienta adecuada. También hay que preparar el entorno: revisar los datos disponibles, definir los procesos, conectar los sistemas y establecer criterios claros de seguridad y gobernanza.
Preparar el terreno antes de acelerar
Efectivamente, la inteligencia artificial seguirá evolucionando a gran velocidad, y sin duda, veremos nuevos avances, nuevas aplicaciones y mayores niveles de automatización en los próximos años.
Pero quizá la pregunta más importante no sea hasta dónde llegará la tecnología. El quid de la cuestión es si las organizaciones estarán preparadas para aprovechar todo ese potencial. Porque el éxito de la transformación digital no dependerá únicamente de incorporar nuevas herramientas, dependerá de la capacidad de construir unas operaciones sólidas, integradas y resilientes que permitan convertir la innovación en resultados tangibles para el negocio.
Alén Fernandez, VP of Sales, Southern Europe de EasyVista
