La inteligencia artificial dejó de ser una promesa tecnológica y pasó a ocupar un lugar central en la discusión estratégica de las organizaciones. Sin embargo, muchas compañías todavía enfrentan una brecha clara entre los pilotos experimentales y el impacto real en el negocio. En ese contexto, el desafío ya no pasa solo por adoptar herramientas. También exige revisar cómo funciona todo el sistema productivo.
En diálogo con Innovación Digital 360, Gaetano Salierno, director de Estrategia de Accenture Argentina, explicó por qué tantas empresas siguen atrapadas en pruebas aisladas. Además, analizó qué papel cumplen los datos y la gobernanza a la hora de escalar la inteligencia artificial y cómo cambia la relación entre negocio y tecnología cuando la IA ocupa un lugar central dentro del modelo operativo.
A lo largo de la entrevista, Salierno también reflexionó sobre el impacto de la IA en la cultura organizacional. Planteó la necesidad de construir confianza para escalar proyectos y evaluó el potencial de los Global Capability Centers en la Argentina. A continuación, las definiciones clave para entender cómo las organizaciones pueden pasar de la experimentación a una reinvención real del trabajo.
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¿Por qué cuesta tanto pasar del piloto a impacto real?
Porque un piloto no cambia el modelo operativo. Y la IA solo genera impacto cuando se integra de punta a punta en el sistema productivo y se conecta con métricas concretas de valor.
Hoy el 97% de los ejecutivos reconoce que la inteligencia artificial transformará fundamentalmente sus organizaciones e industrias. Sin embargo, muchas compañías siguen probando soluciones aisladas sin rediseñar la estructura que las sostiene. El problema no es la herramienta; es el modelo.
El salto ocurre cuando la IA deja de ser un experimento tecnológico y pasa a redefinir cómo fluye el trabajo, cómo se toman decisiones y cómo se mide el desempeño. Las organizaciones que avanzan con una agenda real de reinvención están logrando hasta un 15% más de crecimiento en ingresos frente a sus pares. Esa diferencia no proviene de automatizar tareas, sino de rediseñar el modelo operativo completo.
Con tanto cambio, ¿cómo evitamos el pánico y logramos que la gente “aprenda a aprender”?
Más que pánico, lo que existe es resistencia al cambio. Y la resistencia aparece cuando la transformación se comunica como tecnología y no como evolución del trabajo.
El contexto explica la presión: el 93% de las organizaciones ya prioriza inversión en IA generativa por encima de otras apuestas estratégicas, y el 69% de los ejecutivos reconoce que la IA introduce una nueva urgencia para reinventar el negocio. No estamos frente a una mejora incremental, sino ante una transformación estructural del sistema de trabajo.
Superarlo exige actuar en tres frentes al mismo tiempo: repensar los procesos de punta a punta para simplificar y generar más valor, asumir que el aprendizaje continuo es parte natural del rol de cada persona y construir una base tecnológica y de datos sólida que permita escalar con confianza.
No es casual que el 77% de los líderes sostenga que los beneficios de la IA solo se materializarán sobre una base de confianza. Sin arquitectura robusta y gobernanza clara, la escala es inviable. Cuando procesos, talento y sistemas evolucionan en conjunto, la IA deja de percibirse como amenaza y se convierte en una evolución natural hacia un modelo Human+, donde la tecnología amplifica la capacidad humana.
¿Cómo se rompe la grieta entre negocio y tecnología?
Hoy esa división es artificial. Si el 97% de los líderes reconoce que la IA transformará su industria, entonces ya no estamos hablando de un proyecto de IT, sino de una redefinición estratégica del negocio.
Las compañías que están avanzando con una agenda estructural de reinvención —no solo tecnológica— están logrando hasta un 15% más crecimiento en ingresos frente a sus competidores. Eso convierte a la IA en una conversación económica y competitiva.
La grieta se rompe cuando la organización deja de dividirse por funciones y comienza a organizarse en torno a procesos, resultados y captura de valor. Cuando el foco está en rediseñar el sistema productivo, negocio y tecnología hablan el mismo idioma.
Si los datos no son confiables, ¿no estamos empezando por el techo?
La IA no crea las debilidades del sistema; las expone. Si los cimientos no son sólidos, escalar solo amplifica el riesgo.
El 77% de los ejecutivos sostiene que los beneficios de la IA solo se materializarán sobre una base sólida de confianza. Esa confianza empieza por datos gobernados, consistentes y trazables.
Lejos de empezar por el techo, la IA obliga a fortalecer los fundamentos del modelo operativo: calidad de datos, arquitectura tecnológica y marcos de gobernanza. Con cimientos firmes, la escala deja de ser aspiracional y se convierte en capacidad estructural.
¿Cómo evitamos que la IA sea más presión y no un alivio?
Depende de la intención estratégica. Si la IA se utiliza únicamente para exigir más productividad, se vive como presión. Si se integra para rediseñar el trabajo y liberar capacidad humana, transforma la experiencia.
El hecho de que el 69% de los ejecutivos considere que la IA introduce una nueva urgencia para reinventar el negocio confirma que el cambio no es táctico, es estructural.
El verdadero diferencial está en el modelo Human+: no se trata de sustituir personas, sino de construir un sistema híbrido humano-digital donde la tecnología amplifica juicio, creatividad y capacidad de decisión.
¿Qué falta para que los GCCs en Argentina sean laboratorios de reinvención?
Ambición estructural. Un GCC que solo optimiza eficiencia opera en modo incremental.
Con el 93% de las organizaciones priorizando inversión en IA generativa, el entorno exige algo más que ejecución: exige rediseño. Los centros globales pueden convertirse en plataformas donde se reinvente el trabajo, se acelere el aprendizaje continuo y se consolide el modelo híbrido humano-digital.
Si combinan excelencia operativa con transformación profunda del sistema productivo, pueden evolucionar de centros de ejecución a hubs estratégicos que exporten innovación.
¿Qué “vicio” hay que romper primero?
El pensamiento incremental. Si el 69% de los ejecutivos reconoce una nueva urgencia de reinvención y el 97% anticipa una transformación estructural de sus industrias, el mayor riesgo no es cambiar demasiado rápido, sino cambiar superficialmente.
El primer vicio a romper es el miedo a rediseñar el trabajo en profundidad. Sin cuestionar procesos, roles y métricas de valor dentro del modelo operativo, la IA se convierte en una capa tecnológica sobre el pasado. Con rediseño estructural, se convierte en palanca de competitividad.
Si la IA es el centro del modelo operativo, ¿cómo cambia la forma de medir el desempeño?
Cambia radicalmente. Ya no se trata solo de productividad individual, sino de impacto dentro de un sistema híbrido humano-digital.
Si la IA está redefiniendo industrias enteras —como anticipa el 97% de los líderes— el desempeño empieza a medirse por la capacidad de potenciar resultados con tecnología, acelerar ciclos de decisión y generar valor sistémico.
El foco se desplaza de “cuánto hago” a “cuánto valor genero dentro del sistema productivo”. Esa es la métrica real del modelo Human+.
