Durante muchos años, incorporar tecnología en una empresa significó elegir entre las soluciones disponibles y adaptar la organización para poder utilizarlas. Los procesos, las responsabilidades e incluso parte de la estructura interna debían acomodarse a la lógica del sistema adquirido.
La promesa era ordenar la operación. Sin embargo, muchas veces el resultado terminaba siendo otro: plataformas sobredimensionadas, funciones que nunca se utilizaban y equipos que continuaban resolviendo por fuera del sistema aquello que realmente necesitaban.
En Grupo Baco lo vivimos directamente. Contratamos una solución de gestión que parecía cumplir con nuestros requerimientos, pero después de varios meses todavía no lográbamos implementarla. La herramienta era completa, aunque no conversaba bien con nuestra estructura ni con la forma en que funcionaba la operación.
El problema no era necesariamente el sistema ni tampoco la empresa. El problema era la distancia entre ambos.
Cuando ninguna herramienta disponible resolvía una necesidad, quedaba la alternativa de desarrollar una solución a medida. En teoría, era el camino ideal. En la práctica, suponía una dificultad distinta. Quien conocía profundamente el negocio no sabía programar y quien sabía programar debía comenzar comprendiendo una operación que nunca había vivido. Había que explicarle cómo funcionaba la empresa, dónde se producían las dificultades y, sobre todo, cuál era la verdadera raíz del problema.
No bastaba con describir lo que queríamos que hiciera una herramienta. Primero había que conseguir que otra persona entendiera por qué la necesitábamos. Entre reuniones, desarrollos, pruebas y ajustes pasaba mucho tiempo. También se comprometían recursos importantes antes de saber si la solución realmente funcionaría. En ocasiones, después de recorrer todo ese camino, terminábamos con una herramienta técnicamente desarrollada, pero difícil de incorporar a la operación.
No creo que esto ocurriera por falta de capacidad de los programadores. Existía una brecha estructural: el conocimiento del negocio y la capacidad de construir la herramienta se encontraban en lados distintos de la conversación. La inteligencia artificial está reduciendo esa distancia.
Hoy una persona que conoce el problema puede participar directamente en la construcción de un prototipo, probarlo dentro de la operación y corregirlo mientras aprende. Ya no necesita tener completamente definida la solución antes de comenzar. Puede avanzar desde el problema y descubrir durante el proceso qué necesita realmente la empresa.
Esto no elimina la necesidad de programadores, áreas de tecnología o especialistas. Cuando una solución debe escalar, integrarse con sistemas críticos o garantizar seguridad y continuidad operacional, su participación sigue siendo fundamental. Lo que cambia es el punto de partida: ahora el negocio puede llegar mucho más lejos en la definición y validación de lo que necesita construir.
Comenzar por el problema
En Grupo Baco comenzamos resolviendo necesidades concretas. Una de ellas era la pérdida de visibilidad que se produce cuando una empresa crece y suma sucursales, equipos y jefaturas.
Los problemas se informaban por distintos canales. Algunas solicitudes estaban resueltas, otras seguían pendientes y muchas dependían de una respuesta que nunca había llegado. En ocasiones, yo mismo era el cuello de botella sin saberlo. Creamos una herramienta interna para centralizar información, responsables y plazos. Con el tiempo fuimos incorporando nuevas funciones, cada una originada en una necesidad observable de la operación.
No partimos preguntándonos qué sistema debíamos comprar. Partimos preguntándonos qué estaba impidiendo que la empresa funcionara mejor. Esa diferencia parece pequeña, pero cambia completamente la conversación tecnológica.
El nuevo desafío del CIO
En este contexto, el rol del CIO adquiere una dimensión mucho más estratégica. Ya no basta con conocer proveedores, administrar infraestructura o implementar sistemas. Su mayor contribución puede estar en comprender profundamente el negocio y traducir sus problemas en oportunidades concretas de transformación.
El CIO necesita observar dónde se pierde información, qué decisiones se retrasan, qué tareas se repiten y qué procesos dependen excesivamente de una sola persona. Antes de determinar qué tecnología incorporar, debe ayudar a formular correctamente el problema.
Esto también aplica a empresas que no cuentan formalmente con un CIO. En muchas organizaciones esa responsabilidad recae en el gerente general, el gerente de operaciones, el dueño o algún ejecutivo que comprende que la tecnología ya no puede tratarse como un asunto aislado del negocio.
La pregunta más importante dejó de ser “¿qué puede hacer este sistema?” y pasó a ser “¿qué necesita resolver nuestra empresa?”.
La primera pregunta parte desde la herramienta. La segunda parte desde la estrategia.
Tecnología con la medida correcta
Las soluciones disponibles en el mercado siguen siendo valiosas. No tiene sentido desarrollar algo propio cuando ya existe una herramienta que resuelve adecuadamente una necesidad común. El cambio está en comprender que comprar un sistema ya no es la única alternativa.
La inteligencia artificial permite pensar en soluciones con la medida correcta: ni más ni menos de lo que la organización necesita. También permite probar antes de comprometer grandes recursos, aprender durante la implementación e incorporar nuevas capacidades a medida que la empresa evoluciona.
Para aprovechar esta posibilidad se requiere más que entusiasmo tecnológico. Se necesita conocimiento operacional, criterio para priorizar y disposición para revisar la forma en que se trabaja. Automatizar un proceso deficiente no lo convierte automáticamente en un buen proceso. Puede limitarse a repetir sus errores con mayor velocidad.
Por eso, una transformación efectiva comienza entendiendo el flujo completo: quién genera la información, quién debe revisarla, quién toma la decisión y qué ocurre cuando alguien no responde. Recién entonces corresponde determinar si la respuesta es un sistema existente, una integración, una automatización o una herramienta construida específicamente para esa realidad.
No decidir también tiene un costo
Frente a la velocidad del cambio tecnológico, algunas empresas pueden sentirse tentadas a esperar hasta que las herramientas maduren o hasta que otras organizaciones demuestren qué funciona. Es una reacción comprensible, pero mantener el statu quo también es una decisión.
Si no hacemos nada, no podemos esperar resultados distintos. Los procesos manuales seguirán consumiendo tiempo, la información continuará dispersa y las decisiones dependerán de quienes concentran el conocimiento.
La inteligencia artificial no garantiza que cada intento resulte bien. Lo que sí hace es reducir radicalmente la distancia entre imaginar una solución y poder probarla. Esa es una de las mayores oportunidades que enfrentan hoy los líderes tecnológicos y empresariales: dejar de pensar la tecnología como una estructura rígida a la que debemos someternos y comenzar a construir herramientas que respondan a la empresa que queremos desarrollar.
La mejor transformación tecnológica no comienza preguntando qué sistema comprar. Comienza identificando qué problema vale la pena resolver.
