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Como pasa el tiempo… ya ha pasado más de un año de aquella vez que conocí a Emiliano, un empresario peruano que había visto un par de veces pero nunca habíamos cruzado palabra. Eran las 7am y me estaba sirviendo un café en el WeWork de Santiago y me crucé con Empezamos a conversar de nuestras empresas, desafíos, bla bla bla, cuando de repente como quien dice algo cotidiano, me lanza esta frase:
“Estoy trabajando en crear un agente de inteligencia artificial que me reemplace como CEO de mi empresa.” 😊
En ese momento, me desconecté por completo de la conversación. Fue como si me saliera del cuerpo. Me quedé en silencio, pero por dentro era un caos: mi cabeza daba vueltas, corría en círculos como un hámster desquiciado, y lo único que podía pensar era algo así como: “¿Qué mierda está diciendo este huevón? ¿Cómo lanza esta idea como si fuera obvia? Esto suena a ciencia ficción, a película futurista... y él lo dice con la misma naturalidad con la que uno pide un café con leche.”
Lo que él planteaba no era productividad. Era estrategia. Era pensar. Y ahí surgió una pregunta que me marcó:
¿Qué tan preparada tiene que estar una organización para que la inteligencia artificial no solo ejecute... sino piense junto a ella?
Ese fue el punto de partida de una búsqueda más profunda. Y también el origen de este artículo. Porque, en paralelo al entusiasmo global, hay una cifra que no podemos ignorar:
Según el informe The GenAI Divide, publicado por el MIT (Massachusetts Institute of Technology), más del 95% de los proyectos de IA generativa empresarial fracasan.
No porque la tecnología no funcione. Sino porque en muchos casos, las organizaciones no están estructuralmente preparadas para usarla en lo que más importa: las decisiones estratégicas, estructurales y sistémicas.
Este texto parte desde esa tensión. No es un artículo sobre tecnología. Es un artículo sobre lo que ocurre cuando la tecnología llega... y la estructura interna aún no está lista para recibirla.
El mito de la inteligencia artificial como solución mágica
(≈300 palabras)
- Describes el imaginario corporativo actual: entusiasmo, urgencia, FOMO (fear of missing out).
- Desarmas con respeto el pensamiento mágico:
- “La IA no razona. No piensa. Solo predice.”
- Explicación accesible y visual de cómo funciona (tokens, correlaciones, sin conciencia).
- Abres una pregunta crítica:
“¿Qué pasa cuando una organización cree que puede resolver el desorden con una herramienta que no puede distinguir entre orden y caos?”
Objetivo del capítulo: desacralizar la IA sin desautorizarla; permitir al lector ver su lógica real.
Fue una mañana cualquiera, en la cafetería de WeWork, en Santiago. Eran cerca de las seis y media, y mientras me servía un café, me crucé con Emiliano, un empresario peruano con quien había intercambiado solo un par de frases en otras ocasiones. Empezamos a conversar de nuestras empresas, desafíos, bla bla bla, cuando de repente me suelta una frase que me descolocó: “estoy trabajando en crear un agente de inteligencia artificial que me reemplace como CEO de mi empresa”.
Esa idea, que en otro momento me habría parecido absurda, me dejó quieto. Porque, claro, yo también venía usando IA, como casi todo el mundo hoy: para armar correos, para redactar ideas, para automatizar algunas tareas. Pero lo que él planteaba era otra cosa. Era llevar la IA a un lugar donde pudiera no solo ejecutar, sino decidir. Y ahí algo me explotó por dentro.
Desde entonces —luego de más de un año de esa conversación con Emiliano— me sumergí en una investigación que partió con una inquietud mucho más específica que la que tenía hasta ese momento. Porque claro, la IA puede ayudar. Puede redactar correos, responder mensajes, resumir textos, automatizar tareas. Pero mi pregunta era otra. Yo quería saber si realmente podía ayudarme en pensamientos más complejos, en ideas que yo estaba elaborando y que no eran genéricas. Ideas que tenían relación con cómo pienso, con decisiones estructurales dentro de mi empresa, con intuiciones creativas que necesitaban validación o expansión. Me preguntaba si la IA podía ser algo más que un ejecutor práctico. Si podía ser algo así como un arquitecto extendido de pensamiento. Pero rápidamente entendí que esa posibilidad solo existía bajo una condición muy clara: que yo fuera capaz de entregarle el contexto correcto. Que la información con la que alimentara ese modelo fuera coherente, específica, sin contradicciones. Porque si no, lo que recibiría de vuelta sería un contenido que quizás suene bien... pero que no tiene conexión real con la situación que intento resolver. Y fue ahí donde empecé a pensar en algo más amplio: ¿qué pasa cuando lo que está en juego no es una tarea, sino una decisión estratégica?
