Entre el 30 y el 50% de las herramientas de trabajo digitales en marketing y ventas permanecen sin uso; además de los sistemas CRM y ERP, también se ven afectadas las herramientas de IA

El potencial desaprovechado de las herramientas digitales: potencial para la automatización y la fiabilidad de los procesos en las empresas alemanas

La transformación digital avanza en las empresas alemanas, pero persiste una paradoja: si bien las tasas de adopción de herramientas de trabajo digitales son altas, una parte significativa de su potencial, en particular en lo que respecta a las funciones de automatización y seguridad, permanece sin explotar. La estimación de la consulta de los usuarios de una utilización de tan solo el 30-50% probablemente refleje el uso de funciones avanzadas, no el uso básico de las herramientas. Esta discrepancia entre la propiedad y la creación de valor real representa una oportunidad significativa, a menudo desaprovechada. Las herramientas existentes, como los sistemas CRM y ERP, las plataformas de colaboración y, cada vez más, las soluciones basadas en IA, tienen un potencial considerable para aumentar la eficiencia de los procesos mediante la automatización y mejorar la resiliencia organizacional mediante una mayor seguridad de los procesos.

Muchas empresas solo aprovechan al máximo entre el 30 % y el 50 % de sus herramientas digitales. Paradójicamente, las herramientas de IA, en particular, suelen quedar sin uso

El análisis identifica las principales barreras que impiden el pleno aprovechamiento de este potencial. Estas incluyen, sobre todo, la falta de competencias y la insuficiente capacitación, la resistencia al cambio en la plantilla, la complejidad de las propias tecnologías, las dificultades para integrarlas en los entornos de TI existentes y la falta de enfoque estratégico y de apoyo directivo consistente.

Para cerrar esta brecha y aprovechar al máximo el valor de las inversiones digitales, las empresas deben adoptar una estrategia multidimensional. Los pilares clave incluyen la gestión del cambio centrada en el usuario, el establecimiento de una cultura de aprendizaje continuo, la implementación de estructuras robustas de gobernanza de datos —especialmente para aplicaciones de IA—, la garantía de una integración fluida de herramientas mediante API y un compromiso inequívoco de la alta dirección con la transformación digital. Las siguientes recomendaciones proporcionan a las empresas un marco estratégico para aumentar la intensidad del uso de sus herramientas digitales y, de este modo, lograr avances significativos en la automatización y la fiabilidad de los procesos.

Adecuado para:

• Plataformas de IA independientes como una alternativa estratégica para las empresas europeas

El status quo: uso de herramientas digitales y de IA en las empresas

La digitalización del panorama empresarial alemán está muy avanzada, pero la mera disponibilidad de herramientas revela poco sobre su grado real de uso y el valor añadido resultante. Un análisis más detallado de las tasas de adopción frente al uso real revela una brecha significativa.

Adopción vs. Uso real: Un balance

La tasa de adopción de aplicaciones empresariales y de oficina digital consolidadas en Alemania es impresionantemente alta. Según el Índice de Oficina Digital Bitkom 2024, casi todas las empresas (98%) utilizan aplicaciones ERP (Planificación de Recursos Empresariales). Los sistemas CRM (Gestión de Relaciones con los Clientes) también están muy extendidos, con un 91%, un aumento significativo en comparación con el 77% de 2022. Las soluciones de Gestión de Contenido Empresarial (ECM) se encuentran en el 84% de las empresas (2022: 76%). Todas las empresas encuestadas utilizan al menos una solución de oficina digital. Estas cifras demuestran que el acceso a herramientas digitales estándar está muy extendido en las empresas alemanas y no es el principal obstáculo.

En contraste, la adopción de inteligencia artificial (IA) es una historia diferente. Aunque el interés y la disposición a invertir son altos (el 40% de las empresas planean aumentar su uso de IA el próximo año y el 46% planea inversiones en los próximos cinco años), la implementación real sigue siendo significativamente menor y más heterogénea. En 2024, aproximadamente el 17% de las empresas alemanas usaban IA. Surge una clara brecha entre sectores y tamaños de empresa: el sector industrial lidera con un 31% de adopción de IA, mientras que el sector servicios se queda atrás. La diferencia entre las grandes empresas (el 75% usa IA) y las pymes (solo el 16%) es particularmente llamativa. Las comparaciones internacionales muestran tendencias similares: los estudios estadounidenses ubican la adopción de IA a nivel de empresa entre el 5% y el 40%, dependiendo de la metodología, pero indican un rápido crecimiento. A nivel mundial, el 40% de las empresas informan que usan IA y otro 42% está evaluando su uso. Según una encuesta de McKinsey, más de tres cuartas partes de las empresas usan IA en al menos una función comercial. Esto sugiere que, si bien la adopción de IA está ganando impulso, todavía está menos establecida y es significativamente más variable que las herramientas digitales tradicionales.

La afirmación en la consulta del usuario de una tasa de uso de solo el 30-50% debe considerarse en el contexto de estos datos de adopción. Es poco probable que esta cifra se refiera al uso básico de sistemas ERP o CRM ampliamente adoptados. Más bien, la evidencia sugiere que esta estimación se refiere a la utilización de funciones avanzadas o a la realización del potencial completo del software. Gartner señala que las experiencias de usuario inadecuadas con las aplicaciones requieren el uso de Soluciones de Adopción Digital (DAS). Los estudios e informes indican que el potencial de los medios digitales a menudo no se aprovecha por completo, especialmente en las PYMES. Un estudio de Muuuh Group descubrió que el 73% de los usuarios de CRM no son defensores de su propio software, lo que indica una insatisfacción a menudo relacionada con la falta de usabilidad o la imposibilidad de lograr los beneficios esperados. Por lo tanto, la premisa inicial de baja utilización es válida, pero lo más probable es que se refiera a la profundidad del uso y a la activación de funciones valiosas, pero más complejas.

La percepción de la digitalización dentro de las empresas también varía considerablemente. Mientras que casi el 40 % de los empleados en Alemania califica su empresa como extremadamente o muy digital, un tercio ve la necesidad de mejorar la organización digital del trabajo, y el 64 % de las empresas se considera rezagada. Esto subraya la discrepancia entre la mera disponibilidad de herramientas y su uso eficaz y transformador. Además, una proporción significativa de empleados no se siente adecuadamente preparada para adquirir las competencias digitales necesarias.

