{"id":193882,"date":"2026-04-10T14:46:14","date_gmt":"2026-04-10T17:46:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/?p=193882"},"modified":"2026-04-10T14:46:14","modified_gmt":"2026-04-10T17:46:14","slug":"la-organizacion-inteligente-reinventando-la-forma-de-trabajar-en-la-era-de-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/mx\/columna-de-opinion\/la-organizacion-inteligente-reinventando-la-forma-de-trabajar-en-la-era-de-la-ia\/","title":{"rendered":"La organizaci\u00f3n inteligente: reinventando la forma de trabajar en la era de la IA"},"content":{"rendered":"

Por \u00c1ngel P\u00e9rez Puletti, CEO de Baufest<\/i><\/b><\/p>\n

Hubo un tiempo en que incorporar tecnolog\u00eda en una empresa era, b\u00e1sicamente, una decisi\u00f3n de eficiencia. Se trataba de optimizar lo existente: acelerar procesos, automatizar tareas repetitivas, reducir costos operativos. Ese paradigma qued\u00f3 atr\u00e1s.<\/span><\/p>\n

La inteligencia artificial hace lo mismo, pero mejor. Pone en crisis la l\u00f3gica sobre la que esos procesos fueron dise\u00f1ados. Ya no se trata de mejorar c\u00f3mo trabajamos, sino de preguntarnos si la forma en que trabajamos sigue teniendo sentido. No alcanza con incorporar IA en lo que ya existe: el verdadero desaf\u00edo es volver a construir esos procesos.<\/span><\/p>\n

Ese cambio ya se empieza a ver en m\u00faltiples industrias. En bancos, tareas que antes requer\u00edan equipos enteros, hoy pueden resolverse en minutos con modelos que procesan miles de variables en simult\u00e1neo. En \u00e1reas legales, la revisi\u00f3n de contratos, que llevaba horas o d\u00edas, se automatiza con sistemas que detectan inconsistencias, riesgos y oportunidades de mejora en segundos. En marketing, campa\u00f1as completas, desde la segmentaci\u00f3n hasta la generaci\u00f3n de contenidos y su optimizaci\u00f3n en tiempo real, pueden ser dise\u00f1adas y ejecutadas con asistencia de inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

Pero el punto m\u00e1s interesante no es la automatizaci\u00f3n en s\u00ed, sino lo que viene despu\u00e9s. Cuando esas tareas dejan de ser un cuello de botella, aparece una nueva pregunta: \u00bfqu\u00e9 hacemos con ese tiempo, esa capacidad y ese conocimiento liberado?<\/span><\/p>\n

Ah\u00ed es donde la inteligencia artificial deja de ser una herramienta de eficiencia para dar lugar a una nueva frontera de construcci\u00f3n. Construcci\u00f3n de nuevos productos, de nuevas experiencias, de nuevas formas de relacionarse con clientes y mercados.<\/span><\/p>\n

Cada vez m\u00e1s, el trabajo empieza a organizarse alrededor de una l\u00f3gica distinta: humanos que colaboran con agentes de IA. No como soporte, sino como verdaderos socios en la resoluci\u00f3n de problemas. Equipos que antes se estructuraban por funciones ahora empiezan a operar como sistemas h\u00edbridos, donde parte del trabajo lo hacen personas y parte lo hacen modelos que analizan, proponen y ejecutan.<\/span><\/p>\n

Esto trae como consecuencia que algunos roles, tal como los conocemos hoy, van a volverse obsoletos. Pero al mismo tiempo, se est\u00e1n creando otros que hace pocos a\u00f1os eran impensables. Desde dise\u00f1adores de prompts hasta arquitectos de procesos con IA, pasando por perfiles capaces de coordinar m\u00faltiples agentes inteligentes en una misma operaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

No es una sustituci\u00f3n lineal sino una\u00a0 transformaci\u00f3n del trabajo.<\/span><\/p>\n

