El Foro de Transformación del Summit País Digital 2026 reunió experiencias sobre la aplicación de tecnología e IA en distintas industrias. En ese espacio, Verónica Platoni, líder de estrategia para IA Business Solutions de Microsoft, abordó qué necesita una empresa para llevar sus pilotos de IA a la operación.
Columnas al director
En El día después del piloto: cuando la IA empieza a cambiar el negocio, expuso aprendizajes de Microsoft como Customer Zero, su propio primer cliente. Distinguió los resultados de una prueba de los cambios que puede sostener una organización.
“Tenemos buenas respuestas, tenemos usuarios motivados y tenemos casos prometedores, pero todavía el piloto no nos permite ver qué proceso está cambiando, qué valor produce, ni cómo se sostiene”.
Rediseñar el trabajo y medir el resultado
Platoni explicó que una mejora aislada puede acelerar una tarea sin cambiar el proceso completo. Para avanzar, planteó que las áreas de una empresa deben trabajar sobre el resultado común y superar los silos entre equipos.
“Si pensamos en automatizar, que es como el punto de partida, hacemos menos pasos manuales, lo hacemos más rápido. Y si pensamos en rediseñar, que es esta invitación al pensarlo desde construir algo nuevo, podemos tener nuevas decisiones, nuevas capacidades y nuevas experiencias. Y la oportunidad está en lo que antes no era posible”.
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La elección del proceso exige un responsable del resultado, una métrica para medir el valor y aprendizajes que puedan replicarse. La confiabilidad de los datos fue una condición previa que ilustró con la cadena de suministro de Microsoft.
“Hicimos una simplificación muy grande que nos permitió reducir en un 75% el ciclo de la cadena de suministro. ¿Y cómo lo hicimos? Primero revisamos los datos y luego sobre eso fuimos simplificando procesos y agentes. Si no hubiéramos partido por los datos no hubiéramos conseguido ese 75%”.
Para escalar, destacó la necesidad de probar, medir y ajustar antes de extender una solución. Diferenció las herramientas que una empresa puede adquirir del conocimiento que sus equipos deben construir con el uso.
“El aprendizaje es algo que se construye, que toma tiempo, que requiere que las personas vayan incorporándolo. Y el aprendizaje es el activo que la organización va a tener, por lo tanto, es un viaje. Elegimos, probamos, medimos, ajustamos y difundimos”.
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Liderazgo y responsabilidad sobre los agentes
La participación de las personas formó parte del rediseño de tareas y roles. Al referirse al papel de las jefaturas, citó una investigación de Microsoft sobre el uso de IA y la confianza de los equipos.
“Cuando los gerentes usan la inteligencia artificial y dan el ejemplo, el valor que los equipos perciben sube 17 puntos y su confianza 30. Y en equipos donde el líder crea seguridad psicológica, las personas tienen 1,4 veces más probabilidad de usar agentes con frecuencia. Esa es la importancia de un líder que usa inteligencia artificial para empoderar a sus equipos a seguir por ese camino”.
La delegación de tareas abrió otra pregunta: quién responde por lo que hace un agente. Planteó que debe ser posible revisar sus acciones, definir qué decisiones puede ejecutar y asignarle un responsable.
“Los agentes necesitan una identidad igual que las personas. Hay que darles controles de acceso, cumplimiento y tenemos que ver según lo que está en juego, cuánto le permitimos. Si no hay nada de riesgo, que entren a esa información. Si es poco riesgo, tiene que ser auditado por una persona y si el riesgo es excesivo, no pueden entrar”.
Sostuvo que esa discusión sobre permisos y gobernanza corresponde al equipo ejecutivo y al directorio desde el inicio. Antes de escalar, propuso definir cómo medir calidad, tiempo y riesgo, y qué resultados llevarían a ajustar, continuar o detener el proceso.