Se observan patrones específicos en el uso de la IA. Los empleados utilizan herramientas como ChatGPT con mayor frecuencia para fines personales (54,3 %) o mixtos (27,8 %) que exclusivamente para fines laborales (17,9 %). Los casos de uso más comunes en las empresas son la atención al cliente (56 %), la ciberseguridad (51 %), los asistentes digitales (47 %), la gestión de relaciones con los clientes (CRM) (46 %) y la gestión de inventario (40 %). Si bien el 75 % de los empleados cree que la IA generativa puede aumentar su productividad y su uso está creciendo rápidamente, solo el 1 % de los ejecutivos describe la adopción de la IA en su empresa como "madura", es decir, totalmente integrada en los flujos de trabajo y con resultados empresariales significativos.

La pérdida de valor: cuantificando las oportunidades perdidas

La infrautilización de las herramientas digitales conlleva una pérdida significativa de valor y un retorno de la inversión (ROI) deficiente para las enormes inversiones realizadas en la transformación digital. Cuando las funciones de automatización no se utilizan, persisten procesos manuales e ineficientes. Si no se activan ni configuran las funciones de seguridad integradas, aumenta el riesgo de incidentes de seguridad e infracciones de cumplimiento.

El potencial de productividad sin explotar es considerable. Los estudios indican aumentos de productividad mensurables mediante el uso de IA, incluso con las tasas de adopción actuales, que aún son bajas (p. ej., un crecimiento del 0,1 % al 0,9 % en la productividad laboral). El potencial a largo plazo se estima en 1,5 puntos porcentuales a lo largo de diez años, y se han medido aumentos del 43 % para tareas específicas. Proveedores de soluciones de adopción digital como Whatfix informan de aumentos de productividad del 35 % y una reducción del 60 % en el tiempo de formación a través de sus plataformas. Estas cifras ilustran el valor tangible que se puede obtener mediante un uso más eficaz de las herramientas.

Además, la infrautilización representa un riesgo competitivo estratégico. Las empresas que aprovechan al máximo sus herramientas digitales y sistemas de IA logran mayor eficiencia, agilidad e innovación. Pueden reaccionar con mayor rapidez a los cambios del mercado y desarrollar nuevos modelos de negocio (las empresas componibles son un 80 % más rápidas en la implementación de nuevas funcionalidades). Las empresas que se mantienen en el nivel de uso básico corren el riesgo de quedarse atrás y comprometer su posición en el mercado.

Analizar el statu quo revela una "ilusión de adopción": las altas tasas de implementación de sistemas centrales como ERP y CRM sugieren madurez digital, pero esto enmascara una profunda infrautilización de las funciones avanzadas de automatización y seguridad. Esta brecha entre la presencia y la competencia real es el problema central. Con las tecnologías de IA, este patrón se amplifica. Si bien la adopción de IA está creciendo rápidamente y tiene un enorme potencial, la brecha de uso probablemente sea aún más pronunciada que con las herramientas tradicionales debido a una mayor complejidad, dependencia de los datos, preocupaciones éticas y mayores déficits de habilidades. La discrepancia entre las pymes y las grandes empresas es particularmente llamativa aquí. Finalmente, a menudo existe un desajuste entre las percepciones de los empleados sobre la digitalización de su empresa y su propia capacidad o uso real de las funciones avanzadas de las herramientas. Este error de juicio puede obstaculizar los esfuerzos para aumentar el uso, ya que la necesidad puede pasar desapercibida.

Adecuado para:

• La paradoja de ventas olvida el embudo de ventas: ¡el viaje del cliente es ai, automatización y CRM!

Desbloquee el potencial de automatización mediante una utilización más profunda de las herramientas

Muchas empresas ya han invertido en potentes herramientas digitales, pero a menudo solo aprovechan una fracción de sus capacidades de automatización. El potencial sin explotar de los sistemas CRM y ERP, las plataformas de colaboración y las herramientas de IA es considerable y puede aprovecharse activando estratégicamente las funciones existentes.

Más allá de lo básico: funciones de automatización del flujo de trabajo pasadas por alto (CRM, ERP, plataformas de colaboración)

Automatización de CRM

Los sistemas CRM modernos ofrecen mucho más que la simple gestión de contactos. Entre las funciones que suelen estar infrautilizadas se encuentran la automatización de la gestión de tareas (p. ej., recordatorios de seguimiento), la definición de reglas de flujo de trabajo para la asignación automática de clientes potenciales o la escalada de casos de servicio, y la generación automatizada de informes de rendimiento de ventas o satisfacción del cliente. La automatización de la comunicación multicanal permite una interacción constante con el cliente a través de diversos canales (correo electrónico, redes sociales). La integración con otros sistemas, como ERP o herramientas de automatización de marketing, suele estar disponible, pero no se aprovecha al máximo para garantizar un proceso de atención al cliente y de ventas fluido. Las razones de este bajo uso suelen residir en una implementación inadecuada, la falta de adaptación a procesos específicos o la escasa aceptación del usuario.

Automatización de ERP

Los sistemas ERP suelen utilizarse principalmente para funciones esenciales como la contabilidad financiera y la planificación de recursos, mientras que otras oportunidades de automatización permanecen sin explotar. Algunos ejemplos incluyen la automatización del flujo de trabajo para procesos de aprobación, como la aprobación de órdenes de compra, el procesamiento automatizado de facturas entrantes mediante OCR y la conciliación basada en reglas, o la optimización de la gestión de inventario mediante sugerencias de pedidos automatizadas o alertas de stock bajo. La integración del sistema ERP con otros sistemas operativos (CRM, gestión de la cadena de suministro) es crucial para la automatización integral de los procesos y la transparencia, pero a menudo se descuida. Una causa común del fracaso de los proyectos de automatización de ERP es el análisis y la cartografía inadecuados de los procesos de negocio subyacentes antes de su implementación.

