Cómo construir un canal de innovación en IA que genere valor real a largo plazo

Con el inicio de 2026, muchas organizaciones están lanzando iniciativas de transformación de la inteligencia artificial (IA). El nuevo año trae consigo nuevos presupuestos, un enfoque estratégico renovado y una creciente presión para aprovechar al máximo la tecnología.

Sin embargo, los estudios demuestran sistemáticamente que la mayoría de los proyectos de IA no generan retornos significativos. Las empresas invierten recursos en experimentos prometedores que nunca escalan, acumulan herramientas que nunca se integran y ven cómo el entusiasmo inicial se transforma en escepticismo.

Lo que distingue a las organizaciones que generan valor duradero de las que no lo hacen rara vez es la tecnología a la que tienen acceso. En cambio, la clave reside en contar con un enfoque sistemático, riguroso y repetible que permita al equipo directivo pasar de la identificación de oportunidades a la implementación operativa.

Este artículo ofrece una guía práctica para ese proceso, utilizando el ejemplo ilustrativo de una empresa manufacturera de tamaño mediano —Aurora Windows—. Si bien la guía en sí misma sintetiza los aprendizajes adquiridos en grandes empresas técnicamente sofisticadas de sectores como defensa y finanzas, nuestro ejemplo muestra cómo estas lecciones pueden aplicarse incluso en empresas que adoptan la tecnología tardíamente y cuentan con recursos limitados. Actualmente, existen pocos ejemplos de procesos sistemáticos de innovación integral en IA que se hayan implementado con éxito en el mundo real, por lo que nuestro ejemplo solo puede ser ilustrativo. Sin embargo, las empresas con visión de futuro ya están comenzando este camino, y la evidencia de décadas de esfuerzos de transformación organizacional y digital nos permite modelar cómo se verá el éxito en última instancia.

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Utilizaré este manual en mi próxima conferencia como invitado en el programa ejecutivo de estrategia e implementación de IA de la Escuela de Negocios del Instituto Internacional para el Desarrollo Gerencial (IMD), impartida en colaboración con Misiek Piskorski, decano de educación ejecutiva del IMD, y Amit Joshi, codirector del programa.

IMD es una escuela de negocios líder a nivel mundial, clasificada como la número 1 en educación ejecutiva personalizada por el Financial Times (2025), reconocida por transformar la investigación rigurosa en resultados de liderazgo prácticos.

Un ejemplo ilustrativo: Aurora Windows

Aurora Windows es una empresa manufacturera de segunda generación con 35 años de antigüedad que diseña y produce puertas, ventanas y vidrio arquitectónico para proyectos de construcción comercial y residencial. Con aproximadamente 220 empleados distribuidos en una planta principal y dos centros de distribución regionales, se encuentra en el clásico grupo de pymes “demasiado grandes para ser pequeñas, demasiado pequeñas para ser grandes”: lo suficientemente grandes como para soportar la presión de competidores globales y gigantes de la construcción, pero sin un departamento de transformación dedicado ni un gran presupuesto de consultoría.

Durante los próximos cinco años, el equipo directivo aspira a posicionar a Aurora como el socio de referencia en innovación para proyectos de construcción sostenibles e inteligentes, convirtiéndose en una empresa totalmente impulsada por la IA.

El canal de innovación

Para alcanzar sus objetivos, Aurora necesita un enfoque disciplinado para la transformación empresarial de la IA, que considere el proceso de innovación como un proceso continuo y estructurado con etapas claras. Los proyectos fluyen desde la ideación inicial, pasando por una rigurosa fase de evaluación, hasta la implementación operativa: un embudo de desarrollo que se estrecha y permite la entrada de muchas ideas, pero solo las más sólidas y estratégicamente alineadas llegan a producción.

