La inteligencia artificial llegó para llevar la gestión empresarial hacia una nueva etapa. El foco comienza a desplazarse de las herramientas que agilizan tareas individuales hacia sistemas capaces de intervenir en los procesos de negocio, analizar información y ejecutar acciones. Para Boeri, esta evolución marca el camino hacia una empresa autónoma, donde la tecnología no solo responde a las necesidades de los equipos, sino que también contribuye a que las operaciones avancen.
“Estamos frente a la gran oportunidad de lograr algo que siempre quisimos: que los procesos trabajen para nosotros”, comenta. La idea supone un cambio en la relación entre las personas y los sistemas empresariales: pasar de consultar información y elaborar reportes a contar con herramientas que ayuden a comprender situaciones, identificar alternativas y actuar.
Sin embargo, la ejecutiva advierte que alcanzar ese modelo no es inmediato. “Ser una empresa autónoma no es un proceso fácil; es un proceso gradual que exige avanzar paso a paso, con una visión clara sobre los objetivos que cada organización busca alcanzar”.
De automatizar tareas a ampliar capacidades
Uno de los puntos centrales de la visión de Boeri es el papel que ocupan las personas en esta transformación. La autonomía empresarial, sostiene, no debe reducirse a calcular cuánto puede ahorrar una compañía si llega a reemplazar a los trabajadores por tecnología. “En realidad, no se trata de reemplazar a los empleados, sino de aumentar sus capacidades al permitir que este capital humano dedique su tiempo a decisiones que aporten mayor valor estratégico”, explica.
Esta perspectiva plantea una discusión cada vez más relevante para las juntas directivas: el impacto de la inteligencia artificial no debería medirse únicamente por la cantidad de tareas automatizadas, sino por su contribución a la capacidad de análisis, la productividad y el crecimiento del negocio.
El cambio se aprecia, por ejemplo, en la forma de analizar la rentabilidad. Una consulta tradicional puede identificar cuáles son los productos más rentables, pero una gestión apoyada en agentes de IA puede profundizar en las variables que explican esos resultados, explorar posibles cursos de acción y facilitar la ejecución de determinadas tareas.
“Ya no se trata de sólo hacer preguntas rápidas, subir información de diferentes fuentes y lograr que tenga todos los conceptos que necesito”, plantea Boeri. “El siguiente paso es llevar la inteligencia artificial a un nivel de productividad y de automatización en el que los procesos empresariales puedan operar de manera más activa”.
Más contexto y control
Para que esta evolución se traduzca en decisiones confiables, la tecnología debe trabajar con información que refleje la realidad de cada organización. Claudia subraya que los datos generales ofrecen respuestas probables, sin embargo, las decisiones de negocio requieren un conocimiento más profundo, basado en el contexto y condiciones particulares de la compañía. “Cuando tomamos decisiones de negocio, debe ser basado en datos confiables; si voy a invertir o si voy a reducir presupuestos, necesito una alta probabilidad de certeza, porque la decisión es de riesgo”, sostiene.
A este desafío se suma la gobernanza. A medida que los agentes adquieren capacidad para ejecutar acciones, las empresas necesitan establecer a qué información pueden acceder, qué reglas deben seguir y cuáles son los límites de su actuación. En procesos sensibles como los financieros, de recursos humanos o de cadena de suministro, la automatización debe convivir con la trazabilidad, los permisos y la supervisión.
La autonomía, por tanto, no significa operar sin controles. Por el contrario, cuanto mayor sea la capacidad de acción de los sistemas, más importante será definir las condiciones bajo las cuales pueden intervenir.
Un paso estratégico para la alta dirección
La presidenta considera que incorporar inteligencia artificial a la gestión empresarial ya no es una cuestión exclusivamente tecnológica o de hype, es una decisión estratégica que impacta a lo largo de la organización, clave para el día a día y el cumplimiento de objetivos generales.
Para los C-levels, esto implica revisar cómo funcionan los procesos, qué información necesitan para tomar decisiones y dónde la automatización puede generar un impacto concreto. También supone preparar a los equipos para trabajar con sistemas que pueden asumir parte de las tareas operativas, sin perder de vista la responsabilidad humana sobre las decisiones de negocio.
El camino hacia la empresa autónoma no se define, entonces, por la cantidad de agentes implementados ni por la velocidad con que se automatizan las operaciones. Su alcance dependerá de la capacidad de integrar tecnología, datos, personas y gobernanza en torno a objetivos empresariales concretos.
La visión de Boeri apunta a una evolución en la que la inteligencia artificial permita que los procesos asuman una participación más activa en la operación, mientras los colaboradores amplían su aporte estratégico. El reto para las organizaciones hoy es avanzar hacia ese modelo sin confundir autonomía con ausencia de supervisión, ni eficiencia con la simple reducción de costos.
