Abriendo el camino a la IA: cómo los CTOs pueden impulsar su adopción
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Abriendo el camino a la IA: cómo los CTOs pueden impulsar su adopción en los entornos heredados
Matt Saunders
Publicado el 4 de agosto de 2025
10 min de lectura
Matt Saunders
Publicado el 4 de agosto de 2025
10 min de lectura
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Introducción
Integrando la IA: ¿Cuáles son los retos?
Gobernanza y gestión de riesgos
Persiste la falta de personal cualificado
Asumiendo un enfoque estratégico
Involucra la IA en la rutina de todo el equipo
El camino a seguir
Preguntas frecuentes sobre la adopción de la IA
Una guía práctica para integrar la IA en tus flujos de trabajo y sistemas heredados, que te enseña a equilibrar una adopción transformadora con la estabilidad operativa en tu transformación digital.
La revolución de la inteligencia artificial ha llegado a un punto en el que la mayoría de las empresas deben sumarse a ella o se arriesgan a que los competidores que sí lo hacen les superen en innovación. Sin embargo, según un estudio reciente de McKinsey, las organizaciones que utilizan la IA obtienen un valor empresarial cuantificable, aunque muchas se enfrentan a dificultades de implementación, especialmente al integrar nuevas capacidades de IA en sistemas heredados.
Para los directores de tecnología (CTO), la revolución no es solo técnica: también se trata de encontrar el equilibrio entre introducir en la empresa estrategias disruptivas de IA que pueden suponer un cambio radical sin comprometer su estabilidad operativa.
Integrando la IA: ¿Cuáles son los retos?
Es evidente que existe una gran tensión entre el ritmo de adopción de la IA y la necesidad de comprender cómo y cuándo se obtendrá el retorno de la inversión. Por no hablar de cómo encaja esta tecnología disruptiva con el resto de los equipos y tecnologías de la organización. Es especialmente importante para convencer a los responsables de la toma de decisiones de invertir en tecnología de vanguardia, potencialmente cara, que se integre con las herramientas ya existentes. Dado el ritmo de evolución en el mundo de la IA, casi todas las empresas enfrentan este reto.
La IA generativa desata su verdadero poder cuando dispone de suficiente información contextual para ofrecer respuestas fiables basadas en el conocimiento acumulado de la organización. Para la mayoría de las organizaciones, la información más valiosa para una herramienta de IA se encuentra dispersa en múltiples tecnologías y datos. Los equipos exitosos investigan cómo conectar sistemas heredados que no fueron diseñados para el uso de IA actual. También están utilizando la tecnología emergente RAG (Retrieval-Augmented Generation) para conectar estos sistemas.
La gobernanza y la gestión de riesgos son esenciales para el éxito
Garantizar que la IA tenga el nivel adecuado de acceso a datos personales o confidenciales es un problema complejo y los gobiernos ya están legislando para asegurarse de que las empresas se lo tomen en serio. La Ley de IA de la Unión Europea, que entró en vigor en agosto de 2024, ha establecido nuevas normas que las organizaciones deben gestionar con cuidado.
Las empresas necesitan un marco de gobernanza de la IA detallado con normas éticas que deben seguir las personas, descripción de cómo se utilizan los datos y cómo se exigirán responsabilidades a la IA. Cuestiones como el sesgo algorítmico, la privacidad de los datos y la comprensión de los modelos son importantes y es fundamental garantizar que se aborden.
Persiste la falta de personal cualificado
Hay escasez de profesionales con experiencia en IA. Un análisis de la Oficina de IA del Gobierno del Reino Unido pone de relieve la brecha de competencias en los puestos relacionados con machine learning y la ciencia de datos. Los cambios se aceleran drásticamente con la revolución de la IA generativa.
Mientras que algunos empleados aceptarán de buen grado las nuevas herramientas que aumentan la productividad y automatizan las tareas manuales, otros se mostrarán escépticos y desconfiarán. Es posible que hasta les preocupe que la IA les reemplace. Estas preocupaciones podrían afectar su adopción y provocar resistencia interna frente a las herramientas de IA. Es más, nuestro reciente informe “Digital Etiquette: Unlocking the AI Gates” reveló que la mayor parte de la formación en IA se ofrece a personas con altos ingresos. Las organizaciones deben intentar establecer un equilibrio para evitar que los conocimientos sobre IA queden en manos de unos pocos.
