La IA no es un problema tecnológico. Es un desafío de gestión. El mayor riesgo hoy no es quedarse atrás, sino adoptarla mal. Según Robert Cooper, investigador número uno del mundo según Google Scholar en “Product Innovation” y referente del modelo Etapa-Puerta, esta revolución alcanzará su punto álgido entre 2028 y 2029 y la ventana para diseñar bien se estrecha.
Productos y procesos se evalúan, se testan y se escalan en base a criterios estratégicos definidos por la empresa. La irrupción de la IA ha tensionado este equilibrio. Su capacidad de análisis y predicción promete eficiencia, reducción de costes y rapidez en la toma de decisiones.
Los datos reflejan una paradoja. España y Francia lideran el uso social de la Inteligencia Artificial generativa (IAG) entre la población adulta en edad laboral, con un 39,7% y un 40,9% respectivamente, frente al 26,3% de Estados Unidos según publica Microsoft. Sin embargo, la inversión privada estadounidense en IAG supera en 25.400 millones de dólares la suma de las realizadas por China, Unión Europea y Reino Unido según Stanford University (2025). Existe, por tanto, una brecha entre el uso social y el compromiso corporativo. Esta disonancia revela que la adopción estratégica no depende del entusiasmo, sino de la capacidad organizativa.
Para quienes lideran la innovación, el desafío no es demostrar el poder de la IA -eso ya está fuera de toda discusión- sino demostrar que puede integrarse de forma rigurosa desde el inicio. Implementarla bien implica comenzar por aquello que parece obvio, pero rara vez se respeta: definir casos de uso con valor real y medible. Esto exige preguntarse dónde impacta estratégicamente, si existen datos adecuados, si la organización puede absorber el cambio y cómo se medirá el retorno.
Pero incluso un buen caso de uso puede fracasar si se diseña desde la lógica del algoritmo y no desde la lógica de las personas. La usabilidad, la confianza y la integración en el flujo de trabajo son variables críticas. La IA no es solo precisión estadística; es experiencia de uso.
Un ejemplo ilustrativo procede de un sector tradicionalmente poco tecnológico como es la gestión de espacios. El objetivo no era “introducir IA”, sino resolver un problema estratégico: disponer de monitorización continua del uso real de los espacios para anticipar necesidades de gestión sin depender de una constante supervisión presencial. En lugar de requerir que una persona verifique físicamente el estado, la ocupación o las incidencias, el sistema permite detectar patrones y desviaciones en tiempo real, facilitando la anticipación y la asignación más eficiente de recursos en base al uso. La solución de IA consiste en trasladar el conocimiento acumulado del servicio a un gemelo digital, es decir, una representación virtual dinámica del entorno físico que integra datos procedentes de dispositivos de medición y soluciones de Internet de las Cosas permitiendo una respuesta optima a las necesidades de los usuarios finales.
La clave de su adopción no reside en la tecnología en sí misma, sino en la claridad estratégica que la precede. Este caso no limita la IA a la optimización interna, sino que la integra de forma transversal en el servicio.
Lograrlo exige coordinación interfuncional real. Así, por ejemplo: Operaciones aporta comprensión de procesos, IT garantiza la arquitectura técnica, Marketing conecta con la experiencia del usuario y Dirección asegura alineación estratégica. La colaboración no es un complemento; es la arquitectura misma del proyecto. A ello se suman alianzas con partners tecnológicos que aporten capacidades especializadas en arquitectura de datos, infraestructuras de computación escalable o gestión del ciclo de vida de los modelos de IA. Sin esta base tecnológica habilitadora y sin una estrategia bien definida, incluso la mejor tecnología corre el riesgo de convertirse en un experimento aislado y frágil.
Todo ello requiere inversión en tiempo y recursos, así como una gobernanza clara desde el inicio: métricas definidas, protocolos de control, evaluación ética y una continua formación interna. Escalar sin este diseño previo implica amplificar los errores. La implementación con rigor y siguiendo las exigencias normativas permite aprender y ajustar antes de expandir.
Desde EMURI impulsamos encuentros con expertos, proyectos de investigación y programas formativos dirigidos a directivos y profesionales con el propósito de dotar al tejido empresarial de criterios, marcos de decisión y conocimiento riguroso sobre innovación e IA con impacto real.
La IA no es una tendencia efímera ni un distintivo de modernidad. Es una palanca estructural para replantear como se crea, se entrega y se captura valor. La cuestión no es adoptarla, sino decidir con qué propósito se integra y qué problema relevante transforma. En un entorno donde el acceso a modelos y herramientas es cada vez más abierto, la ventaja no residirá en la tecnología en sí, sino en la estrategia con la que se incorpore desde el inicio. Porque cuando la IA se implementa sin dirección, es un coste; pero cuando se gestiona con criterio se convierte en una ventaja. Esta revolución no la ganará quien tenga más datos ni el modelo más complejo. Ganará quién entienda que el verdadero algoritmo competitivo no está en el código, sino en la gestión. Y esa decisión empieza hoy.
Cristina Bastida
Profesional de Marketing, doctoranda en IA e Innovación en la Universidad de Murcia y miembro del equipo de trabajo de EMURI