Automatización en plataformas de colaboración (M365/Workspace)

Las suites de colaboración líderes como Microsoft 365 y Google Workspace incluyen herramientas potentes, pero a menudo pasadas por alto, para la automatización del flujo de trabajo:

• Google Workspace: AppSheet te permite crear aplicaciones personalizadas y automatizar flujos de trabajo sin necesidad de conocimientos de programación. Formularios de Google se puede usar junto con Hojas de Cálculo de Google y Apps Script para procesos de aprobación y flujos de trabajo sencillos. Los filtros y reglas avanzados de Gmail pueden automatizar la gestión del correo electrónico, y las funciones basadas en IA de Smart Canvas (Documentos, Hojas de Cálculo y Presentaciones) ofrecen sugerencias inteligentes y bloques de construcción para optimizar la eficiencia.
• Microsoft 365: Power Automate (anteriormente Flow) es una potente herramienta para crear flujos de trabajo automatizados en diversas aplicaciones de Microsoft y de terceros. SharePoint también ofrece funciones de flujo de trabajo integradas, y la integración de Power Automate con Teams permite automatizar notificaciones, aprobaciones y tareas directamente en el centro de colaboración. Esta integración fluida con el ecosistema de Microsoft supone una ventaja significativa.

Plataformas sin código/con poco código

El auge de las plataformas sin código o de bajo código, a menudo integradas en grandes suites o como soluciones independientes (p. ej., FlowForma, Creatio, Kissflow, Jotform Workflows, AppSheet, Power Automate), está democratizando la automatización. Permiten a los usuarios empresariales sin conocimientos profundos de programación crear sus propias soluciones de automatización. Esto puede acelerar los esfuerzos de automatización, pero requiere directrices claras, capacitación y una estructura de gobernanza para evitar el crecimiento descontrolado y los riesgos.

Uso de IA para la automatización inteligente (análisis de datos, soporte de tareas, optimización de procesos)

La inteligencia artificial lleva la automatización del flujo de trabajo tradicional a un nuevo nivel al incorporar capacidades cognitivas.

IA en la automatización del flujo de trabajo

• Procesamiento inteligente de documentos (IDP): los modelos de IA pueden extraer y clasificar información relevante de documentos no estructurados, como facturas, recibos, contratos o correos electrónicos, reduciendo drásticamente la entrada manual de datos.
• Capacidades predictivas: La IA puede reconocer patrones en datos históricos para predecir eventos futuros. Algunos ejemplos incluyen el mantenimiento predictivo de maquinaria, la previsión de la demanda y los niveles de inventario, o la identificación de oportunidades de venta prometedoras basadas en el comportamiento del cliente.
• Enrutamiento y toma de decisiones inteligentes: La IA puede analizar el contenido y la opinión de las consultas de los clientes para dirigirlas automáticamente al departamento o empleado adecuado. También puede tomar decisiones más complejas dentro de un proceso automatizado que van más allá de las simples reglas condicionales.

Asistentes y agentes de IA

Los asistentes de IA integrados (como Microsoft Copilot, Google Gemini o las funciones integradas en ChatGPT) pueden automatizar o facilitar una amplia variedad de tareas: generan borradores de correos electrónicos, informes o textos de marketing; resumen documentos o reuniones extensas; responden a las preguntas de los empleados sobre políticas internas (RR. HH., TI); ayudan con la programación; o facilitan la entrada y el análisis de datos. La denominada "IA agente" va un paso más allá y puede realizar de forma autónoma tareas más complejas y de varias etapas mediante diversas herramientas y fuentes de información.

Automatización robótica de procesos (RPA) y automatización inteligente

RPA se refiere a robots de software ("bots") que automatizan tareas repetitivas basadas en reglas imitando las interacciones humanas con las interfaces de usuario (por ejemplo, copiar datos de una aplicación a otra). Si bien la RPA tradicional se basa en datos estructurados y reglas claras, su combinación con IA (a menudo denominada automatización inteligente o hiperautomatización) amplía significativamente sus capacidades. La IA permite a los bots de RPA procesar datos no estructurados (por ejemplo, de correos electrónicos o PDF), tomar decisiones contextuales y aprender de la experiencia. Se pueden encontrar ejemplos de aplicación en prácticamente todas las áreas de negocio

• Finanzas: Informes automatizados, conciliación de cuentas, detección de fraude, procesamiento de facturas.
• Recursos Humanos: Incorporación y salida de empleados, procesamiento de nóminas, gestión de solicitudes de vacaciones.
• Atención al cliente: Respuesta automatizada de consultas estándar mediante chatbots, reenvío de casos complejos, actualización de datos de clientes.
• Cadena de suministro y logística: gestión de inventario, procesamiento de pedidos, optimización de rutas de entrega.
• Atención médica: procesamiento de reclamaciones de seguros, programación de citas, gestión de datos de pacientes.
• Producción: Procesamiento de pedidos, control de calidad, gestión de proveedores.

Tabla de potencial

La siguiente tabla muestra ejemplos de con qué frecuencia se asignan funciones de automatización no utilizadas a procesos comerciales específicos y qué ventajas se pueden lograr como resultado.

Asignar funciones de automatización no utilizadas a los procesos de negocio

Asignación de funciones de automatización no utilizadas a procesos de negocio – Imagen: Xpert.Digital

En el mundo digital actual de los negocios, existen numerosas capacidades de automatización sin explotar que pueden asignarse estratégicamente a diversos procesos de negocio para lograr mejoras significativas en la eficiencia. Las reglas de flujo de trabajo, como las reglas de aprobación de CRM para descuentos, pueden acelerar el ciclo de ventas y garantizar la consistencia de precios, aprovechando plataformas como Salesforce, Microsoft Dynamics 365 o SAP CRM. Las plataformas sin código o de bajo código, como Power Automate o AppSheet para informes de gastos de viaje, reducen los gastos administrativos y permiten reembolsos más rápidos mediante la integración con Microsoft 365, Google Workspace, FlowForma o Creatio. El procesamiento de facturas con IA (IDP) está revolucionando el procesamiento automatizado de facturas y recibos, lo que resulta en pagos más rápidos y menos errores de entrada de datos, implementable en sistemas ERP como SAP y Oracle o en herramientas IDP especializadas con componentes RPA+IA. En el área de análisis predictivo, las soluciones de IA ofrecen alertas de mantenimiento predictivo para las instalaciones de producción, minimizando el tiempo de inactividad no planificado y reduciendo los costos de mantenimiento. Esto es compatible con sistemas ERP/MES, plataformas IoT y soluciones de IA especializadas. Finalmente, los asistentes de IA, la IA agentica y las tecnologías RPA como ChatGPT/Copilot para la redacción de correos electrónicos o RPA para la gestión de datos maestros mejoran la eficiencia de la comunicación y reducen los errores de entrada de datos. Estas tecnologías se pueden implementar con M365 Copilot, Google Gemini, UiPath, Automation Anywhere o Blue Prism.

