Hay empresas que quieren implementar inteligencia artificial para ahorrar tiempo, pero pueden pasar meses intentando decidir cómo hacerlo. Suena contradictorio: una tecnología capaz de acelerar tareas y procesos termina esperando a que alguien apruebe su llegada. Y mientras se organiza la siguiente reunión, las herramientas que se evaluaron la semana pasada podrían haber evolucionado.
Para Juan Pablo Consuegra, gerente general de Wonderful, uno de los mayores riesgos de la inteligencia artificial no está necesariamente en equivocarse al implementarla, sino en quedarse quieto mientras todo cambia. En entrevista con Pixelados.co, el ejecutivo explica por qué la burocracia, la resistencia de los directivos y las inversiones del pasado pueden convertirse en obstáculos para una transformación que avanza a una velocidad difícil de seguir.
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Su perspectiva también está marcada por la experiencia de Wonderful, una compañía especializada en IA aplicada que, en septiembre de 2026, anunció una ronda de financiación de US$550 millones y una valoración de US$5.000 millones para impulsar su expansión y el desarrollo de su plataforma empresarial.
Pero más allá de las cifras y las herramientas, la conversación deja una pregunta incómoda: ¿de qué sirve tener acceso a nuevas tecnologías si la propia empresa no consigue decidir qué hacer con ellas?
La IA cambió de marcha, pero los trámites siguen igual
Aprender a utilizar una herramienta de inteligencia artificial puede requerir cierto esfuerzo. El problema es que, cuando finalmente creemos entenderla, quizá ya exista una nueva versión capaz de hacer cosas que ni siquiera estaban disponibles unos días atrás.
Consuegra señala que esta velocidad obliga a los directivos a mantenerse actualizados y, especialmente, a comprender cómo las nuevas capacidades pueden modificar sus procesos y las condiciones en las que compiten.
Sin embargo, conocer las posibilidades de la tecnología no garantiza que una empresa consiga aprovecharlas.
El ejecutivo identifica tres obstáculos que pueden frenar la adopción de IA: la burocracia, la resistencia al cambio y los costos hundidos.
El primero tiene que ver con los procesos de aprobación. Una iniciativa puede necesitar el visto bueno de diferentes áreas, comités, vicepresidencias o juntas directivas antes de comenzar. Según Consuegra, dependiendo de la estructura y agilidad de la organización, esa preparación puede extenderse durante meses.
El segundo obstáculo está en quienes toman las decisiones. Algunos directivos han construido carreras exitosas siguiendo modelos de gestión que funcionaron durante años. Cambiar esas prácticas puede resultar difícil, especialmente cuando una nueva tecnología cuestiona procedimientos que hasta entonces parecían perfectamente razonables.
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Pero el tercer obstáculo tiene una particularidad: a veces lo que impide avanzar no es el dinero que falta, sino el que ya se gastó.
Es el problema de los costos hundidos.
Imaginemos una compañía que lleva varios años desarrollando una solución tecnológica y todavía no consigue los resultados esperados. De repente aparece una alternativa basada en inteligencia artificial que promete resolver parte de ese problema en mucho menos tiempo.
La decisión parece sencilla sobre el papel, pero aceptar la nueva alternativa puede implicar replantear una inversión considerable de recursos y trabajo.
Consuegra aclara que esto no significa que los proyectos anteriores hayan sido mal gestionados. Su argumento es que las inversiones realizadas pueden dificultar la disposición de una organización para cambiar de rumbo.
Y ahí aparece una paradoja: el esfuerzo que una empresa dedicó a innovar podría convertirse en una razón para resistirse a la siguiente innovación.
El próximo competidor podría llegar antes de lo esperado
La inteligencia artificial no solamente está modificando la manera en que trabajan las empresas. También puede cambiar la velocidad con la que aparecen nuevos productos, servicios y competidores.
Consuegra explica que determinadas aplicaciones tecnológicas, cuyo desarrollo antes podía requerir meses o incluso años, ahora pueden construirse en periodos considerablemente menores. En algunos casos, y dependiendo de su complejidad, ciertas soluciones pueden desarrollarse en cuestión de horas.