Las organizaciones exitosas adoptan enfoques híbridos: contratan especialistas en IA y desarrollan a su personal técnico con programas de aprendizaje estructurados. Este enfoque mantiene el conocimiento institucional al tiempo que desarrolla nuevas capacidades.
Las organizaciones de éxito están adoptando un enfoque estratégico
Las organizaciones que tienen éxito con la IA están adoptando un enfoque medido y una gestión de riesgos para integrarla en sus estructuras organizativas. Estas son algunas de las estrategias exitosas que hemos observado:
- Procura equilibrar la urgencia competitiva con la planificación estratégica, elaborando argumentos comerciales convincentes que alineen las inversiones en IA con los objetivos organizativos a largo plazo.
- Evalúa el estado de preparación y la calidad de tus datos, consigue el talento y los conocimientos especializados adecuados, establece protocolos de gobernanza exhaustivos para el cumplimiento ético y normativo y prepara a tu plantilla para el cambio tecnológico.
- Sigue una estrategia de implementación estructurada, comenzando con proyectos piloto a pequeña escala en áreas de bajo riesgo y alto impacto para poner a prueba las propuestas de valor antes de ampliarlas a toda la organización.
- Define KPIs cuantificables y alineados con los resultados empresariales, implica a las partes interesadas en iniciativas de formación y comunicación, y desarrolla marcos de gobernanza sólidos que aborden la estrategia de datos y las normas éticas.
- Aprende de forma continua y adáptate aprovechando los conocimientos obtenidos de los programas piloto para ampliar la implantación en la organización. Céntrate en el desarrollo del personal con formación específica para cada puesto, en el desarrollo de programas de alfabetización en IA y en la promoción de líderes internos que impulsen la adopción y proporcionen apoyo continuo en el proceso de transformación digital.
Involucra la IA en la rutina de todo el equipo
Igual que con cualquier iniciativa laboral, lo más importante es tu personal. Ayudar a tu equipo a anticiparse a los cambios impulsados por los modelos de LLM es fundamental para el éxito de tus iniciativas en IA. No te duermas en los laureles y esperes que todos se pongan al día por su cuenta. En su lugar, asegúrate de:
- Ofrecer formación específica para cada puesto, adaptando las oportunidades de aprendizaje para que los miembros de los distintos equipos descubran cómo la IA y los modelos LLM mejoran su trabajo. Asegúrate de que esta formación no se limite a un selecto grupo de empleados con altos salarios y que toda la organización se beneficie de ella.
- Fomentar los conocimientos sobre IA con talleres sobre sus fundamentos para toda la organización, incluidas las consideraciones éticas y de gobernanza, para sentar unas bases sólidas.
- Crear “embajadores de la IA”, pioneros en la adopción, que pueden actuar como expertos internos y agentes del cambio, contribuyendo a la implantación y ofreciendo apoyo. Los centros de excelencia en IA, que combinan conocimientos técnicos con comprensión empresarial, proporcionan una orientación fundamental sobre la selección de herramientas, su implementación y mantenimiento.
- Normalizar el uso de la IA. Cuando exista la opción de integrar fácilmente la funcionalidad de IA en una plataforma existente, hay que aprovecharla. Hay que familiarizar a los usuarios con el uso de la funcionalidad. Los usuarios empresariales necesitan comprender las capacidades y limitaciones de la IA para identificar los casos de uso adecuados.
Mantén el interés: establece objetivos de aprendizaje, facilita el acceso a los cursos y recompensa el progreso para animar a tu personal a seguir aprendiendo. Esto también podría incluir certificaciones en inteligencia artificial.
El camino a seguir
La adopción de la IA generativa ha aumentado enormemente en los últimos dos años, aportando valiosas lecciones sobre su implementación. Sin embargo, los retos que plantea su integración se vuelven cada vez más habituales. Están surgiendo patrones y soluciones consolidadas en todos los sectores. Los CTOs pueden aprovechar estas buenas prácticas emergentes y adaptarlas al contexto de sus organizaciones.
Para integrar con éxito la IA en entornos heredados es necesario adoptar un enfoque equilibrado que tenga en cuenta simultáneamente aspectos técnicos, organizativos y estratégicos. Los CTOs deben resistirse a la presión de implementar soluciones de IA precipitadamente y, en su lugar, centrarse en desarrollar capacidades sostenibles que aporten un valor empresarial cuantificable.
Las organizaciones exitosas en la adopción de la IA la tratan como una iniciativa integral de transformación digital, en vez de como a un proyecto de implementación tecnológica con fecha de finalización. Este enfoque requiere un compromiso con el desarrollo de capacidades a largo plazo, en lugar de resultados inmediatos.
