Pieza
Deloitte · Poner IA encima de un proceso antiguo puede dejar intacto el problema
La investigación empresarial de Deloitte muestra que escalar IA exige algo más que pilotos y herramientas: procesos, datos, gobierno y trabajo necesitan cambiar. Automatizar un proceso mal diseñado puede limitar el valor o acelerar su ineficiencia.
Posición en el puzzle
Dónde participa esta pieza
Grupos
- Workflow, integración y modelo operativo
Entidad: Deloitte AI Institute
Referencias: serie State of Generative AI in the Enterprise · 2024–2025 y análisis posteriores sobre rediseño de workflows
Las encuestas empresariales de Deloitte muestran una escena repetida: mucha inversión, muchos experimentos y bastante más dificultad para llevar esas iniciativas a producción a gran escala.
En una de sus mediciones, alrededor del 70 % de los encuestados decía que menos de un tercio de sus proyectos había llegado a producción. Deloitte insiste además en que el cambio organizativo avanza más despacio que la tecnología y que, para los sistemas más autónomos, conviene rediseñar workflows en lugar de limitarse a colocar agentes sobre procesos llenos de pasos innecesarios.
La señal es muy concreta: una tecnología nueva puede entrar en una manera antigua de trabajar y dejar intacto el problema principal.
Automatizar no siempre significa mejorar
Imaginemos un proceso con ocho pasos cuando solo cuatro aportan valor.
Podemos utilizar IA para acelerar tres de esos pasos y conseguir una mejora visible.
Pero quizá la oportunidad real era eliminar la mitad del recorrido.
Si nadie vuelve a preguntar para qué existe cada paso, la organización termina invirtiendo en hacer más eficiente una complejidad que ella misma creó.
Esto ocurre especialmente cuando la iniciativa se plantea como un proyecto tecnológico y no como una revisión del resultado que necesita el negocio.
Los procesos antiguos contienen decisiones antiguas
Un workflow no es solamente una secuencia de tareas.
Contiene años de decisiones acumuladas: quién puede aprobar, qué información se pide, cuándo interviene legal, qué riesgo se tolera, qué sistema guarda los datos y qué excepciones necesitan una persona.
Muchas de esas decisiones tuvieron sentido cuando se crearon.
El entorno puede haber cambiado y el proceso seguir ahí.
Por eso introducir IA puede revelar algo incómodo: el cuello de botella no estaba en la tarea que queríamos automatizar, sino en la manera en que habíamos organizado todo alrededor.
La IA vuelve más visible el coste de no rediseñar
Antes, un proceso lento podía compararse con otros procesos igualmente lentos.
Ahora una parte del mercado empieza a trabajar de otra manera.
Pequeños competidores prueban antes. Empresas más avanzadas conectan datos y decisiones. Equipos utilizan agentes para recorrer actividades que antes requerían múltiples transferencias manuales.
La presión no viene de la IA por sí sola. Viene de que otros actores pueden reorganizarse utilizando capacidades nuevas.
Quien se limita a añadir herramientas sin revisar el conjunto puede mejorar algo y seguir perdiendo distancia.
Oportunidades que abre esta necesidad
Rediseñar trabajo crea oportunidades para profesionales que conocen cómo funciona una organización de verdad.
Especialistas en operaciones pueden mapear un proceso y separar pasos necesarios de pasos heredados.
Abogados pueden distinguir qué controles responden a una obligación real y cuáles son simplemente costumbre.
Profesionales de recursos humanos pueden revisar roles cuando desaparecen tareas o aparecen nuevas responsabilidades.
Expertos en experiencia de cliente pueden partir del resultado que necesita la persona y reconstruir el proceso desde ahí.
Ingenieros de datos y sistemas pueden preparar la infraestructura necesaria para que automatizar no signifique crear otra isla tecnológica.
Consultores pequeños pueden especializarse en un workflow concreto —compras, reclamaciones, cierre financiero, contratación, onboarding— y ofrecer una transformación mucho más profunda que una herramienta genérica.
El profesional valioso puede ser quien sepa qué eliminar
En un entorno de abundancia tecnológica aparece una función poco glamourosa y muy importante: decir qué no hace falta.
No añadir otro dashboard. No automatizar un formulario inútil. No crear un agente para mantener una aprobación que podría desaparecer.
Ese criterio puede ahorrar más que una tecnología sofisticada.
Por eso el nuevo mercado también necesitará profesionales capaces de cerrar, simplificar y retirar procesos, no solo de añadir capacidades nuevas.
Qué nos dice esta pieza sobre Lo que viene
Deloitte no afirma que toda automatización superficial fracase. De hecho, algunas mejoras sencillas pueden producir retornos razonables.
La pieza señala algo más importante: cuando queremos impacto amplio, el proceso completo importa tanto como la herramienta.
Eso favorece una de las ideas centrales del Observatorio: la IA acelera posibilidades, pero no sustituye la necesidad de revisar cómo nos organizamos.
Y si millones de empresas descubren que sus procesos no están preparados para la velocidad que llega, aparece una oportunidad enorme para quienes sepan reconstruirlos de manera más sencilla, rápida y responsable.