CEOs e inteligencia artificial: cómo pasar de la teoría a la acción

Mientras la inteligencia artificial (IA) se consolida como el motor de la próxima década empresarial, los CEOs enfrentan el reto de liderar su adopción con propósito y criterio estratégico. Según Isaac Castejón, experto en innovación y desarrollo de soluciones de IA corporativa, “el desafío no está en usar IA, sino en saber dónde y por qué aplicarla”.

En conversación con Revista C-Level, Castejón detalla los pasos para construir una estrategia efectiva, los indicadores que realmente importan y los errores más comunes que cometen los líderes empresariales al integrar inteligencia artificial en sus operaciones.

Empezar en pequeño: el error de querer hacerlo todo

El especialista recomienda a los directivos comenzar con proyectos pequeños y medibles antes de escalar.

“Hemos visto empresas que intentan hacer demasiado sin entender cómo funciona la IA o en qué situaciones puede fallar”, advierte.

Una estrategia inicial efectiva, dice, requiere entender los propios sistemas y procesos, y luego identificar aquellos donde la IA aporta valor tangible. Esto implica analizar cómo los colaboradores ya usan herramientas inteligentes y detectar oportunidades de automatización que mejoren la productividad o la toma de decisiones.

Los KPIs que sí importan en proyectos de IA

Entre los indicadores clave para medir el éxito de una implementación, Castejón resalta cuatro que se adaptan a casi cualquier caso:

1. Horas ahorradas en comparación con procesos tradicionales.

2. Porcentaje de precisión frente a sistemas anteriores.

3. Velocidad de ejecución o tiempo de respuesta.

4. Satisfacción del cliente, especialmente en proyectos de atención automatizada.

“El error es querer medir la IA con métricas viejas. Su valor real está en cuánto agiliza, aprende y mejora los procesos humanos”, puntualiza.

Cómo evitar implementar IA para el problema equivocado

Aunque los CEOs suelen conocer bien sus organizaciones, muchas implementaciones fallan por querer aplicar IA donde no corresponde.
“La IA no es una solución mágica. Requiere supervisión humana y, muchas veces, debe complementarse con técnicas tradicionales”, explica Castejón.

El experto sugiere evaluar los procesos con sentido crítico: antes de optimizar una tarea, hay que confirmar si realmente debería existir. 

“Como dice Elon Musk, lo peor que puedes hacer es optimizar un proceso que no debería existir”, añade.

Casos de éxito: del análisis financiero al contenido automatizado

Castejón comparte algunos proyectos que muestran cómo la IA puede transformar áreas tan diversas como finanzas, marketing y comunicación corporativa:

• Identificación de empresas objetivo para adquisiciones mediante IA capaz de filtrar miles de datos no estructurados y detectar oportunidades de compra según criterios financieros y geográficos.

• Aplicación móvil para gestión de marca personal, que ayuda a ejecutivos globales a mantener presencia digital con solo 15 minutos de inversión semanal.

• Plataforma de generación de contenido corporativo, que adapta mensajes a las normas y estilo de comunicación de cada empresa multinacional.

Estos casos, señala, demuestran que el éxito radica en entender el contexto organizacional antes de elegir la herramienta, más que en seguir modas tecnológicas.

Finalmente, Castejón subraya que ninguna herramienta de IA será efectiva si la empresa no tiene cultura de innovación.

“La única forma de mantenerse en constante cambio positivo es tener una organización que experimente y aprenda. No hay solución rápida; hay mentalidad”, concluye.