Cómo implementar IA en la organización sin perder a las personas en el camino.

Solo el 1% de las organizaciones en el mundo se definen como "listas para IA". No porque la tecnología no esté madura, sino porque su adopción dentro de una organización es una historia completamente diferente a su adopción personal en el teléfono. Esta guía es el resumen escrito de la sesión 30 en el club AI Master, con Naama Maroz, líder del área de inteligencia artificial en la Administración de Innovación y Tecnología del Ministerio de Educación. El objetivo: darles un marco de pensamiento completo sobre cómo la IA entra en la organización, dónde se atasca y cómo ustedes, en cualquier rol en el que se encuentren, pueden liderarlo.

La IA no se atasca en la tecnología. Los modelos mejoran día a día. Se atasca en la adopción: miedo a equivocarse y desajuste entre lo que la organización necesita y lo que la IA realmente le da. La "adopción de IA" no es un evento único, sino tres procesos que ocurren en paralelo: un cambio en los flujos de trabajo, la adquisición de nuevas herramientas y habilidades, y un cambio conceptual y cultural, que es el más complejo y, por lo general, el más descuidado.

La realidad en el terreno: la brecha entre los empleados y la organización

La dirección opuesta también existe, y de forma extrema: Naama conoció a una empresa de solo 6 empleados que opera 47 agentes de IA, los cuales generan por sí mismos la mayor parte del valor de la empresa. Jerarquía plana, pocas personas, muchos agentes. Esto aún no es la mayoría, pero muestra cómo se ve el otro extremo de la escala.

Cuatro estrategias organizacionales para la implementación de IA

Las cuatro estrategias

• Botón para la sopa: se comienza con una herramienta y se amplía gradualmente, "si tan solo tuviéramos también Claude Code...". Ventaja: crecimiento natural y no intimidante. Riesgo: se puede quedar "casi allí" sin un conjunto de herramientas definido.
• Caballo líder: nos enfocamos en una herramienta o conjunto de herramientas (por ejemplo, Copilot o Google) y nos especializamos en ella a profundidad. Ventaja: la especialización en una herramienta vale más que el conocimiento superficial de mil herramientas. Riesgo: menor flexibilidad si la herramienta no se adapta a cada necesidad.
• Selva: no hay limitaciones, cada uno usa lo que quiere y la organización aprende de lo que funciona en el terreno. Ventaja: experiencia de empleado increíble, innovación real desde la base. Riesgo: la seguridad de la organización se debilita por completo.
• Inundación: todos reciben autorización para todas las herramientas a la vez. Ventaja: acceso máximo sin barreras. Riesgo: al final nadie sabe en qué enfocarse.

Una advertencia al margen: cuidado con el "token maxing", la medición de la productividad según la cantidad de tokens consumidos. Esto conduce a cobros incomprensibles al final del mes y no necesariamente indica un ROI real. Incluso en Silicon Valley ya han dado un paso atrás en esto.

Cómo elegir la estrategia correcta

Los tres niveles en los que pueden liderar

1. Nivel organizacional (macro), enfoque centralizado

2. Nivel departamental

• Designen un rol (Owner) que conecte la sede con el terreno, plantee necesidades y baje capacidades
• Mapen los procesos principales: qué puede hacer la IA sola, qué requiere un humano en el bucle (Human in the Loop) y qué solo pueden hacer los humanos
• Planifiquen pilotos que se puedan ampliar a escala, no pilotos únicos
• Ejecuten capacitaciones por rol (Role-Based Training), no "cómo escribir un prompt" sino cómo la IA mejora específicamente el puesto
• Identifiquen y nutran a los Champions, agentes de cambio dentro del departamento

Puntos de fallo: implementar IA en procesos que no fueron mapeados es disparar a ciegas, perder tiempo y recursos. Casos de uso que no se pueden ampliar después. Y una medición demasiado superficial, "cuántos usan las herramientas" es importante, pero no suficiente. Hay que demostrar un valor real para la organización.

3. Nivel personal (el individuo), incluidos autónomos y freelancers

• Alfabetización y dominio: recordar que no todos están en la misma página, y las capacitaciones básicas siguen siendo relevantes para algunas personas
• FOMO positivo: crear la sensación de que hay una postura organizacional y que vale la pena ser parte de ella
• Asesoramiento uno a uno: quien sabe, da orientación detallada
• Comunidades: un espacio para preguntas y aprendizaje que genera un sentido de pertenencia
• Constructores, no cuellos de botella: es preferible que las personas sepan construir procesos por sí mismas, a que todo pase a través de TI

El club AI Master les abre la puerta: una sesión en vivo cada semana, grabaciones y comunidad. 47 NIS al mes, cancelación en cualquier momento.

Puntos de fallo: inundar a los empleados con herramientas y capacitaciones sin conexión con el resultado deseado, y crear un cuello de botella tecnológico en TI/IS.

