Talent is not the limit. The operating model is. 

Muchas empresas creen que no tienen el talento adecuado para la IA porque su gente más experimentada parece no encajar.

Lo que vemos con frecuencia es otra cosa. La presión por incorporar IA lleva a actuar demasiado rápido sobre el modelo actual. Se prueban herramientas, aparecen resultados prometedores y, sin embargo, no llega una adopción real. La tecnología genera demostraciones interesantes, pero no cambia la forma en que se decide ni cómo se crea valor.

En ese contexto, la gente más experimentada parece desajustada: cuestiona resultados, ralentiza decisiones o no adopta con entusiasmo. Es fácil concluir que el problema es el talento.

Lo que vemos es diferente. El problema suele ser intentar incorporar IA sin asumir que exige repensar en profundidad cómo se organiza el trabajo y cómo se combinan tecnología y criterio humano. Cuando se revisan los flujos de decisión y se redefine qué corresponde a la tecnología y qué al criterio humano, ese mismo talento senior se convierte en el principal activo para traducir el potencial tecnológico en impacto real.

Tiene sentido hablar si…

•       Sabes que si el cambio no lo lidera directamente la dirección, no va a ocurrir.

•       Estás sintiendo presión por avanzar con la IA, pero no tienes claro si tu organización está preparada para ello.

•       Tu gente más experimentada parece no encajar con el nuevo reto tecnológico, y empiezas a preguntarte si el problema es el talento.

•       Temes invertir en tecnología y que solo amplifique ineficiencias, bloqueos o malas decisiones que ya existen.

•       Has hecho pruebas de IA, has visto resultados interesantes, pero no ves cómo integrarlas de forma real en tu modelo operativo.

Si te reconoces en varias de estas situaciones, tiene sentido que hablemos 

Cómo trabajamos hoy

No seguimos una metodología secuencial. Cada organización tiene un punto de partida diferente. Lo que sí es común es la lógica con la que abordamos el trabajo:

¿Está la dirección realmente preparada?

Antes de hablar de herramientas o de casos de uso, trabajamos con el equipo más senior para evaluar su nivel real de preparación frente a la IA. No preparación técnica, sino preparación para tomar decisiones estructurales sobre qué automatizar, qué preservar y cómo reorganizar.

¿Dónde está el impacto real?

Junto a la dirección, identificamos áreas concretas donde el impacto puede ser relevante en el corto plazo. No un mapa exhaustivo de oportunidades, sino puntos de intervención donde la decisión importa ahora.

¿Qué decide una persona y qué decide la tecnología?

Analizamos flujos clave de toma de decisiones y redefinimos cómo se combinan personas y tecnología. Este es el núcleo del trabajo: no se trata de automatizar tareas, sino de rediseñar la arquitectura de decisión.

Pilotos que enseñan, no solo que demuestran

Diseñamos oportunidades acotadas que sirvan a la vez como generación de valor y como mecanismo de aprendizaje organizativo. Cada piloto está liderado por dirección, no delegado.

¿Cómo cambia tu posición competitiva?

Evaluamos cómo estos cambios afectan la posición frente a clientes, competidores, industria y proveedores. No como un ejercicio teórico, sino como parte de cada decisión concreta.

Un entorno para probar antes de comprometer

Disponemos de un laboratorio técnico de experimentación que permite probar soluciones desde el primer momento, sin alterar los sistemas actuales. La dirección puede ver resultados reales antes de tomar decisiones de inversión.

A diferencia de otras aproximaciones

•       No diseñamos planes de adopción de IA ni seleccionamos herramientas.

•       No planteamos la formación como solución estructural.

•       No trabajamos sobre cultura como sustituto de decisiones.

•       No ejecutamos programas de transformación si la dirección no está implicada.

•       No usamos la falta de talento como excusa cuando el problema real es el modelo organizativo.

Actualmente trabajamos con una organización en un piloto de rediseño operativo. En su etapa anterior como responsable de innovación global en Accenture, Pablo Caballero trabajó con más de 20 organizaciones en proyectos de diseño de modelos operativos en contextos de transformación tecnológica.