Por qué las empresas deben reconsiderar la digitalización de procesos (Lorenz)

Fuente: Lorenz, T. (2025). War un Unternehmen be der Prozessdigitalisierung umdenken m£lssen.manage it, Vol/Num 9-10.

La Realidad Fundamental

La euforia en torno a la Inteligencia Artificial (IA) sigue intacta, sin embargo, a menudo existe una brecha considerable entre el buzzword (la palabra de moda) y el Valor de Negocio (Business Value). Muchas empresas invierten en IA, pero solo unas pocas explotan su potencial por completo. El motivo no reside en la tecnología en sí misma, sino en la manera estratégica en que se gestiona. Quien concibe la IA como un complemento (Add-on) se sentirá decepcionado. Quien, por el contrario, la convierte en un componente integral de sus procesos, obtendrá beneficios.

Cambio de Paradigma y Proyectos Piloto

Es momento de un cambio de paradigma en la digitalización de procesos. Ya sean ChatGPT, Copilots o chatbots inteligentes: hoy en día casi ninguna empresa renuncia al uso de la IA.

No obstante, en la práctica se observa que muchos de estos proyectos no superan la fase piloto y generan solo un valor añadido escasamente medible. La razón es que la IA se utiliza frecuentemente de forma aislada, como una tecnología reactiva que solo actúa bajo solicitud, en lugar de generar valor de manera activa. La decisión final sigue recayendo en el ser humano, pero la IA se convierte en un socio de entrenamiento (sparring partner) proactivo y que aprende.

La Necesidad de la Integración Estratégica

Lo que falta es la integración. La IA no solo debe estar anclada en la organización, sino también incrustada en procesos de negocio estructurados. Solo así surgen la claridad, la capacidad de control y el efecto deseado. Y solo así se puede escalar la IA de manera segura, con roles, responsabilidades y resultados medibles claros.

De los Casos de Uso a la Estrategia Empresarial

Muchas empresas persiguen hoy una estrategia «de abajo hacia arriba» (Bottom-up): identifican casos de uso (Use Cases) y tratan de implementar la IA de manera puntual. Este enfoque tiene sentido a corto plazo, pero a largo plazo resulta demasiado fragmentado.

En su lugar, se requiere un pensamiento «de arriba hacia abajo» (Top-down):

1. ¿Qué procesos son estratégicamente relevantes?
2. ¿Dónde se genera el mayor valor para el cliente?
3. ¿Y cómo puede la IA hacer que estos procesos sean más eficientes, seguros o escalables?

Quien piensa desde la perspectiva del proceso crea el requisito para utilizar la IA como parte de una estrategia de transformación a nivel empresarial, y no como una solución aislada en departamentos individuales.

Los Procesos como Campo de Aplicación de la IA

La creación de valor no surge en el laboratorio, sino en la operación diaria. Es allí donde las empresas toman decisiones, atienden a los clientes y prestan servicios. Es precisamente allí donde la IA debe aplicarse.

La IA, al estar incrustada en procesos de extremo a extremo (End-to-End) —como los que se pueden orquestar con la plataforma Appian, por ejemplo—, analiza flujos, prepara decisiones y automatiza tareas repetitivas. La estructura del proceso proporciona el marco necesario, garantizando la gobernanza, la seguridad y la trazabilidad.

Acceso a Datos y Trazabilidad como Factores de Éxito

Un procedimiento de este tipo genera confianza, tanto por parte de los empleados como de los clientes y socios. Esto se debe a que las decisiones ya no se toman en una «caja negra» (Blackbox) «por la IA», sino que se basan en una interacción claramente definida entre el ser humano, la tecnología y los datos.

Una IA integrada en procesos requiere un acceso a datos amplio y con calidad asegurada. Sin embargo, muchas iniciativas fracasan precisamente en esto. La información está distribuida en diferentes sistemas, formatos y silos. Lo que falta es una infraestructura central de datos, o más concretamente: un Data Fabric. Plataformas como la de Appian permiten precisamente este acceso holístico, al consolidar fuentes de datos dispares a través de todos los sistemas en una capa de datos unificada y segura.

De esta manera, la IA obtiene acceso en tiempo real a todas las fuentes de datos relevantes, sin necesidad de costosas migraciones o replicaciones. Al mismo tiempo, las empresas mantienen el control sobre sus datos y pueden cumplir con los requisitos regulatorios.