Gestión del cambio: se trata de personas, no de herramientas

Cinco etapas para crear un cambio real

• Elijan un objetivo: definan cómo se verá el éxito, también a nivel personal
• Elijan el público objetivo: a quién exactamente quieren influenciar
• Elijan una dirección: de arriba hacia abajo (top-down) o de abajo hacia arriba (bottom-up)
• Definan un requisito mínimo: qué debe suceder para que digan "lo logramos"
• Midan: no solo el uso, sino también los productos, los flujos de trabajo y los hitos, y decidan de antemano cómo medirán exactamente (encuesta, accesos, uso real)

Nadie los va a detener

Los que tienen éxito toman proyectos pequeños y cada vez los mejoran. A los que más les cuesta les toma construir proyectos gigantescos de un solo golpe, y sienten que hay un problema con la tecnología. No es así. Es una curva de aprendizaje, y está bien.

Preguntas frecuentes sobre la implementación de IA en organizaciones

No. El problema casi nunca es la tecnología, que mejora muy rápido. El problema es la brecha entre lo que la organización necesita y lo que realmente implementa: el miedo a equivocarse en los empleados y la falta de una estrategia estructurada por parte de la organización.

No. La estrategia es un "traje a medida". Depende de su posición en la organización, del nivel de atención que se le presta al tema y de cuántos recursos la organización está dispuesta a dar. Se evalúa la situación y luego se elige entre botó para la sopa, caballo líder, selva o inundación.

Sí, y ese es exactamente el punto central de la sesión. Hay tres niveles de liderazgo: organizacional (estrategia, comité directivo, conjunto de herramientas), departamental (mapeo de procesos, pilotos, capacitación por rol) y personal (alfabetización, asesoramiento, comunidad, construcción independiente). Cada empleado puede liderar en el nivel que se adapte a su ubicación.

AI Sandbox es una caja de arena con barreras (guardrails) definidas, un espacio donde se pueden ejecutar pilotos seguros sin esperar la aprobación completa de cada nueva herramienta en la organización. Es una solución a la brecha entre lo que planea la sede y lo que realmente ocurre en el terreno.

Medir la productividad según la cantidad de tokens consumidos, que resultó ser una métrica engañosa: conduce a cobros incomprensibles y no necesariamente indica un ROI real. Incluso en Silicon Valley ya han dado un paso atrás en esto, por lo que conviene medir los productos reales y no la cantidad de uso.

Solo el 1% de las organizaciones se definen como "listas para IA" (McKinsey, World Economic Forum), pero el 79% de los empleados que adoptan IA son de la Generación Z, y el 48% de los empleados temen admitir que usan IA en el trabajo. Los empleados ya están allí, bajo el radar. La organización aún no.

La invitada de la sesión

Naama Maroz lidera procesos de estrategia, implementación y gestión del cambio en el campo de la inteligencia artificial. Es responsable de liderar procesos sistémicos a escala nacional, desde la etapa de mapeo de necesidades y formulación de estrategia hasta el desarrollo de soluciones, capacitación de equipos, implementación y medición del impacto, y gestiona el proyecto de IA en STEM en la Administración de Innovación y Tecnología del Ministerio de Educación.

Líder del área de inteligencia artificial, Administración de Innovación y Tecnología, Ministerio de Educación

Implementar IA en la organización no es un proyecto tecnológico, es un proyecto de personas. Quien entiende esto se adelanta, y quien espera instrucciones desde arriba se queda atrás. Elijan un nivel en el que puedan influenciar y comiencen.

Preguntas frecuentes

¿Por qué la mayoría de las organizaciones aún no están listas para la IA?

No. El problema casi nunca es la tecnología, que mejora muy rápido. El problema es la brecha entre lo que la organización necesita y lo que realmente implementa: el miedo a equivocarse en los empleados y la falta de una estrategia estructurada por parte de la organización.

¿Hay una estrategia recomendada para todas las organizaciones?

No. La estrategia es un "traje a medida". Depende de su posición en la organización, del nivel de atención que se le presta al tema y de cuántos recursos la organización está dispuesta a dar. Se evalúa la situación y luego se elige entre botón para la sopa, caballo líder, selva o inundación.

¿No soy un alto directivo, tengo algún rol en la implementación de IA en la organización?

Sí, y ese es exactamente el punto central de la sesión. Hay tres niveles de liderazgo: organizacional (estrategia, comité directivo, conjunto de herramientas), departamental (mapeo de procesos, pilotos, capacitación por rol) y personal (alfabetización, asesoramiento, comunidad, construcción independiente). Cada empleado puede liderar en el nivel que se adapte a su ubicación.

¿Qué es AI Sandbox y por qué resuelve un problema real?

AI Sandbox es una caja de arena con barreras (guardrails) definidas, un espacio donde se pueden ejecutar pilotos seguros sin esperar la aprobación completa de cada nueva herramienta en la organización. Es una solución a la brecha entre lo que planea la sede y lo que realmente ocurre en el terreno.

¿Qué es el "token maxing" y por qué es problemático?

Medir la productividad según la cantidad de tokens consumidos, que resultó ser una métrica engañosa: conduce a cobros incomprensibles y no necesariamente indica un ROI real. Incluso en Silicon Valley ya han dado un paso atrás en esto, por lo que conviene medir los productos reales y no la cantidad de uso.

¿Cuántas organizaciones están realmente listas para la IA hoy en día?

Solo el 1% de las organizaciones se definen como "listas para IA" (McKinsey, World Economic Forum), pero el 79% de los empleados que adoptan IA son de la Generación Z, y el 48% de los empleados temen admitir que usan IA en el trabajo. Los empleados ya están allí, bajo el radar. La organización aún no.