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El nivel de madurez digital afecta la efectividad, la seguridad y la inteligencia en la toma de decisiones empresariales.
La inteligencia artificial (IA) está revitalizando el software empresarial y ahora es parte integral del entorno de trabajo moderno. Sin embargo, su implementación y uso siguen siendo poco claros.
Un enfoque a las decisiones empresariales
La reciente encuesta de Zoho, “Revelando tendencias en la transformación del lugar de trabajo digital”, analizó patrones en diversas demografías y tamaños de empresas para evaluar su madurez digital, es decir, qué tan eficientes y estandarizados son sus procesos laborales.
Las empresas con tecnologías plenamente integradas tienen una alta madurez digital; las que dependen de sistemas manuales o desarticulados, no.
Las organizaciones más grandes suelen mostrar debilidades en eficiencia y seguridad, debido a su complejidad, sistemas heredados y estructuras operativas aisladas.
Además, aunque adopten herramientas avanzadas, muchas fracasan por diversos factores: desde la mala integración entre sistemas, la burocracia y la lentitud para gestionar cambios, hasta la creciente vulnerabilidad ante ciberataques.
Peor aún, muchos procesos son informales, lo que ralentiza la innovación y agrava los problemas de seguridad. Mejorar la madurez digital requiere una meta clara: maximizar la inteligencia en la toma de decisiones.
No toda inteligencia es igual
Muchas empresas creen que solo con adoptar IA resolverán todos sus problemas. Sin embargo, el verdadero valor se alcanza cuando la IA opera en segundo plano, sin alterar el flujo de trabajo del usuario, y al mismo tiempo entrega resultados útiles.
Esto implica entrenar la IA con datos propios, relevantes para el contexto del negocio. Aquí entra en juego la inteligencia de negocios (Business Intelligence, BI), que guía tanto a la IA como a las decisiones humanas.
La combinación de IA + BI da lugar a la inteligencia contextual (CI), que potencia la toma de decisiones precisas y relevantes.
No se trata solo de automatizar tareas, sino de crear un sistema capaz de entender el negocio a fondo y entregar información clave en el momento justo.
La convergencia de IA, BI y CI da origen a un estado mucho mayor: la inteligencia para tomar decisiones (Decision Intelligence, DI).
En esta etapa, el empleado logra liberarse de tareas rutinarias para mejorar la coordinación, analizar tendencias y apoyar decisiones estratégicas con datos precisos.
La DI utiliza modelos de lenguaje personalizados que asignan el poder de procesamiento adecuado según la necesidad de cada tarea. Así, las decisiones empresariales se basan en datos concretos, no en intuiciones.
Un ejemplo es Virtuoso, una empresa de asesoría en viajes de lujo. Al adoptar un sistema de gestión de proyectos basado en datos (Data-Driven Project Management, DDPM), mejoraron la visibilidad, colaboración y eficiencia entre equipos.
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Cómo llegar a un uso correcto
Pero, ¿cómo avanzar hacia la DI? Existen algunas recomendaciones que las empresas pueden seguir, como priorizar el análisis predictivo con datos históricos, garantizar el uso de sistemas unificados que se actualicen en tiempo real o adoptar soluciones que permitan el trabajo asincrónico, clave para la agilidad global.
Las empresas más maduras digitalmente están mejor preparadas para los desafíos actuales y futuros, porque operan con niveles más altos de inteligencia, eficiencia y seguridad. Y, a la larga, son las que sobreviven, crecen y se adaptan.
No porque tengan la última tecnología, sino porque saben usarla con inteligencia, criterio y propósito. La DI no es el destino final, pero sí un mapa confiable en un entorno cada vez más volátil.
La transformación digital es una urgencia, pero no basta con comprar tecnología. Hace falta construir madurez, inteligencia y dirección. Porque, al final, el verdadero poder no está en la herramienta, sino en cómo la usamos para decidir mejor.
Autor: Raju Vegesna, Jefe Evangelista de Zoho
