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Diseñar con IA vs. usar IA

Hoy casi todas las empresas dicen que “usan IA”. La frase aparece en comunicados, en conferencias, en pitches de inversión. Pero lo que suele esconderse detrás de esa afirmación es mucho más pobre de lo que parece: equipos que interactúan con un chatbot, departamentos que automatizan informes o áreas que generan imágenes para presentaciones. Eso no es transformación. Eso es usar IA.

En Konectica creemos que la diferencia clave está en diseñar con IA. No se trata de consumir herramientas, sino de integrarlas en la arquitectura misma de la estrategia. Y ese cambio de verbo lo cambia todo.

Un caso concreto lo muestra con claridad. Una empresa de retail nos contactó orgullosa de su “proyecto de IA”: habían implementado un sistema para responder automáticamente consultas de clientes. El impacto inicial fue positivo: más velocidad, menos carga para el call center. Pero al poco tiempo aparecieron las grietas: los clientes sentían frialdad, los problemas complejos terminaban rebotando, y la satisfacción general cayó. La empresa había usado IA, pero no la había diseñado.

Cuando entramos, planteamos otra lógica: ¿qué pasaría si la IA no fuera solo un filtro de consultas, sino un diseñador de experiencias? Replanteamos todo el journey del cliente con la IA como coprotagonista: desde el análisis predictivo de la demanda hasta la personalización de promociones en tiempo real, pasando por la integración con asesores humanos en los momentos críticos. No era un chatbot aislado: era un sistema vivo, tejido en el modelo de negocio.

El resultado fue radicalmente distinto. Los clientes percibieron agilidad sin perder humanidad, el equipo humano dejó de sentirse reemplazado y pasó a sentirse potenciado, y los indicadores financieros mejoraron porque la IA no solo ahorraba costos, sino que abría oportunidades de ventas.

Esta es la paradoja de la época actual: cualquiera puede “usar” IA. Pero muy pocas organizaciones están preparadas para diseñar con ella. Y ahí es donde está la ventaja competitiva real.

👉 La pregunta que toda empresa debería hacerse no es “¿estamos usando IA?”, sino: “qué parte de nuestra estrategia está siendo diseñada con IA como pieza central?”

Consultoría boutique: por qué menos es más

En el mundo de la consultoría, el tamaño ha sido durante décadas sinónimo de prestigio. Las big firms han construido su narrativa en torno a oficinas en múltiples países, ejércitos de consultores y metodologías estandarizadas. Y sí, durante mucho tiempo eso fue lo que el mercado pedía: escala, logos reconocidos y la tranquilidad de contratar al “jugador más grande”.

Pero los tiempos cambiaron. Hoy las organizaciones no buscan un proveedor que traiga recetas prefabricadas; buscan un aliado que entienda su singularidad. Ahí es donde aparece la diferencia de las consultoras boutique: menos volumen, más foco; menos burocracia, más agilidad; menos informes que acumulan polvo, más impacto tangible en el negocio.

En Konectica lo hemos visto una y otra vez. Cuando llegamos a una empresa, no competimos con la cantidad de gente que podemos poner en un proyecto. Competimos con la calidad de la escucha, con la capacidad de diseñar un proceso que se ajuste quirúrgicamente a lo que esa organización necesita en ese momento.

Un ejemplo reciente lo demuestra. Una empresa industrial de tamaño medio había contratado a una big firm internacional para mejorar su eficiencia operativa. Después de seis meses, recibieron un informe de 200 páginas con benchmarks, gráficos sofisticados y recomendaciones… que no podían implementar. El documento era impecable, pero no dialogaba con la realidad de la planta, ni con la cultura de los equipos.

Cuando esa misma empresa nos llamó, hicimos algo radicalmente distinto: pasamos tiempo en el piso de producción, conversamos con supervisores, entendimos las dinámicas reales de coordinación. No llevamos un manual, llevamos preguntas. No impusimos un modelo, co-diseñamos un flujo con la gente que iba a usarlo. El resultado no fue un informe perfecto, sino cambios pequeños que generaron mejoras inmediatas en calidad y tiempos de entrega. En tres meses, el impacto fue visible no en PowerPoints, sino en indicadores de negocio.

