Por Alfonso Linares, Desarrollo de Negocio de Correduidea
En los últimos meses, las empresas del sector están empezado a acercarse más a la inteligencia artificial con una mezcla bastante humana de curiosidad, prudencia y algo de vértigo. Han comprado licencias, han animado a sus equipos a probar herramientas, han hecho pequeños experimentos internos y, en muchos casos, han conseguido algo muy valioso: perder el miedo. Y eso, conviene decirlo sin rodeos, no es poca cosa. Crear cultura de IA es un primer gran paso necesario, porque ayuda a normalizar su uso, despierta preguntas interesantes y permite que la organización deje de mirar esta tecnología como si fuera una nave alienígena aparcada en la sala de reuniones.
Pero una cosa es abrir la puerta y otra muy distinta saber hacia dónde queremos ir. Tener personas trabajando con IA, probando posibilidades y entendiendo que puede ayudarles en su día a día es muy positivo; ahora bien, el siguiente paso ya no es cultural, sino estratégico, y ahí es donde empieza a cobrar sentido una figura que cada vez va a ser más necesaria en las empresas: el IA Manager o RTI (Responsable de Transformación Inteligente).
No hablo de alguien que sabe mucho de herramientas, ni del compañero al que todo el mundo mira porque hace prompts vistosos o encuentra aplicaciones nuevas cada semana. Hablo de un perfil mucho más importante: alguien capaz de unir la lógica empresarial y la lógica tecnológica para conseguir que la inteligencia artificial no sea una moda interna, sino una ventaja real para el negocio.
Porque el verdadero reto no está en usar IA, sino en saber dónde debe entrar, para qué, con qué criterio y con qué impacto, evitando que el entusiasmo inicial se convierta en una suma de pruebas inconexas, útiles a ratos, llamativas en ocasiones, pero sin la profundidad suficiente como para transformar de verdad la empresa.
En nuestro sector esto todavía es más relevante, porque aquí no basta con incorporar tecnología por inercia o por presión del entorno, sino que hay que hacerlo de forma coherente con el negocio, con la operación, con el cliente, con la regulación y con una propuesta de valor que no puede depender solo de parecer moderna. Dicho de una forma más cercana a la realidad diaria de cualquier profesional: en una oficina de seguros no se trata de incorporarla porque sí, sino de asegurarse de que cada aplicación responde a una necesidad concreta, mejora un proceso relevante o abre una oportunidad que antes no existía.
«Su perfil ideal se parece menos al de un técnico puro y más al de un profesional híbrido, capaz de moverse con naturalidad entre estrategia, operaciones, personas y tecnología».
Por eso el IA Manager no debería empezar preguntándose qué puede hacer la IA, sino qué necesita realmente la empresa. Dónde se pierde tiempo, dónde se duplican tareas, qué decisiones llegan tarde, qué información está dispersa, qué partes del trabajo consumen recursos sin mejorar el resultado y qué áreas podrían operar mejor, vender mejor o servir mejor si estuvieran rediseñadas con inteligencia. Ahí es donde la conversación deja de ser tecnológica y empieza a ser empresarial.
Y ahí aparece otra idea importante: no solo sirve para hacer mejor lo de siempre; a veces permite dejar de trabajar como siempre. Ése es el punto en el que una empresa deja de limitarse a mejorar y empieza a innovar de verdad. Porque mejorar es útil, claro, pero innovar es hacer algo mejor de una forma que cambia tu manera de competir, y esa diferencia es la que separa a las organizaciones que simplemente se ponen al día, de las que empiezan a construir una ventaja propia.
Comprar soluciones ya hechas, adoptar casos de uso estándar o apoyarse en herramientas empaquetadas puede ser útil, y de hecho muchas veces es una buena forma de avanzar sin complicarse la vida más de la cuenta. Pero conviene no confundir eso con innovación profunda. Cuando todos acceden a lo mismo, todos mejoran un poco; la diferencia real aparece cuando alguien entiende su negocio lo bastante bien como para adaptar esa capacidad a su operativa, a su cliente, a su equipo y a su forma de competir. Y ése debería ser uno de los grandes cometidos del IA Manager: seleccionar valor, priorizar impacto y evitar que la empresa destine energía a usos llamativos que no cambian nada importante.
Por eso su perfil ideal se parece menos al de un técnico puro y más al de un profesional híbrido, capaz de moverse con naturalidad entre estrategia, operaciones, personas y tecnología. Tiene que entender profundamente el negocio, no en abstracto, sino el de su empresa; tiene que saber cómo funciona la producción, dónde se atasca la administración, qué fricciones vive la atención al cliente, cómo se pierde una oportunidad comercial y qué partes del trabajo pueden mejorar sin poner en riesgo lo que ya funciona. Al mismo tiempo, necesita cultura tecnológica suficiente para separar lo útil de lo accesorio, lo escalable de lo anecdótico y lo estratégico de lo cosmético, porque en este terreno hay mucho brillo, pero no todo lo que brilla mejora.
Además, tiene que formar a los equipos, constantemente. Porque si algo está claro es que en torno a la IA conviven el miedo, el prejuicio, la expectativa exagerada y, a veces, un uso sin demasiado criterio. Habrá personas que piensen que esto no va con ellas, otras que crean que les quitará el trabajo y otras que se lancen a usarlo para todo, como si cada nueva herramienta viniera con certificado automático de utilidad. En ese contexto, una de las tareas más valiosas del IA Manager consiste en ordenar la conversación interna, explicar límites, acompañar la adopción, bajar el ruido y centrar el debate en lo importante: qué problemas nos ayuda a resolver, qué riesgos tiene, qué límites vamos a poner y dónde sí merece la pena invertir tiempo y recursos.
Y, por supuesto, no puede ser una figura decorativa. Necesita capacidad para hablar con dirección, comercial, operaciones, marketing, tecnología, administración y cumplimiento, y sobre todo para alinear a todos, porque si cada área trabaja a su aire, la empresa no construye ventaja, construye islas.
En el fondo, el IA Manager no viene a meter inteligencia artificial en todas partes, sino a evitar justo eso, que la empresa la aplique sin orden, sin prioridad y sin una relación clara con el negocio. Su misión real es conseguir que esta tecnología deje de ser una suma de intentos y se convierta en una forma distinta y mejor de competir.
Porque el futuro no será de las empresas que más hablen de IA, ni de las que más herramientas acumulen, sino más bien de las que entiendan mejor cómo convertirla en criterio, en transformación y en valor añadido. Y para eso no basta con tecnología: hace falta liderazgo, visión de negocio y una figura capaz de conectar personas, procesos e innovación antes de que la oportunidad pase de largo.