Las empresas de algunos sectores, como las tecnológicas y farmacéuticas, han dependido durante mucho tiempo de canales continuos de desarrollo de productos que impulsan sistemáticamente los proyectos desde ideas abstractas hasta productos listos para el mercado. En la era de la IA, toda organización necesita adoptar este tipo de enfoque sistemático para la innovación. Pero esto va más allá de un simple canal de desarrollo de nuevos productos: los proyectos de innovación deben estar alineados con la cultura organizacional y los procesos en los que se integrarán.

Paso 1. Evaluación del estado actual: establecimiento de tu línea de base

Antes de que Aurora pueda empezar a gestionar un flujo de innovación, el equipo directivo necesita comprender la situación actual de la empresa. Realizan una evaluación de referencia en tres dimensiones:

1. Propósito organizacional y claridad estratégica

El equipo ejecutivo de Aurora replantea su misión principal: crear soluciones de puertas, ventanas y vidrio sostenibles y de alto rendimiento que hagan que los edificios sean más seguros, cómodos y energéticamente eficientes. El equipo articula tres objetivos específicos para cinco años:

• Crecimiento de ingresos del 40% sin aumentos proporcionales de plantilla
• Protección de márgenes a pesar de los volátiles costos de insumos
• Posicionarse como el socio de referencia en innovación impulsada por IA.

2. Base de conocimientos

El equipo evalúa el nivel actual de conocimientos de IA de la empresa. Actualmente, la experiencia está dispersa entre los departamentos, y los programas piloto actuales están a cargo de entusiastas individuales. El conocimiento de IA en el equipo directivo es limitado y la mayoría del personal desconoce los conceptos básicos de aprendizaje automático.

3. Apetito por el riesgo

Aurora es una empresa familiar que ha sobrevivido gracias a que no ha tomado decisiones arriesgadas. Pero el mercado está cambiando. La competencia está empezando a ofrecer servicios de diseño mejorados con IA y mantenimiento predictivo. El equipo directivo adopta una postura equilibrada ante el riesgo: Aurora necesita avanzar más rápido de lo que normalmente estaría dispuesto a hacer, pero con las medidas necesarias para proteger la reputación de la marca, ganada con tanto esfuerzo.

Esta evaluación revela verdades incómodas. Aurora muestra entusiasmo por la transformación de la IA, pero no existe una base de conocimientos compartida ni un lenguaje para debatir, ni criterios aceptados para evaluar el valor de los proyectos piloto. El equipo directivo tiene ambición, pero actualmente no existe una ruta definida para que los proyectos pasen de la fase piloto a la operación a nivel de toda la empresa. Y lo que es más importante, no existe un mecanismo para decidir qué hacer a continuación.

Paso 2. Oportunidades: cómo poblar el canal de innovación

El equipo directivo de Aurora implementa un proceso de ideación estructurado. Su objetivo es identificar proyectos que se alineen directamente con los objetivos estratégicos de la empresa. En lugar de preguntar “¿Qué podemos hacer con la IA?”, los equipos interdisciplinarios plantean otra cuestión: “¿Qué problemas nos impiden alcanzar nuestros objetivos estratégicos y puede la IA ayudarnos a resolverlos?”.

Los equipos generan rápidamente dos docenas de ideas iniciales. Estas abarcan múltiples tipos de IA con aplicaciones diversas. Incluyen IA analítica para optimizar procesos y mejorar la eficiencia. También contemplan automatización del flujo de trabajo para reducir tareas manuales. Incorporan IA generativa destinada a acelerar el diseño de productos y servicios. Finalmente, consideran sistemas de IA agénticos que operan de forma semiautónoma dentro de parámetros definidos.

Cada idea recibe una evaluación inicial rápida utilizando cinco criterios puntuados del 1 al 10:

• Prioridad: ¿Con qué urgencia esto respalda nuestros objetivos principales?
• Riesgo: ¿Cuál es el posible inconveniente si esto falla después de la implementación?
• Valor: ¿Cuál es el probable retorno financiero o estratégico?
• Costo: ¿Qué inversión se requiere para llegar a la producción?
• Dificultad: ¿Qué tan desafiante será la implementación y la adopción?