Eso no significa que una aplicación creada rápidamente esté preparada para reemplazar un sistema empresarial consolidado. Desarrollar una solución es una cosa; garantizar que funcione de manera confiable en una operación real es otra.
Sin embargo, el cambio de velocidad tiene consecuencias.
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Una compañía que construyó su posición en el mercado gracias a una solución tecnológica compleja podría enfrentarse a nuevos competidores capaces de desarrollar alternativas con menos recursos y en menos tiempo.
Durante la conversación, Consuegra recurre a ejemplos de disrupción empresarial, como los casos de Netflix frente a Blockbuster y la transformación de la fotografía digital que afectó a Kodak.
No se trata de afirmar que todas las empresas vivirán una situación semejante por no adoptar IA. El punto es que tener un negocio que funciona hoy no garantiza que las condiciones del mercado permanezcan iguales mañana.
Esta presión tampoco se limita a las compañías dedicadas al desarrollo de software.
Consuegra identifica oportunidades en banca, fintech, aseguradoras, telecomunicaciones y comercio minorista, además de sectores como manufactura, salud y Gobierno.
En todos ellos pueden existir procesos que requieran muchas etapas, grandes volúmenes de información o actividades repetitivas susceptibles de mejorar mediante inteligencia artificial.
Por ejemplo, menciona cómo una compañía del sector petrolero podría utilizar IA para apoyar sus procesos de compras, analizar proveedores y revisar condiciones de mercado.
La cuestión, por tanto, no es que todas las empresas deban desarrollar una aplicación. Es que una nueva manera de ejecutar procesos también puede modificar las ventajas competitivas de un negocio.
Una demo bonita no transforma una empresa
Hay algo particularmente seductor en una demostración de inteligencia artificial: mostrar una herramienta que responde preguntas, ejecuta instrucciones o completa tareas en segundos puede hacer que todo parezca bastante sencillo.
Pero una cosa es conseguir que la tecnología funcione durante una prueba y otra muy distinta es incorporarla a los procesos de una organización.
Consuegra explica que muchas empresas comienzan con casos de uso específicos. Este camino permite experimentar con riesgos controlados y conocer las capacidades de la IA, pero también puede provocar que las iniciativas permanezcan aisladas en diferentes departamentos.
Tener varios proyectos piloto no significa necesariamente que una empresa haya transformado su operación.
Para ilustrar la diferencia, el ejecutivo describe una experiencia de Wonderful con una entidad bancaria en procesos de cobranza.
En un modelo tradicional, las posibilidades de negociación con un cliente podían estar limitadas por procedimientos rígidos. La solución planteada mediante inteligencia artificial buscaba que un agente pudiera conversar con la persona, evaluar alternativas de pago y proponer acuerdos.
Pero había una condición fundamental: el sistema debía actuar dentro de los parámetros y límites previamente establecidos por el banco.
No se trataba de entregar a la IA libertad para decidir cualquier cosa, sino de aprovechar su capacidad de interacción dentro de unas reglas definidas por la entidad financiera.
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Según relata Consuegra, esa experiencia comenzó con una implementación puntual y posteriormente permitió ampliar el trabajo hacia otros dominios del negocio.
La diferencia está en el alcance. Una herramienta puede resolver una tarea específica, mientras que una transformación empresarial exige conectar soluciones, procesos, equipos y decisiones.
Esa es también la apuesta comercial de Wonderful. La compañía desarrolla Wonderful AI OS, una plataforma diseñada para coordinar agentes, aplicaciones y flujos de trabajo de inteligencia artificial en diferentes áreas de una organización.
En el comunicado global de septiembre, Bar Winkler, CEO y cofundador de Wonderful, explicó la visión de la empresa:
“Nuestros clientes ya están demostrando que, una vez que la IA llega a producción en una parte del negocio, su adopción se expande rápidamente al resto de la organización”.
La declaración corresponde a Winkler y refleja la perspectiva de Wonderful sobre su modelo de implementación.
Para Consuegra, una de las claves está precisamente en evitar que la inteligencia artificial se convierta en una colección de experimentos desconectados. El objetivo es que las soluciones puedan integrarse a la operación y generar capacidades que la empresa siga aprovechando después de la primera implementación.
