La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) no depende únicamente de elegir el modelo más avanzado o la plataforma más sofisticada, sino de la capacidad de las organizaciones para integrarla, escalarla y convertirla en resultados medibles, planteó Matías Torcivia, Head of Digital Delivery Center en EPAM NEORS México. En su análisis, Torcivia sostuvo que el principal potencial de la IA no está en acelerar los procesos existentes, sino en cuestionar si esos procesos todavía respaldan los objetivos del negocio.

El directivo señaló que las empresas que limitan la IA a mejorar la eficiencia operativa solo capturan una fracción de su impacto, y que quienes intentan ejecutarla sobre procesos e infraestructura existentes no alcanzan todo su potencial. Como respaldo citó el Work Trend Index 2026, según el cual los factores organizacionales como la cultura, el apoyo del liderazgo y las prácticas de talento tienen el doble de peso que el esfuerzo individual en el impacto reportado de la IA.

A partir del trabajo de EPAM con organizaciones en transformaciones complejas, Torcivia identificó un patrón recurrente: la IA suele exponer una “deuda organizacional”, entendida como el impacto acumulado de datos fragmentados, procesos desconectados, responsabilidades poco claras, sistemas heredados y modelos operativos que esfuerzos previos no resolvieron por completo. El mayor desafío, añadió, rara vez consiste en desarrollar modelos o identificar casos de uso; la complejidad aparece cuando la IA debe integrarse en organizaciones donde los datos permanecen fragmentados y las decisiones se distribuyen entre múltiples silos.

Escalar la IA requiere, desde su perspectiva, rediseñar los procesos antes de automatizarlos, conectar datos y aplicaciones, incorporar seguridad y gobernanza desde el inicio y medir el progreso con resultados de negocio concretos. También implica un cambio en el liderazgo, que ahora debe gestionar inteligencia distribuida además de recursos, procesos y personas. El valor de la IA, afirmó, no reside en reemplazar el talento, sino en ampliar su capacidad para enfocarse en el juicio, la creatividad, el pensamiento estratégico y la resolución de problemas complejos.

Sobre los agentes inteligentes, Torcivia explicó que, a diferencia de los asistentes conversacionales, pueden ejecutar tareas, coordinar procesos, tomar decisiones e interactuar con múltiples aplicaciones con distintos niveles de autonomía. Su adopción, dijo, exige modelos de gobernanza con seguridad, privacidad, trazabilidad, supervisión humana y responsabilidades claras, y obliga a reconsiderar cómo se distribuye el trabajo entre personas, sistemas y agentes. El mayor riesgo, concluyó, no es adoptar tarde las tecnologías, sino competir con estructuras organizacionales diseñadas para un mercado que ya no existe.