Al centrarse en sentar las bases con una implementación estratégica y en desarrollar las capacidades organizativas respaldadas por la IA, los CTOs pueden impulsar un cambio a largo plazo si evitan el bombo publicitario y buscan soluciones que ayuden a lograr un cambio transformador, incremental pero gradual, aprovechando la IA.
Si estás interesado en mejorar este equilibrio en tu estrategia de inteligencia artificial, ponte en contacto hoy mismo con nuestros expertos en transformación digital.
Adaptavist puede ayudarte a encontrar las herramientas adecuadas para alinearlas con las necesidades de tu negocio, implementarlas para optimizar su valor y apoyar a tus equipos con formación y prácticas de trabajo, de modo que puedan usar la IA con confianza.
Preguntas frecuentes sobre la adopción de la IA
¿Cómo pueden los CTOs integrar bien la IA en los sistemas heredados?
Los directores de tecnología (CTOs) deberían comenzar con proyectos piloto a pequeña escala en áreas de bajo riesgo y alto impacto para evaluar la IA antes de ampliar su alcance. Usa la tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation) para conectar los sistemas heredados con las herramientas modernas de IA, garantizando un flujo de datos adecuado y el acceso a la información contextual. Céntrate en crear marcos de gobernanza sólidos y en establecer KPIs claros, alineados con los resultados empresariales, para medir el éxito y orientar una implementación más amplia.
¿Cómo pueden las organizaciones superar la escasez de talento en IA?
Las organizaciones pueden hacer frente a la escasez de talento en IA con un enfoque híbrido: contratar a especialistas en IA para puestos clave mientras forman al personal técnico con programas de aprendizaje estructurados. Entre las estrategias que han dado buenos resultados se incluyen ofrecer formación en IA específica para cada puesto y adaptada a los distintos equipos, organizar talleres de alfabetización en IA para toda la organización, designar a "embajadores de la IA" como expertos internos y crear centros de excelencia en IA. Este enfoque permite conservar el conocimiento institucional mientras se desarrollan nuevas capacidades en IA en toda la organización.
¿Qué marco de gobernanza se necesita para la adopción empresarial de la IA?
Las organizaciones necesitan protocolos integrales de gobernanza de la IA que aborden la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y el cumplimiento normativo, como la Ley de IA de la UE. Entre los elementos esenciales se incluyen normas éticas en materia de IA, directrices claras sobre el uso de los datos, requisitos explicativos de los modelos y medidas de rendición de cuentas. Es necesario establecer procedimientos de evaluación de riesgos, auditorías periódicas y protocolos de transparencia, especialmente cuando se manejan datos personales u organizativos confidenciales.
¿Cuál es la mejor estrategia para pasar de proyectos piloto a una implantación de la IA para toda la empresa?
Sigue una estrategia de implementación estructurada: comienza con proyectos piloto que demuestren un claro valor empresarial y, a continuación, utiliza los conocimientos adquiridos para planificar implantaciones a mayor escala. Crea centros de excelencia en IA que combinen los conocimientos técnicos con la comprensión del negocio. Céntrate en el aprendizaje y la adaptación continuos, estableciendo ciclos de feedback entre los programas piloto y la estrategia de la organización. Garantiza una gestión adecuada del cambio, involucrando a las partes interesadas y promoviendo la formación y el desarrollo de capacidades sostenibles en IA, en lugar de buscar resultados inmediatos.
¿Cómo se aborda la resistencia del personal ante la implantación de la IA?
Combate la resistencia a la IA con programas de formación específicos para cada función e iniciativas de alfabetización en toda la organización. Crea “embajadores de la IA” que actúen como promotores internos y agentes del cambio para impulsar su adopción. Aborda directamente las preocupaciones sobre la pérdida de puestos de trabajo mediante una comunicación transparente sobre el papel de la IA a la hora de mejorar, y no sustituir, el trabajo humano. Garantiza un acceso equitativo a la formación en IA en todos los niveles de la organización y no solo para los empleados con salarios más altos.
Escrito por
Jefe de DevOps
Con experiencia como administrador de sistemas Linux, Matt es una autoridad en todo lo relacionado con DevOps. En Adaptavist y en otros ámbitos, promueve los métodos de trabajo de DevOps y ayuda a los equipos a sacar el máximo partido de las personas, los procesos y la tecnología para ofrecer software de forma eficaz y segura.
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