Cada cierre de año se repite una escena parecida en muchas empresas. Alguien en el directorio o en la gerencia pregunta qué pasó con la inteligencia artificial durante los últimos doce meses, y la respuesta que recibe es una mezcla de anécdotas sueltas. Un equipo que probó Copilot. Otro que armó un agente para ordenar reportes un fin de semana. Un piloto que quedó a medio camino porque la persona que lo llevaba cambió de rol. Nadie miente, pero tampoco existe una fotografía clara de en qué estado quedó realmente la empresa con esta tecnología.
El problema no es la falta de iniciativas. La mayoría de las empresas tuvo, de alguna forma, contacto con IA este año. El problema es que esas iniciativas viven dispersas, sin que nadie las haya mirado juntas, y por eso es difícil decidir qué hacer en el año que viene con información real en vez de con la sensación de que "algo se hizo".
Para resolver eso no hace falta un diagnóstico de semanas ni un informe de cien páginas. En fuubo lo resolvemos con una conversación estructurada, de alrededor de noventa minutos, que recorre un conjunto acotado de preguntas: dónde se está usando IA hoy, aunque sea de forma informal; qué procesos cambiaron de verdad y cuáles solo tuvieron una prueba que no llegó a ningún lado; qué datos y qué permisos están circulando por herramientas que nadie terminó de autorizar; y qué equipo, si alguno, quedó con la responsabilidad de sostener todo esto hacia adelante.
En los procesos de assessment que hemos hecho este año, la mayoría de las empresas evaluadas quedó en niveles iniciales de madurez. Lo que sorprende no es ese resultado, sino dónde está realmente el gap. Los datos, en general, están en bastante buen estado. La brecha más grande aparece en el conocimiento de las personas, en cuánto entienden los equipos sobre cómo y cuándo usar estas herramientas en su trabajo diario. Esa brecha es justamente la que hace necesario un servicio de adopción, no para implementar todo de una vez, sino para partir con procesos acotados e ir sumando capacidades a medida que el equipo gana confianza.
Uno de los clientes que tomó ese camino pasó de un 10% de adopción de herramientas de IA generativa dentro de su equipo a prácticamente el 100%, y liberó más de 300 horas operativas en el proceso. Ninguno de estos resultados aparece por decreto ni de un día para otro. Aparecen cuando una empresa primero entiende dónde está parada y después avanza con un plan, no con entusiasmo suelto.
Esto importa especialmente para quienes arman el plan del próximo año. Definir presupuesto, prioridades y responsables sobre una base de IA que nadie terminó de mapear es apostar a ciegas. En cambio, partir el año con una idea razonablemente clara de dónde está parada la organización permite distinguir lo que vale la pena escalar de lo que conviene cerrar con tranquilidad, y lo que simplemente nunca debió empezar sin un dueño claro.
Hay algo liberador en esto también. No se trata de medir la madurez de IA de una empresa para compararla con la del resto de la industria, ni de llegar a una nota que después se olvida en una carpeta. Se trata de usar el cierre de año, que de todas formas es un momento natural de revisión, para hacer una pregunta simple y honesta: con todo lo que se probó este año, ¿en qué está realmente parada la empresa?
La diferencia entre una empresa que entra ordenada al año siguiente y una que vuelve a improvisar no está en cuánta IA usó, sino en si se tomó el tiempo de mirarlo con criterio antes de seguir. Noventa minutos bien usados alcanzan para eso. Lo que no alcanza es seguir sumando pilotos sin saber, al final del camino, qué queda de todos ellos.
Si quieren partir esa conversación antes de que termine el año, en la página pueden agendar una reunión directamente con Fuuby, el asistente de fuubo, sin pasar por formularios ni esperar una respuesta por correo.
