En los últimos años, la conversación al interior de las empresas parece girar alrededor de un imperativo: adoptar Inteligencia Artificial para aumentar la productividad. La promesa es seductora para varios sectores como el de logística y la cadena de suministro donde la presión por la eficiencia es permanente y los márgenes son cada vez más ajustados.
Sin embargo, muchas organizaciones adoptan Inteligencia Artificial sin antes definir el objetivo a cumplir o el problema de negocio a resolver. Se asume que introducir IA elevará el rendimiento de los equipos de forma automática, pero pocas empresas pueden definir qué significa ese aumento de productividad o cómo lo medirán.
En algunos sectores incluso, se confunde velocidad con valor, sin cuestionar si la IA realmente mejora la calidad de las decisiones. La realidad es más incómoda. La productividad, como métrica aislada, rara vez captura el impacto real de una tecnología.
En muchos casos, ni siquiera es el objetivo adecuado. En logística, por ejemplo, un equipo puede “hacer más rápido” la previsión de inventarios, pero si esa previsión no reduce costos, no evita mermas o no genera crecimiento, la rapidez es irrelevante.
Cuando menos es más
Uno de los errores más comunes en las organizaciones es asumir que la IA generativa elevará la productividad solo porque automatiza tareas o acelera tiempos de respuesta.
Para Nate Suda, Sr. Director Analyst en Gartner, la productividad no debe confundirse con valor. Un trabajador puede concluir más tareas en menos tiempo, pero si ese ritmo no reduce costos ni incrementa ingresos, el impacto neto para la organización es nulo.
Describe un fenómeno conocido como “fuga de productividad”. Cuando la Inteligencia Artificial libera unos cuantos minutos al día, ese “tiempo ganado” suele evaporarse en actividades que no generan valor, como una pausa adicional para tomar café.
Esto significa que el aumento neto en la productividad puede ser igual a cero, según planteó en el podcast La trampa de la productividad de Gen AI: Por qué más rápido no siempre es mejor.
La situación empeora cuando crece el volumen o variabilidad de tareas. “Si aumentamos volumen o variabilidad, necesitamos más coordinación”, advierte. Esto provoca que la aparente eficiencia se convierta en ruido operativo. Las organizaciones aceleran actividades, pero no sus resultados.
A decir del experto la verdadera productividad debe medirse por la importancia y el impacto de las tareas, no por su velocidad.
Entre la productividad y la improvisación
El entusiasmo por adoptar Inteligencia Artificial se traduce también en la implementación de proyectos piloto improvisados, confiando en que la tecnología por sí misma producirá un impacto transformador.
El MIT Media Lab revela una cifra devastadora: 95% de los pilotos de IA generativa fracasan. Solo 5% genera impacto real en ingresos o P&L. El problema no es técnico; es estratégico. No saber para qué se usa la IA conduce a implementaciones vacías.
El MIT llama a esto learning gap: la incapacidad de integrar IA en procesos, culturas y formas de trabajo. En logística, esto se observa cuando las empresas prueban modelos sin rediseñar operaciones o sin integrar decisiones en tiempo real.
El hallazgo es contundente. La mayoría de los pilotos fracasan no porque la tecnología sea insuficiente, sino porque no hay una dirección clara, un objetivo medible o una estrategia que conecte los experimentos con el negocio.
Los aprendizajes del retail
Por ello toda empresa necesita una estrategia antes de implementar cualquier iniciativa. Sin claridad estratégica, la Inteligencia Artificial se vuelve un juguete corporativo en lugar de una herramienta transformadora.
“La clave del éxito es identificar estratégicamente para qué la puedes utilizar en el negocio que tengas”, señala a The Logistics World, Gustavo Gómez, socio líder de Inteligencia Artificial de KPMG.
Uno de los errores más comunes, dice, es abrir plataformas de IA a toda la organización sin definir casos de uso concretos. Cuando la herramienta se democratiza sin dirección, la empresa pierde foco y los empleados no saben qué problema resolver con ella.