Este caso refleja una verdad incómoda: la escala, lejos de ser siempre una ventaja, puede convertirse en un obstáculo. Las grandes estructuras tienden a homogeneizar, a replicar recetas que funcionan “en promedio”, pero que rara vez funcionan en lo particular. Una consultora boutique, en cambio, puede permitirse algo que la escala no tolera: la personalización radical.

El “menos” de la boutique no significa debilidad. Significa foco. Significa que cada proyecto importa lo suficiente como para que los socios estén involucrados directamente. Significa que no medimos el éxito en horas facturadas, sino en decisiones tomadas y resultados que permanecen.

Algunos ejecutivos nos han confesado que al inicio tenían dudas: “¿Serán capaces de manejar un desafío tan grande con un equipo tan pequeño?”. Y meses después, la respuesta la daban los resultados: no solo se podía, sino que ese “menos” era exactamente lo que necesitaban. Menos capas de burocracia, menos tiempo perdido en aprobaciones, menos adornos metodológicos. Más impacto, más cercanía, más velocidad para iterar y ajustar.

En un mundo donde las empresas enfrentan contextos cada vez más inciertos, la promesa de la consultoría boutique no es ser más barata ni más simpática. Es ser más relevante. Porque lo que mueve la aguja no es un manual global, sino una intervención precisa, diseñada para la singularidad de cada organización.

👉 Por eso, en consultoría, menos no es un déficit. Menos es más.

IA y ética empresarial: dilemas que ya no se pueden tercerizar

Durante años, las empresas se acostumbraron a tercerizar la ética: comités externos, regulaciones futuras, políticas que “algún día” llegarán. Pero con la IA, esa comodidad se terminó.

Cada modelo que usamos, cada dato que procesamos, cada decisión automatizada genera consecuencias éticas inmediatas: sesgos que discriminan, algoritmos que deciden a quién atender primero, predicciones que pueden excluir a clientes o empleados.

No alcanza con decir “seguimos la norma” si esa norma aún no existe. La responsabilidad ética de la IA no es un “checklist legal”: es una elección de diseño, de liderazgo, de cultura organizacional.

Las empresas que lo entienden dejan de preguntar “¿qué podemos hacer con IA?” y empiezan a preguntar “¿qué debemos hacer con IA?”. Esa diferencia define no solo su reputación, sino también su sostenibilidad a largo plazo.

IA en industrias tradicionales: de la fábrica a la mesa directiva

Durante años, la IA fue vista como un lujo de las tecnológicas. Hoy ya está cruzando el umbral de las industrias más tradicionales: metalúrgicas, alimenticias, textiles. Pero la adopción real no ocurre en el laboratorio, sino cuando la IA llega a la mesa directiva.

En la fábrica, la IA predice fallas, ajusta procesos, optimiza consumos. En la sala de directorio, traduce esos datos en decisiones estratégicas: invertir, expandir, repensar. Si se queda atrapada en el área técnica, la IA se convierte en un “gadget de eficiencia”. Cuando escala a nivel de dirección, se transforma en motor de cambio de negocio.

La paradoja es que muchas juntas esperan “casos de éxito” antes de invertir, sin darse cuenta de que el verdadero caso de éxito comienza cuando dejan de mirar la IA como experimento y la empiezan a mirar como estrategia.

Cómo diseñar una estrategia de datos que realmente habilite IA

Muchas empresas hablan de IA, pero pocas se detienen en el insumo más crítico: los datos. Sin datos de calidad, la IA es un castillo de arena. Y no basta con acumularlos. Una estrategia de datos bien diseñada es la diferencia entre jugar con juguetes de moda o construir ventajas competitivas reales.

Diseñar esa estrategia implica tres pasos. Primero, decidir qué datos importan: no todo lo que se mide genera valor, y no todo lo que se guarda se transforma en aprendizaje. Segundo, gobernar los datos: definir reglas claras de acceso, seguridad y actualización. Tercero, activarlos: integrarlos en procesos, decisiones y modelos de negocio.

Las empresas que no trazan este mapa acaban alimentando algoritmos con ruido. Las que lo hacen, descubren que la IA no es un accesorio, sino una capa que amplifica lo mejor de lo que ya saben hacer.

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