Innovar co-creando

En un entorno donde la inteligencia artificial avanza más rápido que la capacidad de las organizaciones para adaptarse, cada vez más compañías optan por combinar su conocimiento del negocio con experiencia externa especializada, para transformar sus procesos y generar valor real, buscando achicar esa brecha entre la velocidad de la aparición de nuevas tecnologías y la adopción natural de las organizaciones.

Al igual que cualquier proceso que genere alto valor e impacto, la innovación alcanza su máximo potencial, efectividad y sostenibilidad cuando se concibe de manera colaborativa. Esta premisa no es una simple analogía; responde a fundamentos estructurales que potencian el éxito compartido.

Distintos estudios de firmas como McKinsey y BCG muestran que la mayoría de las iniciativas de innovación fracasan cuando se intentan desarrollar exclusivamente con capacidades internas. No porque falte talento, sino porque las organizaciones están ocupadas haciendo lo que ya saben hacer: operar, crecer, atender clientes, gestionar contextos complejos, adaptarse a regulaciones, inflación o cambios globales. En ese entorno, encarar una transformación transversal como la inteligencia artificial -comparable en impacto al nacimiento de Internet- no es trivial.

 Innovar en soledad puede ser el mayor error estratégico de una empresa.

Incluso las empresas más innovadoras del mundo lo entienden así, y la inteligencia artificial llegó para impulsar este proceso. Así, por ejemplo, Google adquirió DeepMind para acelerar sus capacidades en inteligencia artificial, y Microsoft ha invertido más de USD 10.000 millones de USD en OpenAI. Si quienes lideran la innovación global eligen asociarse para avanzar más rápido, la pregunta es inevitable: ¿por qué otras organizaciones creen que pueden hacerlo solas? ¿por qué no adoptar éstas prácticas adaptadas a la escala de su negocio?

Hay una razón de fondo, casi obvia, pero muchas veces ignorada: la especialización. Las empresas existen porque hacen algo mejor que el resto; y pretender dominar, además, un campo tan complejo y cambiante como el software y en (solo) una de sus áreas de negocios a “la IA” puede diluir el foco que genera los verdaderos ingresos de una compañía .

Cada empresa debe concentrarse en lo que mejor sabe hacer y apoyarse en quienes saben acelerar el resto.

En esta dinámica aparece otro problema: la confusión sobre qué es realmente innovar. Hoy abundan mensajes que prometen reemplazos masivos de personas o mejoras del 80% o 90% en productividad gracias a la IA. Sin embargo, estudios más serios muestran mejoras mucho más graduales, del orden del 10% al 20% en tareas como programación, por ejemplo. Y ese número, lejos de ser menor, es enorme cuando se escala a organizaciones con miles de ingenieros.

Entonces, el problema no es la tecnología, sino cómo se interpreta y se aplica. Otro inconveniente que se suma, y debe tenerse en el mapa de adopción de IA, es el de la escala; ya que no es lo mismo resolver un problema “de laboratorio”, que llevarlo a la operación y al negocio, que en una empresa multinacional con cientos de miles de clientes, empleados y sistemas que interactúan aún es más complejo, por más recursos que tengan. En este sentido, las empresas medianas, organizadas, tienen una posible ventaja para que dicha adopción impacte más directa y rápidamente en el negocio.

Muchas implementaciones actuales reflejan esta confusión. Se agregan agentes o chatbots sobre procesos existentes sin re-diseñarlos, generando experiencias pobres. Basta interactuar con algunos canales automatizados de atención para ver el nivel de madurez: respuestas limitadas, baja resolución de problemas y, en muchos casos, incapacidad de escalar a un humano.

Agregar IA a un proceso ineficiente no lo transforma: escala su ineficiencia.

La verdadera innovación ocurre cuando se rediseñan los procesos de negocio, de generación de valor al cliente. Y eso, como en el ajedrez, muchas veces se ve mejor desde afuera. No se trata de optimizar lo existente, sino de cambiar la lógica completa.

Cuando el conocimiento profundo del negocio se combina con la experiencia en tecnología e innovación, se produce algo distinto: una mirada capaz de identificar oportunidades que desde adentro no siempre son visibles. Como decía George Bernard Shaw: “Si tú tienes una manzana y yo tengo una manzana, y las intercambiamos, ambos seguiremos teniendo una manzana. Pero si tú tienes una idea y yo tengo una idea, y las intercambiamos, entonces ambos tendremos dos ideas.” o mejor aún una idea única, revolucionaria y que corta transversalmente todo el proceso de generación de valor.

Hoy, muchas empresas están recurriendo a este modelo. Desde corporaciones que trabajan con partners especializados para rediseñar su experiencia de cliente, hasta organizaciones que externalizan capacidades de data e inteligencia artificial para acelerar la toma de decisiones. En todos los casos, el patrón es el mismo: combinar conocimiento de negocio con conocimiento tecnológico para generar valor más rápido. Esta concepción es esencial para cualquier tipo de compañía y tamaño, no pasa por presupuestos, sino por la claridad y la convicción que co-innovar impacta en los resultados de una organización.

Pero la innovación por sí sola no logra resultados en las empresas sino es aplicada en todos los niveles de la organización, y principalmente en los que impactan directamente en la rentabilidad. Entonces, implementar inteligencia artificial aplicada al negocio con claros objetivos pasa a ser esencial en cualquier decisión de innovación.

Por eso, las empresas de software y tecnología juegan un rol clave en este proceso. No solo por su expertise técnico, sino porque concentran conocimiento sintetizado de múltiples industrias, casos de uso y plataformas; sino porque son las que poseen en su ADN la adopción tecnológica, como está sucediendo con la Inteligencia Artificial en la actualidad.

Además, operan como integradores de ecosistemas: detrás de cada implementación hay tecnologías, partners y experiencias acumuladas que permiten evitar errores y acelerar resultados en esta adopción de la IA sobre el negocio. Cuando ese conocimiento se aplica en conjunto con el cliente, no se parte desde cero, sino desde un nivel de madurez mucho más alto. No se trata de tercerizar capacidades, sino de ampliar la inteligencia con la que se toman decisiones.

En este escenario, externalizar capacidades de innovación para adoptar la IA, no es una decisión táctica, sino estratégica. Permitiendo acelerar la implementación, acceder a talento especializado, transformar costos fijos en estructuras más flexibles, reducir riesgos tecnológicos y ejecutar múltiples iniciativas en paralelo.

Pero quizás el cambio más importante es conceptual. Innovar ya no es un esfuerzo individual ni aislado. Es un proceso de co-creación donde la cercanía con el cliente —lo que algunas organizaciones denominan customer intimacy— permite entender en profundidad el negocio y diseñar soluciones que realmente transforman.

La supervivencia de las empresas depende de su capacidad de adaptarse rápido. Pero el futuro pertenece a quienes eligen bien con quién hacerlo. Porque innovar no es solo incorporar tecnología: es decidir con quién construir lo que viene.