Los avances tecnológicos, la fuerte competencia, la innovación y las necesidades empresariales están colmando el portafolio de ideas, iniciativas y proyectos estratégicos en las organizaciones. Los esquemas y modelos de priorización no dan a basto y deben ser realizados una y otra vez. Para lo anterior es fundamental tener clara la estrategia y los objetivos misionales de la empresa. Por otro lado, es preciso tener en consideración las diferentes aristas para articular y orquestar adecuadamente los recursos y la implementación de las tecnología emergentes como la inteligencia artificial – IA. Más allá de ser una herramienta o una capacidad la IA debe formar parte intrínseca del qué y el cómo se acometerá la estrategia.
En este artículo vamos a revisar si adaptar y adoptar la IA es una decisión estratégica. Veamos los conceptos generales de adaptación y adopción, sus diferencias y complementariedades para al final esbozar una ruta o camino a seguir.
Muchas organizaciones lo primero que encuentran es la disyuntiva de si “adaptan” o “adoptan” la IA. Nosotros somos partidarios de que no se desgasten en este análisis. Es posible optar por ambos caminos a la vez convirtiéndose esta alternativa dual en la estrategia más exitosa. La mejor decisión estratégica es avanzar en un modelo híbrido teniendo en cuenta el valor que se aporta al negocio. Por lo general se adopta para lo común y se adapta para lo crítico. No obstante, existen tres elementos a considerar para que adaptar y adoptar la IA sea una decisión estratégica: la madurez, el presupuesto y los objetivos estratégicos. Antes de avanzar establezcamos las diferencias entre adaptar y adoptar partiendo de sus definiciones conceptuales:
- Adaptar la IA: en esta caso, las empresas toman los productos IA y los ajustan o modifican según las necesidades específicas, datos y procesos únicos que poseen. Es característica en la adaptación que los equipos de desarrollo e implementación se enfoquen en personalizar, integrar, afinar, probar, simular y evolucionar dichas modificaciones. Por lo cual, la adaptación puede llegar a implicar incluso ajustes en la cultura organizacional, capacitar a los equipos y rediseñar los flujos de trabajo. De esta forma se asegura que la IA potencie el talento humano en lugar de reemplazarlo.
- Adoptar la IA: los usuarios y equipos de implementación utilizan las herramientas IA tal y como vienen de los proveedores sin realizar cambios o modificaciones sustanciales en sus funcionalidades. Este concepto en tecnología se denomina “out of the box” (como viene de caja o fábrica). La adopción Implica integrar herramientas y modelos de IA en las operaciones diarias para optimizar procesos, reducir costos y acelerar la producción de forma rápida y sin personalizaciones. Es este caso se mejora el “time to market” u oportunidad con que la empresa lleva al mercado nuevas soluciones.
Así las cosas, podemos ver que un modelo de adaptación se complementa bien con uno de adopción. La empresa empieza a obtener resultados en el corto plazo pero a la vez está implementando la IA para el mediano y largo plazo. Es consecuencia, adaptar y adoptar la IA es una decisión estratégica fundamental que deja de ser un experimento tecnológico para convertirse en el núcleo de la competitividad empresarial. Toda la alineación estratégica para esta implementación deberá responder a tres preguntas clave: 1) ¿Qué problema de negocio se va a resolver?. 2) ¿Tenemos los datos?. 3) ¿El equipo usará la solución?.
La implementación de la IA pasa a ser una estrategia teniendo en cuenta que las empresas no reaccionan impulsivamente a las tecnologías emergentes. No debe ser una reacción de último momento y desesperada hacia lo que está entregando el mercado tecnológico. Todo lo contrario, la decisiones deben obedecer a un plan estratégico alineado con los objetivos de la organización. Por otro lado, se precisa establecer marcos claros en el uso responsable y seguro de los datos. Así mismo, es importante priorizar el cambio cultural y el acompañamiento del equipo en todos los proyectos de implementación. Miremos algunos criterios para los dos modelos:
| Criterio | Adoptar IA (Comprar/Usar) | Adaptar IA (Modificar/Construir) |
|---|---|---|
| Velocidad | Inmediata. Se implementa en días o semanas. | Lenta. Requiere meses de desarrollo y pruebas. |
| Costo Inicial | Bajo. Modelo de suscripción o pago por uso. | Alto. Inversión en desarrolladores y datos. |
| Ventaja Competitiva | Baja. Tus competidores pueden usar lo mismo. | Alta. Crea una solución única y patentable. |
| Complejidad Técnica | Mínima. No requiere un equipo de programadores. | Elevada. Necesita científicos de datos y expertos. |
| Ejemplo | Usar un modelo GPT para redactar correos. | Entrenar un modelo con el historial médico de tu clínica. |
Como referimos anteriormente, el modelo híbrido (adaptar y adoptar la IA) es el de mayor éxito y el que recomendamos seguir. Para implementarlo, sugerimos estructurar un plan de actividades con la siguiente estructura que permita asegurar el cumplimiento de los objetivos:
- Elaborar un diagnóstico y establecer el nivel de madurez de capacidades: el punto inicial es establecer en dónde estamos, para donde vamos y las brechas para llegar allí. Por lo tanto, a través de un análisis de la estrategia y de la cadena de valor se evalúa la situación actual en todos los frentes: productos, canales, servicios, segmentos, procesos, flujos de información, datos, tecnología, financiero, riesgos, cumplimiento y cultura. Se realiza un primer acercamiento a las implicaciones que tienen los cambios en los colaboradores.