Al calificar y clasificar, surgen patrones claros. Varias oportunidades con alta puntuación se agrupan en torno a la eficiencia de la producción: el uso de visión artificial para la detección de defectos, la predicción del mantenimiento de equipos basada en IA y la documentación automatizada de la calidad. Varias iniciativas centradas en la aceleración del diseño y la experiencia del cliente reciben puntuaciones medias. Varios proyectos ambiciosos, que inicialmente fueron muy populares entre los altos directivos, reciben puntuaciones bajas debido a su complejidad técnica, su alto coste y sus riesgos significativos, a pesar de su alto potencial de rentabilidad.

Este proceso también revela dependencias importantes. Un proyecto de aceleración de diseño con muchos participantes requeriría bibliotecas CAD limpias y plantillas estandarizadas, un trabajo que aún no ha comenzado. De igual manera, un sistema de predicción de mantenimiento necesita datos de sensores que aún no están disponibles, pero que se generarían si se lleva a cabo uno de los proyectos de inspección de calidad.

El ejercicio de ideación produce más que una lista ordenada de ideas. Crea un vocabulario común para debatir las oportunidades de la IA, a la vez que revela las brechas de capacidad y genera consenso sobre qué direcciones tienen sentido estratégico. De las 24 ideas de Aurora, 6 obtuvieron una puntuación lo suficientemente alta como para justificar una evaluación más detallada. El resto permanece en la lista de espera; no se han rechazado definitivamente, pero requieren nuevas capacidades o un cambio de prioridad estratégica para que sean viables.

Paso 3. Evaluación: análisis y ajuste de la arquitectura empresarial

Los seis proyectos mejor calificados en la evaluación inicial ahora pasan a una evaluación detallada. El equipo directivo de Aurora primero traza la Arquitectura Empresarial Estratégica (AEEs) de la organización y luego evalúa el grado de adecuación de cada proyecto en cuatro dimensiones:

1. Propósito e intención estratégica

¿Este proyecto promueve directamente los tres objetivos estratégicos de Aurora con resultados claros y mensurables?

2. Gente y cultura

¿Están el liderazgo y el personal preparados para los cambios que implica el proyecto?

3. Procesos y gobernanza

¿Puede la iniciativa integrarse con los procesos y modelos operativos actuales?

4. Arquitectura tecnológica y datos

¿Es viable la iniciativa utilizando los sistemas existentes o disponibles?

Los resultados son desalentadores. De los seis proyectos en evaluación, solo tres demuestran una clara alineación en las cuatro dimensiones de la EAE. Dos de los restantes podrían ser viables con un trabajo específico de desarrollo de capacidades.

El análisis SEA también revela información positiva. El proyecto de cámaras de inspección de calidad generará datos estructurados de defectos que podrán utilizar otros proyectos propuestos. Al reconocer esta dependencia, Aurora puede secuenciar proyectos para aprovechar esta base.

Paso 4. Operacionalización: de la experimentación a la producción

Los tres proyectos que superaron la evaluación detallada se encuentran ahora en fase de experimentación activa. Aurora estructura estos experimentos como recorridos de aprendizaje, no solo como validaciones técnicas. El proyecto de inspección visual de calidad ejecuta pruebas piloto limitadas en líneas de producción específicas. Las herramientas de diseño asistidas por IA se prueban con un pequeño equipo de I+D antes de su implementación a mayor escala. El proyecto de infraestructura de datos avanza por fases, actualizando una integración a la vez y minimizando las interrupciones.

Tras seis meses de experimentación, la herramienta de inspección de calidad recién desarrollada supera todas las pruebas y pasa a producción. El proyecto de infraestructura de datos es prometedor, pero necesita un trimestre más de perfeccionamiento; continúa en fase experimental. Tras un inicio prometedor, las herramientas de diseño asistidas por IA se topan con un obstáculo técnico. Sin un camino claro a seguir, el proyecto se detiene hasta que se identifica una solución técnica.