Con el paso del tiempo, empecé a notar un patrón que se repetía tanto en lo personal como en lo corporativo. Personas que usaban la IA como asistente para tareas cotidianas veían mejoras claras en su día a día. Pero cuando intentaban usarla para pensar, para decidir, para proyectar, la cosa no funcionaba igual. Y eso mismo comenzó a pasarle a las empresas. Fue entonces cuando entendí que mi hipótesis inicial no solo tenía sentido: estaba ocurriendo en tiempo real, a gran escala. Muchas organizaciones están implementando IA no solo para automatizar procesos, sino para que las ayude a tomar decisiones estratégicas. Y ahí es donde aparece la verdadera grieta. Porque una cosa es pedirle a la IA que ordene documentos o responda tickets. Y otra muy distinta es esperar que —con una base de datos confusa, con procesos fragmentados y sin una arquitectura clara— sea capaz de dar respuestas coherentes a preguntas complejas sobre el negocio, los clientes o el futuro. La IA responde igual. Pero responde sin entender. Y responde con una estructura tan sólida que, muchas veces, suena creíble. Aunque esté profundamente equivocada.
Hoy en paralelo al entusiasmo global, vemos cifras alarmantes: según el informe The GenAI Divide, publicado por el MIT (Massachusetts Institute of Technology), más del 95% de los proyectos de IA generativa empresarial fracasan. No porque la tecnología no funcione, sino porque la mayoría de las organizaciones la implementa sin estar estructuralmente preparadas para hacerlo.
Este artículo nace desde esa tensión. No busca oponerme al avance tecnológico —todo lo contrario—. Lo que me interesa es entender por qué algo tan poderoso está siendo, en muchos casos, mal utilizado. Quizás el problema no está en la inteligencia artificial. Quizás el problema está en el estado interno de las organizaciones que la intentan aplicar.
Una casa desordenada no necesita un robot: necesita orden
(≈350 palabras)
- Introduces el concepto de transformación digital como debería entenderse:
- Digitalización + estandarización + cultura + datos.
- Subrayas el error común: “digitalizar el desorden”.
- Muestras cómo el caos interno (procesos no definidos, datos inconsistentes, culturas reactivas) vuelve ineficaz cualquier intento de IA.
- Introduces la noción de “deuda organizacional”.
Objetivo del capítulo: establecer la relación causa–consecuencia entre falta de estructura y fracaso tecnológico.
El riesgo silencioso: tomar decisiones erróneas con confianza absoluta
(≈300 palabras)
- Presentas la paradoja: la IA puede sonar correcta incluso cuando está equivocada.
- Hablas del problema de la “falsa certeza”: decisiones mal fundamentadas, pero presentadas con absoluta coherencia formal.
- Posible analogía:
- “Como seguir instrucciones de un GPS que está usando un mapa mal dibujado.”
- Mencionas que este riesgo es mayor cuando no se entiende el funcionamiento real de la IA.
Objetivo del capítulo: generar conciencia sobre los peligros invisibles de aplicar IA sobre bases frágiles.
Un caso real: cuando pedir IA sin estructura se vuelve absurdo
(≈350 palabras)
- Relatas el caso concreto de un cliente que pidió una función IA en KOYAG:
- Quería recomendaciones automáticas para reuniones.
- Pero la información base era contradictoria o mal estructurada.
- Muestras por qué, desde la lógica de la IA, eso no puede funcionar.
- Abres a una reflexión general:
“No es que no se pueda hacer. Es que primero hay que hacer otra cosa.”
Objetivo del capítulo: ilustrar la hipótesis con una vivencia real, tangible y reconocible.
Antes de pensar en IA, hay que ordenar la casa
(≈350 palabras)
- Propones una mirada estructural, sin recetas.
- Incluyes preguntas que las organizaciones pueden hacerse:
- ¿Tenemos procesos estandarizados?
- ¿Nuestros datos están limpios y actualizados?
- ¿Nuestro equipo entiende el para qué?
- ¿Nuestra cultura está preparada para el cambio?
- Propones la idea de que el orden no es solo técnico, es estratégico y cultural.
Objetivo del capítulo: ofrecer una mirada práctica y reflexiva sin caer en una guía paso a paso.
IA + Humanidad: claridad antes que innovación forzada
(≈200 palabras)
- Vuelves a conectar con el lector desde lo humano.
- Resumís: no es estar a favor o en contra de la IA, sino saber cuándo, cómo y por qué usarla.
- Citas el dato del 95% como consecuencia de una mala comprensión del proceso.
- Cierre inspirador, sin triunfalismo:
“No se trata de correr por integrar la IA. Se trata de caminar con claridad hacia una estructura que le dé sentido.”
Objetivo del capítulo: dejar al lector con una sensación de lucidez, no de culpa.
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