Gianni Lanzillotti, socio de Asesoría y Consultoría y líder de Estrategia y Diseño de Negocios para Deloitte S-Latam, analiza cómo la inteligencia artificial, cuando es liderada por personas y diseñada estratégicamente, puede transformar la toma de decisiones, el modelo operativo y la competitividad de las organizaciones:

“Las organizaciones ya no discuten si deben adoptar inteligencia artificial. En distintas industrias, las empresas llevan años invirtiendo en automatización, analítica avanzada y ahora en IA generativa. Sin embargo, el impacto estructural sobre el negocio sigue siendo limitado. La IA ya está presente, pero su valor no se logra consolidar.

La principal causa no es tecnológica. En muchas organizaciones, la IA se está incorporando para optimizar tareas existentes, sin redefinir cómo se toman y ejecutan las decisiones. El desafío consiste en combinar personas y “agentes” de IA en la ejecución del trabajo. Sin rediseñar el modelo operativo, el resultado es una acumulación de pilotos que generan eficiencias, pero no ventaja sostenible.

Esto plantea una pregunta clave: ¿Qué rol deberían tener las personas y los “agentes” de IA en la toma de decisiones? Las personas fijan objetivos, definen reglas y supervisan; los “agentes” ejecutan, coordinan y escalan. El valor aparece cuando ambos roles se diseñan de forma intencional y complementaria.

Crear valor con IA es también una decisión de estrategia y diseño organizacional, no solo de tecnología, y se basa en cinco definiciones clave.

1. Intención: explicitar para qué existe la IA en la organización y qué decisiones del negocio deben transformarse. Sin una definición clara, la IA tenderá a dispersarse en iniciativas aisladas.

2. Autoridad: definir qué decisiones pueden delegarse a sistemas (“agentes”) y dónde debe intervenir una persona. Delegar sin reglas claras genera riesgo; no delegar impide escalar.

3. Gobierno: establecer cómo se controlan, auditan y explican decisiones cada vez más automatizadas. La confianza en decisiones, datos y sistemas no se corrige después, se diseña desde el inicio.

4. Infraestructura: instalar una arquitectura de datos y tecnología que permita operar decisiones de punta a punta, con trazabilidad y control operativo, evitando soluciones fragmentadas.

5. Ejecución: priorizar dónde empezar para generar impacto real y sostenible, privilegiando procesos completos por sobre optimizaciones puntuales.

Estas cinco decisiones redefinen el modelo operativo de IA en las organizaciones. No se trata sólo de “usar IA”, sino de cómo se estructuran decisiones, procesos y responsabilidades en organizaciones que comienzan a operar con mayor grado de autonomía. Las empresas ganadoras integrarán IA a sus formas de trabajo en el día a día.

Los líderes ejecutivos deben preguntarse: ¿Cómo estamos abordando hoy estas cinco decisiones clave? ¿Tenemos claridad sobre cada una o estamos trabajando de forma fragmentada?

Estas elecciones determinan si la IA generará una ventaja competitiva o sumará complejidad. El riesgo no es avanzar despacio, sino seguir optimizando el pasado mientras el modelo operativo evoluciona”.