Un sector que ha aprendido esta lección es el Retail. Según Gómez, estas empresas han aprovechado el potencial de la IA para el análisis de datos de sus usuarios con miras a detectar fallas, oportunidades de venta o ajustes en la cadena de suministro. No empiezan por la tecnología; empiezan por la necesidad y el propósito.
Dos pilares de una estrategia exitosa
Gustavo Gómez considera que una estrategia efectiva para adoptar IA tiene dos pilares clave. La primera consiste en aprovecharla con miras a obtener indicadores de nuevos mercados y productos:
“Si aprovechas esa analítica con Inteligencia Artificial, necesariamente se pueden descubrir nuevas líneas de producto, de servicio, correcciones de algo que el mercado está detectando y que no necesariamente sabías”, explica.
Esto es especialmente útil en logística, donde nuevas líneas de servicio -como optimización predictiva, transportación inteligente o fulfillment ultrarrápido- pueden surgir a partir de datos ya disponibles.
El segundo pilar tiene que ver con la accesibilidad de los colaboradores a herramientas de IA para poder hacer su trabajo y optimizar su tiempo. La Inteligencia Artificial, dice, les permitirá aprovechar el tiempo disponible para actividades que agreguen valor. “Eventualmente habrá gente que detecte nuevas maneras de trabajar”, comenta.
Capacitación constante, el eje operativo
Para que estos pilares funcionen, la capacitación es indispensable. El experto de KPMG subraya que la adopción sin entrenamiento es inútil, porque genera dos comportamientos contraproducentes: colaboradores que desaprovechan la herramienta y quienes la usan para tareas inapropiadas.
Esto no solo afecta la efectividad, sino también los riesgos éticos y de privacidad. La formación continua es especialmente crítica en sectores regulados o sensibles como logística internacional, donde el manejo de datos, la trazabilidad y la seguridad son aspectos esenciales.
Un colaborador mal entrenado puede usar IA para agilizar documentos aduanales, pero también puede revelar información sensible o cometer errores que después generan auditorías o costos adicionales.
En este sentido, la capacitación deja de ser un gasto y se convierte en un mecanismo de protección y sostenibilidad del negocio.
El valor del conocimiento compartido
El líder de Inteligencia Artificial de KPMG México plantea que las empresas que quieren avanzar en la adopción de IA en sus negocios pueden priorizar el acercarse a empresas e instituciones que puedan compartir buenas prácticas de implementación.
Las empresas que progresan más rápido son aquellas que comparten aprendizajes con filiales, partners o comunidades más avanzadas. En regiones como Latinoamérica, donde la adopción de IA aún es incipiente, este intercambio es crucial.
El especialista recomienda participar en grupos de intercambio, hackatones, comunidades técnicas y foros donde se discuten casos de uso reales. "El tema es identificar casos de uso que puedan servirte en tu mercado local y que quizás en tu capacidad ni siquiera vas a identificar; pero si viene una persona de otro país que ya lo hace”, plantea.
En logística, el valor de estas comunidades es enorme. Muchas empresas comparten problemáticas similares -demanda volátil, capacidad fluctuante, last mile impredecible- y aprender de otros puede evitar inversiones innecesarias o pilotos mal diseñados.
Derribar el falso mito de la productividad
Al final, el falso mito de la productividad se sostiene en una ilusión: creer que más velocidad equivale a más valor. Sin embargo, la verdadera transformación ocurre cuando la Inteligencia Artificial se usa para potenciar el talento, no para medirlo en términos de volumen de tareas.
De acuerdo con Gómez es frecuente que los colaboradores que abrazan la tecnología bajo esta premisa agregan valor a sus actividades cotidianas y demuestran tener el potencial para desempeñar responsabilidades más estratégicas para la organización.
En un contexto global donde escasea el talento especializado en diversos sectores, incluyendo el de la logística y cadena de suministro; la Inteligencia Artificial se convierte también en una herramienta para complementar capacidades.
Este es un ingrediente adicional al implementar una estrategia de adopción de Inteligencia Artificial impulsada por la relevancia de las tareas que se pueden concretar y no por la cantidad de las tareas adicionales que un trabajador puede hacer.
El éxito no está en medir productividad, sino en medir relevancia. No es cuántas tareas se completan, sino cuánto valor se crea.
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