El análisis del potencial de automatización revela que una parte significativa de las posibilidades ya reside en las herramientas que las empresas ya han adquirido (CRM, ERP, M365/Workspace). El principal desafío no suele ser la adquisición de nuevas herramientas, sino la activación y el uso de funcionalidades existentes, a menudo potentes, pero descuidadas. Al mismo tiempo, la democratización de la automatización mediante herramientas sin código/de bajo código presenta una paradoja: si bien puede acelerar la adopción al empoderar a los usuarios empresariales, también plantea riesgos significativos sin una gobernanza, protocolos de seguridad y estándares de proceso adecuados [véanse las Secciones III y VI]. Finalmente, la IA actúa como una capa de extensión: no solo automatiza las tareas existentes de forma más eficiente, sino que, mediante el procesamiento de datos no estructurados, predicciones y asistencia inteligente, permite formas completamente nuevas de automatización y optimización de procesos, lo que representa un salto cualitativo en el potencial de automatización.

Integración de una plataforma de IA de origen independiente y de datos intermedios para todos los asuntos de la compañía-Image: xpert.digital

Ki-Gamechanger: las soluciones fabricadas en colas de plataforma de IA más flexibles que reducen los costos, mejoran sus decisiones y aumentan la eficiencia

Plataforma de IA independiente: integra todas las fuentes de datos de la compañía relevantes

• Esta plataforma de IA interactúa con todas las fuentes de datos específicas
  • De SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox y muchos otros sistemas de gestión de datos
• Integración rápida de IA: soluciones de IA hechas a medida para empresas en horas o días en lugar de meses
• Infraestructura flexible: basada en la nube o alojamiento en su propio centro de datos (Alemania, Europa, libre elección de ubicación)

• Seguridad de datos más alta: el uso en la firma de abogados es la evidencia segura
• Usar en una amplia variedad de fuentes de datos de la empresa
• Elección de sus propios modelos de IA (DE, UE, EE. UU., CN)

Desafíos que resuelve nuestra plataforma de IA

• Falta de precisión de las soluciones de IA convencionales
• Protección de datos y gestión segura de datos confidenciales
• Altos costos y complejidad del desarrollo individual de IA
• Falta de IA calificada
• Integración de la IA en los sistemas de TI existentes

Más sobre esto aquí:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Fortalecimiento de la fiabilidad del proceso mediante funciones de herramientas ampliadas

Más allá de la automatización, las herramientas digitales y los sistemas de IA suelen ofrecer capacidades sin explotar para aumentar la fiabilidad de los procesos. Activar estas capacidades es crucial para minimizar los riesgos, garantizar el cumplimiento normativo y fortalecer la resiliencia de los procesos empresariales.

Uso de funciones avanzadas de control de acceso e identidad

Las aplicaciones y plataformas empresariales modernas van mucho más allá de los simples inicios de sesión con contraseña, ofreciendo mecanismos de control granulares que a menudo no se configuran ni utilizan completamente. Esto aplica a sistemas centrales como ERP y CRM, así como a suites de colaboración (M365, Google Workspace) y sistemas de control de acceso especializados (ACS).

Control de acceso basado en roles (RBAC)

Un principio fundamental es la estricta definición y aplicación de las políticas de RBAC. Es fundamental garantizar que los usuarios solo puedan acceder a los datos y funciones esenciales para su rol específico. Muchos sistemas ofrecen herramientas para gestionar estos roles, pero la configuración inicial y el mantenimiento continuo requieren atención y planificación estratégica. Herramientas como BetterCloud pueden facilitar la gestión de permisos en entornos de nube como Office 365.

Gestión del ciclo de vida de la identidad

Un aspecto crítico de la seguridad, aunque a menudo se pasa por alto, es la automatización de la gestión de usuarios, en particular la desaprovisionación. Cuando los empleados dejan la empresa o cambian de puesto, sus derechos de acceso deben revocarse de forma inmediata y completa. Las herramientas integradas o las plataformas de gestión de identidades pueden automatizar este proceso y minimizar el riesgo de acceso no autorizado a través de cuentas obsoletas. En este ámbito, los procesos manuales son propensos a errores y pueden generar importantes brechas de seguridad.

Autenticación multifactor (MFA) y acceso sensible al contexto

A medida que la autenticación multifactor (MFA) se vuelve cada vez más común, muchas plataformas ofrecen políticas de acceso mejoradas y contextuales. Estas pueden restringir el acceso en función de factores como la ubicación del usuario, el estado del dispositivo o la hora del día, lo que proporciona una capa adicional de seguridad. También se pueden integrar métodos de verificación biométrica (huella dactilar, reconocimiento facial) para reforzar la verificación de identidad.

Sistemas de control de acceso especializados (ACS)

Los sistemas de control de acceso dedicados (ACS) se utilizan a menudo para proteger ubicaciones físicas e infraestructuras de TI críticas. Estos sistemas ofrecen hardware (p. ej., lectores de tarjetas, controladores) y software para gestionar el acceso físico y lógico. Aspectos importantes, aunque a veces pasados ​​por alto, incluyen la escalabilidad de la solución para adaptarse al crecimiento del negocio y su capacidad de integración con otros sistemas de seguridad (p. ej., videovigilancia, sistemas de alarma) para una gestión unificada de la seguridad.

Adecuado para:

• AI para herramientas SEO basadas en SEO-AI y optimización generativa de motores (GEO): desarrollos integrales, tecnologías y ejemplos prácticos

Uso de herramientas integradas de cumplimiento y seguimiento

Muchas plataformas incluyen herramientas que pueden ayudar con el cumplimiento y el monitoreo de la actividad, pero estas herramientas deben usarse y configurarse activamente.

Gestión de licencias para seguridad

Monitorear el uso de licencias no solo ayuda a controlar costos, sino que también es un factor crucial de seguridad. Las cuentas de usuario inactivas o las licencias sin usar representan posibles vectores de ataque. Identificar y desactivar estas cuentas reduce la superficie de ataque. Herramientas especializadas pueden ayudar a gestionar y optimizar las licencias.

Prevención de pérdida de datos (DLP)

Plataformas como Microsoft 365 y Google Workspace cuentan con funciones de DLP que pueden detectar y bloquear el intercambio no intencionado o malicioso de datos confidenciales (p. ej., datos de clientes, información financiera, propiedad intelectual) por correo electrónico o almacenamiento en la nube. Sin embargo, para que estas reglas sean eficaces, deben configurarse específicamente para satisfacer las necesidades y los riesgos de la empresa.