En este contexto, lo que est\u00e1 ocurriendo se parece m\u00e1s a una transici\u00f3n que a una evoluci\u00f3n. Una migraci\u00f3n desde procesos construidos para un mundo anal\u00f3gico hacia otros dise\u00f1ados para un entorno digital, din\u00e1mico y en permanente aprendizaje.\u00a0<\/span><\/p>\n

Muchas empresas est\u00e1n atravesando una transici\u00f3n silenciosa y profunda: pasar de usar herramientas de IA de forma individual a integrar agentes inteligentes dentro de los procesos de negocio. La diferencia es sustancial. Un copiloto mejora la productividad de una persona. Un agente redise\u00f1a c\u00f3mo funciona un proceso completo.<\/span><\/p>\n

Ya se ve, por ejemplo, en \u00e1reas de customer experience, donde la IA dej\u00f3 de ser un chatbot aislado para convertirse en un sistema que acompa\u00f1a al operador, sugiere respuestas, prioriza casos y anticipa necesidades. O en el desarrollo de software, donde la automatizaci\u00f3n no s\u00f3lo acelera la escritura de c\u00f3digo, sino tambi\u00e9n el testing, la detecci\u00f3n de errores y la mejora continua de los productos. Incluso en testing automatizado, donde los sistemas aprenden de patrones y ajustan los casos de prueba en tiempo real.<\/span><\/p>\n

Y en muchos casos, el aprendizaje no viene de implementaciones perfectas, sino de errores bien capitalizados. Una empresa de servicios, por ejemplo, decidi\u00f3 automatizar por completo su atenci\u00f3n al cliente con inteligencia artificial. El resultado inicial fue una ca\u00edda en los niveles de satisfacci\u00f3n: las respuestas eran correctas, pero carec\u00edan de contexto, empat\u00eda y criterio. La soluci\u00f3n no fue dar marcha atr\u00e1s, sino redise\u00f1ar el proceso. La IA pas\u00f3 de reemplazar al operador a asistirlo, sugiriendo respuestas, anticipando problemas y acelerando la resoluci\u00f3n. El impacto cambi\u00f3 por completo. No era reemplazo, era amplificaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

M\u00e9xico ocupa un lugar particular en este escenario. Por un lado, cuenta con un ecosistema tecnol\u00f3gico altamente competitivo a nivel regional y una industria de servicios digitales que se ha consolidado como un motor clave de exportaci\u00f3n. Profesionales mexicanos ya participan activamente en el desarrollo y la implementaci\u00f3n de soluciones de inteligencia artificial que se utilizan en mercados globales.<\/span><\/p>\n

Sin embargo, hacia adentro, la adopci\u00f3n integral todav\u00eda enfrenta retos. Muchas empresas mexicanas se encuentran en una etapa inicial, utilizando la IA principalmente para mejorar la productividad individual, como redactar correos m\u00e1s r\u00e1pido o analizar datos puntuales, o para optimizar procesos que ya existen. Son todav\u00eda pocos los casos en los que se est\u00e1 dando el paso m\u00e1s desafiante: volver a construir el negocio desde la l\u00f3gica de la inteligencia artificial.<\/span><\/p>\n

Esa brecha entre capacidad y adopci\u00f3n es, al mismo tiempo, un riesgo y una oportunidad. Un riesgo, porque puede dejar a sectores enteros operando con modelos que r\u00e1pidamente quedan desactualizados. Y una oportunidad, porque permite saltos de productividad y competitividad si se logra acelerar esa transformaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

En definitiva, la discusi\u00f3n sobre inteligencia artificial ya no pasa por si hay que adoptarla o no. Esa etapa qued\u00f3 atr\u00e1s. La pregunta relevante es otra: qu\u00e9 empresas van a usarla para hacer un poco mejor lo que ya hacen, y cu\u00e1les se van a animar a redise\u00f1ar y construir, algo completamente distinto.<\/span><\/p>\n

Porque en esta nueva etapa, la ventaja no est\u00e1 en tener acceso a la tecnolog\u00eda, sino en entender c\u00f3mo usarla para correr la frontera de lo posible.<\/span><\/p>\n

Lee m\u00e1s:\u00a0<\/span><\/h3>\n