Antes de comprar IA, hay que saber qué problema resolver
Con tantas herramientas disponibles, comenzar puede parecer tan sencillo como elegir una plataforma y pagar una suscripción.
Sin embargo, Consuegra propone invertir el orden.
Primero hay que identificar el problema que necesita resolver la empresa. Después viene la tecnología.
Desde su perspectiva, algunas organizaciones se concentran demasiado pronto en definir indicadores, presupuestos y tiempos de ejecución, cuando todavía no tienen suficientemente clara la necesidad que desean atender.
Una vez identificado el problema, resulta más sencillo establecer qué resultados deberían esperarse, cuáles son los indicadores adecuados y cómo evaluar el desempeño de la solución.
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El planteamiento también ayuda a evitar otro error: implementar inteligencia artificial únicamente porque todo el mundo está hablando de ella.
Consuegra considera que el cambio debe involucrar a más áreas que el departamento de tecnología. Los equipos de compras, las áreas jurídicas, talento humano y los niveles directivos pueden necesitar adaptar sus procedimientos para incorporar nuevas soluciones.
La contratación de servicios tecnológicos, por ejemplo, puede exigir revisar las condiciones de los proveedores, los aspectos regulatorios y la propiedad intelectual.
También resulta importante contar con el respaldo de quienes dirigen la organización. Sin ese acompañamiento, una iniciativa puede funcionar dentro de un departamento, pero encontrar dificultades para extenderse al resto de la empresa.
Y hay un último elemento que Consuegra considera esencial: la transferencia de conocimiento.
Wonderful plantea que sus equipos trabajen junto a los clientes durante la implementación y que, progresivamente, las organizaciones desarrollen capacidades propias para utilizar, administrar y ampliar sus soluciones.
De esta manera, la incorporación de inteligencia artificial no termina cuando un proveedor entrega una herramienta. El objetivo es que la empresa aprenda a utilizar esas capacidades y pueda identificar nuevas oportunidades por su cuenta.
Esto también permite mirar la automatización desde otra perspectiva. Consuegra pone como ejemplo a una persona que dedica buena parte de su tiempo a registrar lo ocurrido durante reuniones, una tarea que puede apoyarse en herramientas de IA.
El propósito, desde su visión, no es simplemente sustituir actividades humanas, sino permitir que los trabajadores dediquen más tiempo a funciones que aporten mayor valor a la organización.
Al final, la inteligencia artificial puede acelerar procesos, desarrollar nuevas capacidades y abrir oportunidades que antes parecían difíciles de alcanzar. Pero ninguna de esas posibilidades resuelve automáticamente los problemas de gestión de una empresa.
Quizá la próxima reunión sobre inteligencia artificial debería comenzar con una pregunta bastante menos tecnológica: ¿qué problema vamos a resolver y quién se encargará de comprobar que realmente lo hicimos?
Porque si la respuesta termina siendo programar otra reunión para decidirlo, la IA seguirá avanzando sin esperar a nadie.
Juan Pablo Consuegra, gerente general de Wonderful para la Región Andina, Centroamérica y el Caribe, cuenta con más de 25 años de experiencia liderando procesos de transformación empresarial, innovación y crecimiento de negocios en América Latina.
Actualmente, desde Wonderful, compañía especializada en inteligencia artificial aplicada a las empresas, impulsa la adopción de soluciones de IA para optimizar la atención al cliente, la experiencia del empleado y los procesos administrativos.
A lo largo de su trayectoria ha ocupado posiciones de liderazgo en compañías tecnológicas como Google, Meta y Microsoft, donde ha dirigido operaciones regionales, estrategias de desarrollo de negocios y procesos de transformación organizacional en Colombia, Costa Rica, Venezuela y Estados Unidos. Su experiencia abarca tres grandes momentos de evolución tecnológica: las telecomunicaciones, internet y la inteligencia artificial.
Es conferencista en temas de inteligencia artificial, liderazgo y transformación digital, y profesor del MBA de INALDE Business School desde 2019. Es ingeniero civil de la Universidad de los Andes, tiene un MBA de la Universidad de La Sabana y estudios de educación ejecutiva en Harvard, Columbia y Stanford.