- Mapear los procesos: toda organización por lo general organiza o clasifica sus procesos en dos: 1) core (críticos y principales) y genéricos (operativos y administrativos). Dentro de los procesos core tenemos la gestión comercial (clientes, productos, canales y servicios), gestión financiera y de riesgos (seguridad, control fraude y resiliencia). 2) genéricos: dentro de estos procesos se consideran: la gestión de recursos empresariales, la atención básica a clientes y terceros, los procesos operativos de rutina y la generación de reportes e indicadores de gestión de la empresa.
- Establecer y aplicar reglas: este es el caso de la adopción de herramientas IA para los procesos genéricos (por ejemplo: el software de ofimática y el ERP). El principal objetivo es asegurar los mejores niveles de productividad. Por su parte, los procesos core o críticos deben seguir un modelo de adaptación de las soluciones IA. Aquí es donde los datos internos tienen mayor valor y donde es posible encontrar diferenciadores ante la competencia.
- Priorizar casos de uso (requerimientos de negocio): como complemento al punto anterior se establece con claridad el nivel de impacto y aporte de valor de cada una de las necesidades del negocio. Así mismo se identifican los problemas de negocio que la IA puede resolver. Para lo anterior son escogidos los que generen un mayor impacto e incluso tienen un relativo menor esfuerzo tecnológico de implementación. Por ejemplo se sugiere identificar el principal cuello de botella operativo o la mayor queja repetitiva de los clientes. El equipo debe establecer desde la estrategia si adopta algo existente (rápido y barato) o adapta (largo plazo, único y diferenciador) la herramienta IA que ha de solucionar dicho requerimiento.
- Organizar actividades y ejecutar por fases: lo primero es identificar las ganancias tempranas a través de la adopción. En consecuencia, se debe iniciar por herramientas “livianas y sencillas” (i.e., contacto y conversaciones con los clientes). Adicionalmente se aprovecha para entrenar y capacitar a los colaboradores en conceptos básicos de la IA. Lo segundo es garantizar la calidad de los datos. Por lo tanto es preciso realizar una limpieza, organización, depuración y centralización de la información. Es así como se asegura tanto la adopción en el corto plazo como la adaptación en el largo plazo. Por último, se elige un problema de negocio grande y del alto impacto (generador de valor) para adaptar las soluciones IA. Entonces se desarrolla o ajusta el modelo o la solución de IA específica para resolverlo explotando los datos.
- Realizar pilotos y pruebas de concepto: es preciso “equivocarse” rápido y enrutar los esfuerzos oportunamente. Por lo tanto es clave diseñar y desarrollar un proyecto pequeño y controlado. Para esto se define como primer entregable un producto mínimo viable (MVP) que valide y asegure que la tecnología es la adecuada sin arriesgar la operación del negocio. Adicional se establecen las expectativas de los interesados con respecto a los factores clave de éxito en la implementación. Por último se consolidan las lecciones aprendidas en la base de conocimiento empresarial.
- Escalar la solución: de manera controlada se busca la forma de masificar y extrapolar la solución hacia otros retos y desafíos organizacionales. Se hace énfasis en la gestión del cambio, del conocimiento y de la innovación. Por esta razón es vital dar a conocer a toda la organización los resultados, la forma como la solución se ha integrado al modelo organizacional y operacional, y, posibles formas de replicar el éxito en otros requerimientos. Por último, se validan los procesos de capacitación y entrenamiento y se verifica que todos los roles hayan sido actualizados. Los agentes digitales inteligentes – ADIs implementados deben pasar a ser parte integral del staff de la compañía.
- Ejecutar lista final de chequeo para mitigación de riesgos: se validan todos y cada uno de los controles definidos en los procesos nuevos o ajustados. Por lo tanto se revisa que la matriz de procesos y riesgos esté actualizada. De igual forma, se verifica que los planes de continuidad de negocio y los procesos que aseguran la resiliencia estén actualizados y probados. En particular es importante darle una última revisión a las políticas de ética, privacidad y seguridad de datos que mitigan los riesgos legales, operativos y financieros.
Podemos concluir que en realidad adaptar y adoptar la IA es una decisión estratégica. Más allá de considerar la IA como una herramienta o una capacidad, es preciso involucrarla en todas las actividades e iniciativas estratégicas. Por lo tanto, la IA puede pasar a ser un elemento clave para asegurar la competitividad, la productividad y el crecimiento de la organización. Desde la estrategia es posible determinar dónde la IA genera valor teniendo en mente las capacidades que se necesita y requiere desarrollar. Así mismo, es importante tener en consideración la flexibilidad y escalabilidad que aporta la IA. Por último y no menos importante es preciso evaluar los riesgos garantizando el uso ético y responsable de la IA.
En niik estamos preparados para apoyar a nuestros clientes en el camino hacia la adaptación y adopción de la IA. Desde la Arquitectura Empresarial – AE podemos estructurar un portafolio de proyectos en línea con la estrategia y prioridades de la organización. Así las cosas, estamos en capacidad no solo de asesorar a los directivos en la ruta para aprovechar la IA generando valor, sino diseñando y desarrollando las soluciones a los requerimientos del negocio.
Por otro lado, niik propende por ayudar a que sus clientes comprendan, diseñen construyan y tomen las mejores decisiones para implementar, adaptar o adoptar según sea el caso, las soluciones de IA. niik reconoce la potencia que tiene la IA y apoya para que sus clientes la incorporen de manera estratégica. Por lo cual es posible acelerar procesos, generar nuevas oportunidades de negocio y fortalecer sus capacidades.
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Fuentes: 1) La IA ya no es solo una tecnología: es una decisión estratégica. IPADE. 17/08/2026. 2) investigaciones realizadas por el equipo de arquitectura de niik. 08/2026.
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