Llevo trabajando con IA aplicada a empresa el tiempo suficiente como para haberme atascado bastantes veces. No en el sentido grandilocuente de «fracasar un proyecto enterprise». Hablo de cosas mucho más pequeñas y mucho más cotidianas. Configurar un workflow que parecía sencillo y descubrir al tercer día que la lógica de origen estaba mal pensada. Probar una herramienta nueva con un cliente y darme cuenta de que el problema no era la herramienta sino el proceso al que la enchufábamos. Diseñar un automatismo que técnicamente funciona pero que nadie en el equipo va a usar dentro de tres semanas porque exige cambiar un hábito que no se cambia.
Estos atascos son la asignatura permanente del oficio. Los tengo yo, los tienen mis clientes, y aunque casi nadie lo dice en alto, los tienen también las consultoras grandes con presupuestos que ya quisiera media Galicia.
Esta semana, leyendo The Rundown, me crucé con una entrevista a Michael Atalla, CMO de UiPath. UiPath es una multinacional especializada en automatización de procesos y agentes de IA para grandes organizaciones, una de las empresas que más sabe del mundo sobre por qué falla la automatización dentro de las empresas. Y Atalla soltó una frase que llevo dando vueltas desde el lunes:
«La IA hace los buenos flujos de trabajo más rápidos y los malos más caros.»
Le acompañan dos datos que conviene mirar despacio. Entre el 70% y el 80% de las iniciativas de IA agentic en empresas no pasan del piloto. Casi la mitad de organizaciones, pese a invertir bastante dinero, califica su experiencia con IA como «decepción enorme».
Y aquí es donde tengo que ser honesta contigo. Estos porcentajes los has visto antes. Yo también. Llevamos un año largo de noticias variando el dato — un 80%, un 95% del informe del MIT, un 60-70% de las consultoras españolas — y el sermón asociado: «el problema no es la tecnología, es la estrategia». Cualquiera que haya leído tres newsletters de IA en los últimos seis meses se sabe el guion.
Por eso cuando empecé a leer la entrevista pensé que iba a ser más de lo mismo. Y no lo fue. Atalla dijo algo que no había leído en castellano, y que cambia el frame de la conversación.
La analogía que no estamos usando
Antes de UiPath, Atalla pasó quince años en Microsoft liderando el marketing de Office durante la transición a la nube. Cuenta que en 2011 demostraba a clientes funciones como «vista de conversación» o el botón «no responder a todos» mientras esos mismos clientes desconfiaban de mover su correo de un servidor que podían tocar a uno que no podían ver.
«Las empresas que se quedaron atrás en la transición al cloud no fueron las que tenían menos ambición. Fueron las que hicieron ‘lift and shift’ sin rediseñar nada. Ese mismo patrón se está repitiendo ahora con la IA.»
Lift and shift. Coger lo que tienes, mudarlo de sitio, no tocar nada más. La empresa que en 2014 movió su correo a Office 365 y mantuvo exactamente los mismos protocolos internos, los mismos formularios en Word adjuntos, las mismas cadenas interminables con «responder a todos», se llevó toda la complejidad anterior a un sistema nuevo. La nube no le sirvió para nada. La pagó dos veces.
La analogía con la IA actual es directa. Comprar una suscripción a ChatGPT Plus para todo el equipo y esperar que la productividad suba sola es exactamente lift and shift. Conectar un agente con N8N a un proceso que está mal diseñado no resuelve el proceso, lo hace fallar más rápido. Y carísimo.
La pregunta correcta antes de comprar IA
Atalla cuenta que las empresas que sí superan el piloto cambian la pregunta. En lugar de «¿qué herramienta de IA tengo que comprar?» se preguntan «¿dónde empieza el trabajo, dónde se traspasa, dónde se toman las decisiones?».
Esa pregunta es la que evita que un piloto se quede huérfano. Porque cuando la respondes con honestidad, una de dos: o te das cuenta de que el flujo está claro y la IA va a entrar en un punto concreto a aliviar carga real, o te das cuenta de que el flujo está roto y meter IA va a empeorar las cosas. Las dos respuestas son útiles. La segunda incluso más, porque te ahorra el dinero del piloto.
Lo que veo a diario en mis clientes es justo esto. El instalador que paga ChatGPT Plus para «redactar presupuestos más rápido» pero presupuesta de cinco maneras distintas según el tipo de obra y nadie en la oficina ha mapeado cuál es la lógica común. La gestoría que prueba un automatismo de clasificación de correos pero la persona que clasifica el correo aplica criterios distintos según el cliente y según el día. La empresa agroalimentaria que mete un agente a «ayudar con la atención al cliente» pero atender un cliente y resolver una incidencia logística son dos procesos diferentes que llegan revueltos por el mismo WhatsApp.
En todos esos casos la IA no es el problema. La IA expone que el flujo subyacente nunca estuvo bien definido. El piloto fracasa, la persona concluye «la IA no es para mi negocio», y se queda donde estaba antes, con la diferencia de que ahora desconfía.
Lo que esto significa si vas a evaluar IA esta semana
Si tu equipo está mirando herramientas de IA ahora mismo, tres preguntas para llevar a la próxima reunión con cualquier proveedor:
¿Dónde empieza este flujo de trabajo, quién lo recibe, en qué punto se decide algo?
¿Qué cambiaría en ese flujo si meto esta herramienta, y quién es el responsable de que ese cambio se sostenga después del piloto?
Si dentro de seis meses miramos atrás, ¿qué número concreto demostrará que esto funcionó?
Si no tienes respuesta a las tres, no es momento de comprar la herramienta. Es momento de mapear lo que tienes. La buena noticia es que ese mapeo lo puedes hacer en una mañana con un papel y bolígrafo, sin ChatGPT ni ninguna herramienta. Lo que pase después con IA será mucho mejor o sencillamente no pasará.
Cómo trabajamos esto en ON3GA
Lo digo con ganas de ser honesta y no con discurso comercial. Cuando entro a una formación o consultoría con una PYME B2B, lo primero que hacemos no es enseñar herramientas. Lo primero es identificar dos o tres procesos donde el equipo pierde tiempo de verdad y mapear el flujo en pizarra. La gente sale de esa primera sesión sabiendo más de su propio negocio que cuando entró, y eso pasa antes de tocar ChatGPT, Claude o NotebookLM.
A partir de ahí, las herramientas se eligen para problemas concretos que ya están definidos. No al revés. Y se acompaña hasta que el equipo las usa de verdad, no hasta que firma el certificado.
Atalla termina la entrevista con una frase que voy a robarle. Le preguntan qué problema le gustaría estar resolviendo si no estuviera en UiPath, y responde: «La distancia entre lo que las organizaciones creen que la IA va a hacer por ellas y lo que están realmente preparadas para que haga. Es un problema de claridad, no de tecnología.»
Eso es exactamente a lo que me dedico. Y es exactamente la razón por la que las consultorías de IA que más prometen son las que más rápido decepcionan.
Si llevas meses oyendo hablar de IA en tu sector y no sabes por dónde empezar, empieza por la pregunta de Atalla. La herramienta puede esperar.