Registros e informes de auditoría

El uso de registros de auditoría integrados es esencial para rastrear la actividad de los usuarios, los cambios en el sistema y los patrones de acceso. Muchos sistemas registran estos eventos detalladamente, pero estos registros deben revisarse periódicamente o, mejor aún, enviarse a sistemas centrales de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM) para su análisis automatizado. La capacidad de rastrear estos eventos es vital para el cumplimiento normativo y las investigaciones forenses.

Funciones de cumplimiento

Las herramientas pueden contar con certificaciones de cumplimiento específicas. Las plataformas de gobernanza como CoreView o AvePoint Cloud Governance ayudan a aplicar y supervisar las políticas de cumplimiento en entornos como Office 365.

Mejoras de seguridad impulsadas por IA

La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para la detección y defensa proactiva contra amenazas a la seguridad.

Detección de anomalías

Los sistemas de IA pueden aprender qué constituye un comportamiento "normal" en un sistema o red y detectar desviaciones (anomalías) que podrían indicar incidentes de seguridad. Algunos casos de uso específicos incluyen:

• Detección de fraude: identificación de patrones de transacciones inusuales (por ejemplo, montos elevados, ubicaciones inusuales, alta frecuencia).
• Detección de intrusiones: detección de tráfico de red sospechoso (por ejemplo, exfiltración de datos, ataques DDoS), intentos de inicio de sesión sospechosos o comportamiento inusual del usuario.
• Seguridad de endpoints: detección de malware o actividad no autorizada en computadoras o dispositivos móviles.
• Mejora de IAM: alertas para solicitudes de acceso sospechosas, extensiones de permisos inusuales o cuentas comprometidas.

Inteligencia y predicción de amenazas

La IA puede analizar grandes cantidades de datos sobre amenazas (feeds de amenazas) para priorizar los riesgos relevantes, identificar patrones de ataque (TTP: tácticas, técnicas y procedimientos) e incluso predecir futuros ataques o identificar vulnerabilidades de forma proactiva. La IA también puede utilizarse para monitorizar la dark web en busca de credenciales robadas o ataques planificados.

Respuesta automatizada a incidentes

La IA puede automatizar los pasos iniciales para contener un incidente de seguridad, como aislar los sistemas afectados, bloquear direcciones IP maliciosas o deshabilitar cuentas comprometidas, reduciendo así el tiempo de respuesta.

Tabla de potencial

La siguiente tabla vincula funciones de seguridad que a menudo no se utilizan con riesgos específicos que pueden abordar.

Asignación de funciones de seguridad no utilizadas para la reducción de riesgos

Asignación de funciones de seguridad no utilizadas para la reducción de riesgos – Imagen: Xpert.Digital

La asignación de funciones de seguridad no utilizadas para la mitigación de riesgos abarca diversas categorías funcionales, cuyos ejemplos y casos de uso específicos pueden considerarse para las plataformas y herramientas pertinentes. En el ámbito del control de acceso, la configuración granular de RBAC ayuda a prevenir el acceso no autorizado o las filtraciones de datos, lo que puede lograrse, por ejemplo, con la configuración de seguridad de M365/Azure AD, Google Workspace Admin o ERP/CRM. Además de esta medida, el desaprovisionamiento automatizado también desempeña un papel crucial para minimizar los permisos persistentes y el riesgo interno asociado, a menudo mediante sistemas de IAM, integraciones con sistemas de RR. HH. y soluciones de M365 o Google Workspace.

En la categoría de cumplimiento y supervisión, las reglas de DLP configuradas protegen contra la fuga de datos confidenciales, con el apoyo de aplicaciones como M365 Security & Compliance o el Centro de Seguridad de Google Workspace. El análisis activo de registros de auditoría también desempeña un papel crucial para prevenir infracciones de cumplimiento y garantizar la trazabilidad de los procesos. Los sistemas SIEM como Splunk o QRadar, así como los datos de registro de M365 y Google Workspace, son herramientas valiosas en este sentido.

En el ámbito de la seguridad de la IA, la detección de anomalías basada en IA durante los inicios de sesión se utiliza como medida contra la vulneración de cuentas y el acceso no autorizado. Esto se logra mediante plataformas de seguridad de IA especializadas o funciones específicas como Azure AD Identity Protection.

El análisis de las características de seguridad deja claro que la seguridad eficaz de los procesos depende en gran medida de la correcta configuración y el uso de las funciones integradas en las aplicaciones empresariales estándar (M365, Workspace, ERP, CRM). La infrautilización de estas funciones genera vulnerabilidades de seguridad, independientemente de la inversión en herramientas de seguridad especializadas. Al mismo tiempo, la automatización impacta la seguridad en ambas direcciones: puede aumentarla (p. ej., mediante el desaprovisionamiento o la aplicación de parches automatizados), pero las herramientas de automatización poco seguras (p. ej., bots de RPA con privilegios excesivos, aplicaciones de bajo código sin regular) pueden convertirse en vulnerabilidades. Esto subraya la necesidad de integrar los aspectos de seguridad directamente en la estrategia de automatización. Finalmente, la eficacia de las herramientas de seguridad basadas en IA (detección de anomalías, predicción de amenazas) depende fundamentalmente de la calidad, la integridad y la gobernanza de los datos subyacentes. La mala calidad de los datos inevitablemente genera resultados de seguridad de IA poco fiables (falsas alarmas o amenazas no detectadas), lo que subraya el papel crucial de la gobernanza de datos (véase la Sección VI).

Diagnóstico de la brecha de uso: principales barreras y desafíos

Para superar la brecha entre el potencial de las herramientas digitales y su uso real, es crucial comprender los obstáculos subyacentes. Estos pueden clasificarse, en general, en factores humanos, tecnológicos y organizativos.

El factor humano: déficit de habilidades, falta de formación y resistencia

Brechas de habilidades y capacitación

La falta de habilidades digitales y la escasez de oportunidades de capacitación representan uno de los mayores obstáculos. Los empleados a menudo carecen del conocimiento de las funciones disponibles o de la capacidad para utilizarlas eficazmente. Casi tres cuartas partes de los trabajadores no se sienten adecuadamente capacitados para las habilidades digitales requeridas en el entorno laboral. Las tecnologías de IA agravan este problema con una curva de aprendizaje más pronunciada y la necesidad de conocimientos especializados. Los programas de capacitación existentes suelen ser insuficientes, demasiado breves y no ofrecen un apoyo continuo en el trabajo diario.

