Banking Tech Summit Guatemala: La promesa incumplida de la IA en empresas y la estrategia que podría cambiarlo todo

La inteligencia artificial está en todas partes, pero su impacto real en las empresas sigue siendo sorprendentemente limitado.

(M&T)-. A pesar del entusiasmo, las inversiones y la proliferación de herramientas como ChatGPT, Copilot o Gemini, apenas un 15% de las compañías consigue un retorno tangible de su implementación. El dato no solo es revelador, es incómodo: la revolución tecnológica más prometedora de la última década aún no se traduce en productividad masiva.

Para Mario J. Wunderlich, de Lionmane Software, el problema no está en la tecnología, sino en la estrategia. O más bien, en la ausencia de ella. “No es un problema de acceso a la IA, es un problema de proceso”, plantea. En otras palabras, las empresas están comprando herramientas sin entender cómo integrarlas realmente en su operación.

La escena se repite: organizaciones que adquieren licencias de IA y las distribuyen entre sus equipos sin lineamientos claros. Cada empleado experimenta por su cuenta, escribe prompts improvisados, obtiene resultados inconsistentes y, en muchos casos, abandona el intento. Es una adopción superficial que da la ilusión de transformación, pero sin resultados estructurales.

En ese contexto, emerge un concepto que redefine el enfoque: el prompt como activo organizacional. No como una instrucción casual o desechable, sino como una pieza codificada de conocimiento empresarial. Un prompt bien diseñado, explica Wunderlich, encapsula procesos, reglas, restricciones y objetivos. Es, en esencia, una unidad de trabajo replicable.

El problema es que hoy esos prompts se pierden. Se diluyen en historiales de chats, no se documentan, no se reutilizan. Cada interacción empieza desde cero. No hay acumulación de conocimiento, ni mejora continua. El resultado es predecible: estancamiento.

La alternativa es construir una infraestructura de procesos sobre la IA existente. No se trata de nuevos servidores ni de inversiones millonarias en hardware. Es una transformación más cultural que tecnológica. Implica estandarizar, centralizar y gobernar el uso de la inteligencia artificial dentro de la empresa.

En la práctica, esto se traduce en bibliotecas de prompts organizados por funciones, desde créditos hasta servicio al cliente o contabilidad. Prompts diseñados con arquitectura, compartidos entre equipos y sujetos a control y auditoría.

 Así, la IA deja de ser una herramienta individual y se convierte en un sistema operativo corporativo.

El impacto de este enfoque es profundo. Permite consistencia en los resultados, cumplimiento regulatorio, trazabilidad y, sobre todo, escalabilidad. Cualquier miembro del equipo puede ejecutar procesos complejos sin ser experto en IA, simplemente utilizando interfaces estandarizadas.

Además, abre la puerta a un siguiente nivel: la automatización mediante agentes. Al estructurar prompts como procesos, estos pueden conectarse entre sí para crear flujos de trabajo más sofisticados. Desde la generación de contenido hasta la toma de decisiones operativas, todo puede integrarse en cadenas automatizadas que replican tareas humanas con precisión.

La clave está en la mejora incremental. A diferencia del uso caótico actual, donde cada interacción es aislada, este modelo permite evolucionar los procesos de forma controlada. Los cambios se gestionan, se auditan y se validan antes de implementarse, evitando riesgos y asegurando estabilidad.

En sectores altamente regulados, como la banca, este enfoque no es solo conveniente, es necesario. La falta de gobernanza en el uso de IA representa un riesgo directo en términos de cumplimiento y seguridad. Sin trazabilidad ni control, la tecnología se convierte en una amenaza más que en una ventaja.

Otro elemento crítico es la observabilidad. Con una estrategia estructurada, las empresas pueden medir cómo se utiliza la IA en cada departamento, controlar costos asociados (como el consumo de tokens) y ajustar su despliegue en función del valor generado. Es la diferencia entre experimentar y gestionar.

Quizás lo más disruptivo de esta propuesta es su velocidad de implementación. Mientras cambios en sistemas core pueden tardar entre 6 y 12 meses en estabilizarse, una estrategia basada en procesos y prompts puede desplegarse en menos de un mes. La barrera no es técnica, es humana: capacitación, alineación y cultura organizacional.

La inteligencia artificial ya está disponible. El verdadero desafío ahora es domesticarla. No se trata de tener acceso, sino de saber qué hacer con él. Y en ese terreno, las empresas que entiendan que el valor no está en el modelo, sino en cómo lo estructuran, serán las que finalmente conviertan la promesa en resultados.