Los sistemas que llegan a producción requieren monitoreo continuo, seguimiento de costos y medición de impacto. Aurora establece barreras para prevenir el uso indebido e implementa monitoreo continuo para detectar problemas antes de que se conviertan en problemas.

Sosteniendo los conductos

El proceso de innovación de Aurora es un sistema a largo plazo y repetible que impulsa la transformación continua de la IA. Sin embargo, para que aporte valor, debe cuidarse con esmero. El equipo directivo establece un proceso de revisión trimestral con tres objetivos:

1. Controles de salud del proyecto

¿Están los proyectos experimentales cumpliendo los objetivos? ¿Los sistemas de producción están generando el valor esperado? ¿Alguna iniciativa requiere intervención, recursos o retiro?

2. Reequilibrio de conducción

A medida que los proyectos avanzan, entran en producción o se cancelan, es necesario reabastecer el pipeline. El equipo directivo analiza todo el pipeline para garantizar que se avance con la combinación adecuada de proyectos, equilibrada en cuanto a horizontes temporales, niveles de riesgo y objetivos estratégicos.

3. Recalibración estratégica

Los mercados, las tecnologías y las prioridades organizacionales cambian. Las revisiones trimestrales preguntan explícitamente: ¿Nuestros criterios de puntuación aún reflejan la estrategia? ¿Hay nuevas capacidades o alianzas disponibles? ¿Han tomado medidas los competidores que cambien nuestras prioridades?

Este ritmo operativo transforma la relación de Aurora con la IA. En lugar de un entusiasmo esporádico seguido de decepción cuando los proyectos piloto no escalan, el equipo directivo cuenta con un motor sostenible para la mejora continua. Cada trimestre trae consigo un progreso visible: algunos logros rápidos, la construcción de cimientos y el avance de algunas apuestas ambiciosas.

En 18 meses, la transformación de Aurora se volvió tangible. La empresa ahora opera tres sistemas de IA en producción: inspección de calidad en todas las líneas, documentación de calidad automatizada y un portal para clientes basado en LLM. Los proyectos en experimentación y evaluación se apoyan en estas experiencias iniciales e incluyen iniciativas que se volvieron viables gracias a la capacidad técnica adquirida, las nuevas habilidades desarrolladas y los procesos creados durante la primera ronda de proyectos. Al evitar pilotos inconexos sin valor estratégico, Aurora construyó una base sólida de éxito que hoy impulsa a la compañía a superar a sus competidores.

Conclusión: El sistema de gestión detrás de los conductos

La historia de Aurora destaca una verdad fundamental sobre la transformación de la IA: la tecnología rara vez es la limitación. La mayoría de las empresas pueden acceder a herramientas impresionantes. Lo que les falta son los sistemas de gestión necesarios para implementarlas estratégicamente, desarrollar capacidades repetibles y crear valor sostenido.

Un canal de innovación como el de nuestro ejemplo no se gestiona solo. Requiere sistemas y estructuras que generen colaboración tanto horizontal como vertical, conectando a la alta dirección con los equipos de proyecto y a estos con el resto de la organización. Sin estas conexiones, incluso los canales mejor diseñados se estancarán.

El cambio cultural suele considerarse una condición previa para la transformación de la IA. Sin embargo, la cultura no cambia solo por exhortación. Se moldea y dirige mediante los procesos, los ritmos de revisión y las estructuras de gobernanza que determinan cómo se toman las decisiones y cómo fluye el trabajo en la organización. Las revisiones trimestrales, los equipos de evaluación interfuncionales y los criterios claros de avance no son una carga burocrática. Son los mecanismos mediante los cuales se arraiga una cultura de innovación disciplinada.

Las empresas que triunfen con la IA no serán aquellas con los pilotos más ambiciosos ni las que adopten las nuevas herramientas con mayor rapidez. Serán aquellas que creen los sistemas de gestión necesarios para avanzar sistemáticamente de la oportunidad a la evaluación y a la operación, y para mantener ese avance a lo largo del tiempo.