Resistencia al cambio

El miedo a lo desconocido, la preocupación por la seguridad laboral (especialmente en el contexto de la IA y la automatización), la reticencia a abandonar las rutinas establecidas y la falta de confianza en los beneficios de las nuevas herramientas o procesos alimentan la resistencia. Esto se considera una de las principales barreras. La comunicación inadecuada por parte de la gerencia a menudo exacerba esta resistencia.

Falta de participación de los usuarios

Introducir nuevas herramientas sin involucrar a los futuros usuarios en el proceso de selección o implementación suele resultar en un ajuste deficiente y una baja aceptación por parte de los usuarios. Es fundamental informar claramente a los usuarios sobre el propósito y la justificación del cambio («¿Por qué?»). Las fases de Pruebas de Aceptación del Usuario (UAT) también suelen no captar las necesidades reales de los usuarios si no se planifican y ejecutan cuidadosamente.

Sobrecarga cognitiva y complejidad

Los empleados se enfrentan a un número creciente de aplicaciones, lo que puede generar ineficiencias y reducir su uso. La constante actualización o modificación de herramientas y funciones dificulta la adaptación. El software en sí mismo puede ser complejo, poco intuitivo o estar mal diseñado, lo que dificulta su adopción.

Obstáculos tecnológicos: complejidad, problemas de integración y sistemas heredados

Complejidad de la herramienta

El software en sí puede ser difícil de usar debido a su excesiva complejidad, una interfaz de usuario ilógica o un diseño deficiente. Las herramientas de IA introducen una complejidad técnica adicional.

Desafíos de la integración

La falta de una integración fluida entre diferentes herramientas genera silos de datos, interrupciones en los flujos de trabajo y frustración de los usuarios. Integrar la IA en entornos de sistemas existentes presenta un desafío particular. Depender de integraciones de terceros puede generar riesgos adicionales. Si bien las API son cruciales para la integración, requieren conocimientos específicos y, a menudo, existe una falta de estándares uniformes.

Sistemas heredados

La infraestructura de TI obsoleta y las aplicaciones heredadas dificultan la adopción de herramientas modernas y ralentizan las iniciativas de transformación digital. Migrar sistemas heredados suele ser complejo y costoso.

Problemas de datos

La mala calidad, la disponibilidad limitada y la gobernanza inadecuada de los datos constituyen obstáculos importantes, especialmente para los proyectos de IA. Las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos también suponen obstáculos sustanciales para la adopción de la IA.

Selección de herramientas inadecuadas

La elección de herramientas que no se ajustan a los requisitos o procesos comerciales reales, o la selección de un proveedor inadecuado, a menudo conduce al fracaso de la iniciativa.

Factores organizacionales: Falta de estrategia, apoyo insuficiente del liderazgo y escasez de recursos

Falta de una visión y estrategia claras

La falta de una estrategia clara de transformación digital, la falta de claridad en los objetivos o la insuficiente alineación con los objetivos empresariales globales suelen provocar el fracaso de las iniciativas de digitalización. Muchas empresas cuentan con una estrategia digital en teoría, pero no la implementan. En particular, suele faltar una estrategia específica de IA.

Apoyo inadecuado al liderazgo

La falta de compromiso, el apoyo visible insuficiente (patrocinio) y el respaldo insuficiente de la alta dirección socavan los esfuerzos de transformación. Es posible que los líderes no modelen los comportamientos deseados o que ellos mismos no comprendan bien los requisitos.

Limitaciones de recursos

La falta de presupuesto, tiempo y personal (especialmente de profesionales cualificados en TI e IA) representa una barrera importante.

Silos organizacionales

La mala comunicación y la falta de cooperación entre diferentes departamentos o equipos obstaculizan el uso integrado de herramientas y complican los procesos de transformación generales.

Falta de medición del éxito

Las dificultades para definir y realizar el seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir la adopción de herramientas, las mejoras de eficiencia o el ROI dificultan la justificación de las inversiones y la gestión de las medidas de mejora.

Aspectos culturales

La resistencia al cambio suele estar profundamente arraigada en la cultura corporativa. La falta de una cultura de innovación o una mentalidad basada en datos insuficiente pueden obstaculizar la adopción de la IA.

Tabla de potencial

La siguiente tabla resume las barreras más comunes para el uso óptimo de herramientas digitales y de IA.

Barreras comunes para el uso de herramientas digitales y de IA

Barreras comunes para el uso de herramientas digitales y de IA – Imagen: Xpert.Digital

Las barreras comunes para el uso de herramientas digitales y de IA se dividen en tres categorías principales: el factor humano, los obstáculos tecnológicos y los factores organizacionales. En cuanto al factor humano, la falta de habilidades y la capacitación insuficiente desempeñan un papel central, lo que puede conducir a una baja competencia, adopción y errores. Además, la resistencia y el miedo a perder el trabajo inhiben la aceptación y retrasan el progreso. Los obstáculos tecnológicos incluyen la complejidad y la facilidad de uso de las herramientas, que causan frustración e ineficiencia, dificultando así su uso, así como la falta de integración con los sistemas heredados existentes, lo que crea silos de datos e interrupciones en los procesos, lo que impide la eficiencia. A nivel organizacional, a menudo faltan estrategias claras, lo que conduce a esfuerzos mal dirigidos y al desperdicio de recursos. De igual manera, la falta de apoyo del liderazgo puede poner en peligro los proyectos debido a la falta de recursos y soporte. Finalmente, las limitaciones de recursos, como la falta de tiempo, dinero o personal, con frecuencia resultan en retrasos en los proyectos, sobrecargas o incluso el abandono de iniciativas.

El análisis de las barreras revela que rara vez se presentan de forma aislada, sino que forman un sistema complejo e interconectado. Por ejemplo, la falta de apoyo del liderazgo suele derivar en una estrategia poco clara y en la falta de financiación para las medidas de formación. Una formación inadecuada, a su vez, agrava las carencias de competencias y aumenta la ansiedad y la resistencia. Las herramientas complejas sin la formación adecuada ni la gestión del cambio inevitablemente resultan en una baja aceptación. Problemas tecnológicos como la falta de integración suelen ser síntomas de una planificación deficiente y de una colaboración interdepartamental insuficiente. Por lo tanto, es esencial un enfoque holístico.

Una razón fundamental de la baja adopción suele residir en la falta de un "porqué": los usuarios finales, cuyo comportamiento se supone que debe cambiar, no comunican ni demuestran claramente los beneficios concretos y el valor añadido de las nuevas herramientas o procesos. Si los usuarios no ven cómo una nueva herramienta simplifica o mejora su trabajo, carecen del incentivo para invertir el esfuerzo de aprendizaje, especialmente si las rutinas antiguas funcionan "suficientemente bien".

Además, la introducción de la IA agrava los desafíos existentes para la adopción de herramientas digitales tradicionales. Los desafíos en habilidades, resistencia, integración y estrategia se ven agravados por las capas adicionales de complejidad que introduce la IA (requerimientos de datos, ética, costos, talento especializado). Las empresas que ya tienen dificultades para la adopción digital básica encontrarán aún más difícil la implementación de la IA.

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Estrategias para maximizar el valor de las herramientas: promover la aceptación y la competencia

Para superar las barreras y liberar todo el potencial de las herramientas digitales se necesitan estrategias específicas que desarrollen las habilidades de los empleados y moldeen y respalden activamente el cambio organizacional.

Desarrollo de competencias: Formación moderna, reciclaje y aprendizaje continuo

Más allá de las sesiones de formación puntuales

El uso exitoso de las herramientas requiere más que simples sesiones introductorias iniciales. Se requieren oportunidades de aprendizaje continuas, específicas para cada rol y contexto, que se adapten al software y a las necesidades de los usuarios.

Pruebas de aceptación del usuario (UAT) como oportunidad de aprendizaje

La fase de UAT no debe considerarse solo una prueba técnica, sino también una oportunidad temprana para capacitar a los usuarios, recopilar retroalimentación y fomentar la aceptación. Los usuarios finales reales deben participar desde el principio y estar adecuadamente preparados para sus tareas de prueba.

Métodos de entrenamiento eficaces

Una combinación de diferentes métodos suele ser la más eficaz: cursos estructurados, módulos de autoaprendizaje, formación de formadores, mentoría, bases de conocimiento y preguntas frecuentes bien mantenidas, así como ayuda contextual directamente en la aplicación (véanse las DAP). En el entrenamiento de IA, es especialmente importante no solo enseñar el funcionamiento ("¿Cómo?"), sino también abordar la comprensión fundamental ("¿Qué hace/puede hacer la IA? ¿Qué no puede hacer?"), los aspectos éticos y las limitaciones de la tecnología.

Centrarse en los beneficios y el flujo de trabajo

La capacitación debe centrarse en cómo las herramientas resuelven problemas específicos que enfrentan los usuarios y pueden integrarse de manera significativa en sus flujos de trabajo diarios, en lugar de simplemente enumerar funciones.

Estrategia para el desarrollo de competencias

Las empresas deben abordar la brecha general de habilidades digitales mediante programas específicos de capacitación y reciclaje de habilidades.

Adecuado para:

• Inteligencia Artificial: El camino desde soluciones aisladas hacia una estrategia integrada de IA digital, usando a Otto en el comercio electrónico como ejemplo

Gestión del lado humano: gestión eficaz del cambio y comunicación

Integrar la gestión del cambio de forma temprana

La gestión del cambio debe planificarse e implementarse en paralelo con la gestión del proyecto desde el inicio. Los datos de Prosci demuestran que una excelente gestión del cambio aumenta drásticamente la probabilidad de éxito del proyecto.

Enfoque estructurado (por ejemplo, Prosci ADKAR)

Modelos establecidos como ADKAR (Conciencia, Deseo, Conocimiento, Capacidad, Refuerzo) proporcionan un marco para guiar sistemáticamente a las personas a través del proceso de cambio.

Estrategia de comunicación clara

Un plan de comunicación integral es esencial. Debe proporcionar información regular, abierta y transparente a través de diversos canales. La visión, los objetivos, la justificación, el cronograma y el impacto en los empleados deben comunicarse con claridad. Las inquietudes deben abordarse de forma proactiva. Idealmente, la comunicación debe provenir de fuentes confiables (por ejemplo, los gerentes).

Minimizar las interrupciones

Los impactos negativos en los empleados deben anticiparse y mitigarse. Esto incluye proporcionar recursos y apoyo, así como claridad sobre cualquier posible cambio de puesto.

Abordar la resistencia de forma constructiva

Es necesario comprender las razones de la resistencia. El objetivo es transformar esta resistencia en apoyo mediante una comunicación abierta, la participación de los afectados y la puesta en valor de los beneficios.

Cómo asegurar la aceptación: apoyo del liderazgo y empoderamiento de los empleados

Patrocinio activo y visible

El papel crucial de la alta dirección (C-suite) es innegable. Deben impulsar activamente el cambio, comunicar la visión, proporcionar recursos y modelar el comportamiento deseado. El patrocinio activo es el factor más importante para el éxito de las iniciativas de cambio.

Los campeones empoderan

Se deben identificar a los llamados campeones del cambio o superusuarios dentro de los equipos y empoderarlos para que apoyen a los colegas, ofrezcan capacitación informal y actúen como multiplicadores.

Participación y retroalimentación de los usuarios

Las partes interesadas, especialmente los usuarios finales, deben participar desde el principio y de forma continua. La retroalimentación debe buscarse activamente y utilizarse para la mejora.

Centrado en el usuario

El diseño e implementación de nuevas herramientas y procesos deben estar orientados consistentemente a las necesidades reales de los usuarios y tener como objetivo mejorar su trabajo diario.

Apoyo tecnológico: El papel de las Plataformas de Adopción Digital (PAD)

Cómo funcionan los DAP

Las Plataformas de Aplicaciones Digitales (PAD) son soluciones de software (p. ej., Whatfix, Useful, Pendo, WalkMe) que se integran en capas sobre las aplicaciones existentes. Ofrecen instrucciones contextuales, guías interactivas, ayuda y soporte de integración directamente en el propio software.

Ventajas

Las Plataformas de Aplicaciones Digitales (DAP) pueden acelerar la incorporación, reducir el tiempo y los costos de capacitación, disminuir el número de solicitudes de soporte, mejorar la eficiencia de las aplicaciones y proporcionar análisis de uso. Gartner predice que el 70 % de las organizaciones utilizarán DAP para 2025.

Rol en la gestión del cambio

Los DAP pueden servir como una herramienta táctica en la gestión del cambio al facilitar la adquisición de conocimientos y habilidades (Conocimiento, Capacidad en el modelo ADKAR) y promover el refuerzo a través del apoyo continuo.

Tabla de potencial

La siguiente tabla resume las mejores prácticas para promover la aceptación y la competencia de las herramientas.

Mejores prácticas para promover la aceptación y la competencia de las herramientas

Mejores prácticas para promover la aceptación y la competencia en el uso de herramientas – Imagen: Xpert.Digital

Las mejores prácticas para promover la adopción de herramientas y la competencia abarcan varios enfoques estratégicos. En cuanto al desarrollo de competencias, la formación continua y específica para cada puesto es esencial para mejorar las habilidades y fomentar la confianza. Para la gestión del cambio, se recomienda una gestión del cambio temprana e integrada para minimizar la resistencia y la incertidumbre. El liderazgo y el empoderamiento desempeñan un papel fundamental, con un apoyo ejecutivo activo que garantiza el apoyo y los recursos necesarios. Simultáneamente, la participación de los usuarios a través de ciclos de retroalimentación es crucial para promover la relevancia y el sentido de pertenencia. A nivel tecnológico, la implementación de Plataformas de Adopción Digital (PAD) o la ayuda integrada en la aplicación facilita la prestación de soporte a demanda y la medición de la eficiencia de uso.

El análisis de las estrategias de éxito revela que promover la adopción de herramientas es un proceso continuo, no un evento puntual. Requiere esfuerzos continuos de capacitación, apoyo, comunicación y refuerzo, que se extienden mucho más allá de la implementación inicial. El liderazgo emerge como el factor clave: el apoyo activo y visible de la alta dirección es, constantemente, el factor de éxito más destacado para superar la resistencia e impulsar las iniciativas de cambio. Sin este compromiso, otros esfuerzos fracasan fácilmente. Finalmente, tecnologías como las DAP pueden apoyar la adopción, pero no pueden reemplazar la estrategia. Son valiosas herramientas tácticas para impartir conocimientos y habilidades, pero funcionan mejor cuando se integran en una estrategia integral y bien planificada de gestión del cambio y capacitación.

Sentando las bases: factores críticos de éxito

Para integrar de forma sostenible el uso avanzado de herramientas digitales y liberar todo su potencial de automatización y seguridad, las empresas deben crear una base sólida de integración tecnológica, calidad de datos y adaptabilidad organizacional.

Arquitectura de integración: la importancia de las API y la conectividad fluida

Romper los silos

Uno de los mayores obstáculos para la eficiencia de los procesos automatizados son los silos organizativos y tecnológicos. La falta de integración entre sistemas genera transferencias manuales de datos, redundancias e ineficiencias. Por lo tanto, una estrategia de integración bien pensada es esencial para permitir un flujo de datos fluido y lograr una automatización integral de los procesos.

El papel de las API

Las interfaces de programación de aplicaciones (API) son los puentes tecnológicos que permiten que diferentes sistemas de software se comuniquen entre sí e intercambien datos automáticamente. Unas API bien documentadas, seguras, fiables y estandarizadas son cruciales para una integración exitosa.

Ventajas de la integración

Una integración exitosa ofrece numerosas ventajas: los datos se sincronizan entre los límites del sistema en tiempo real, lo que mejora la calidad y la consistencia de los datos. Amplía las posibilidades de automatización del flujo de trabajo, por ejemplo, al vincular sistemas CRM, ERP y de automatización de marketing. En definitiva, una base de datos unificada permite tomar decisiones empresariales más informadas.

Estrategia de integración

Las empresas necesitan un enfoque estratégico para la integración. Esto incluye seleccionar cuidadosamente las API adecuadas, considerar factores como el coste, la escalabilidad, la seguridad y el soporte del proveedor, y posiblemente utilizar plataformas de integración (iPaaS) o herramientas específicas como SAP Integration Suite o ApiX-Drive para simplificar la gestión de interfaces. El éxito de los esfuerzos de integración a menudo se puede medir directamente mediante mejoras en las métricas de automatización, como la reducción del tiempo de ciclo y la minimización de errores.

Los datos como combustible: garantizar la calidad y la gobernanza de los datos para la IA y la automatización

Los datos son fundamentales

Los datos son el alma de la IA y la base de cualquier automatización eficaz. La mala calidad de los datos inevitablemente conduce a malos resultados; el principio de "basura entra, basura sale" se aplica con especial fuerza en este caso.

Definición de gobernanza de datos

La gobernanza de datos se refiere al marco general —compuesto por directrices, estándares, procesos y roles— para la gestión de activos de datos. Su objetivo es garantizar la disponibilidad, usabilidad, integridad y seguridad de los datos en toda la organización.

Importancia para la IA/Automatización

Los datos de alta calidad y bien gestionados son esenciales para:

• Modelos de IA confiables: reducción de sesgos, mejora de la precisión y creación de confianza en los resultados.
• Automatización eficaz: garantizar que los procesos automatizados se basen en datos correctos y funcionen según lo previsto.
• Cumplimiento: Adherencia a las regulaciones legales (por ejemplo, RGPD, CCPA).
• Seguridad: Protección de datos confidenciales utilizados para entrenar modelos de IA o en flujos de trabajo automatizados.

Prácticas clave de gobernanza

Las prácticas clave incluyen la definición de estándares de calidad de los datos, su monitoreo continuo y el establecimiento de procesos de limpieza de datos. Igualmente importantes son la gestión de metadatos (a menudo respaldada por catálogos de datos), reglas claras de control de acceso, la gestión del ciclo de vida de los datos, la definición de responsabilidades claras (propiedad/administración de los datos), el seguimiento del linaje y la procedencia de los datos, la gestión centralizada de políticas y la garantía del uso ético de los datos.

IA para la gobernanza de datos

Curiosamente, la propia IA puede utilizarse para mejorar la calidad y la gobernanza de los datos, por ejemplo, automatizando la limpieza, la validación, el seguimiento y los controles de cumplimiento de los datos.

Garantizar la sostenibilidad: consolidar la gestión del cambio en la organización

El cambio como estado permanente

La transformación digital y la introducción de nuevas herramientas no son proyectos completos, sino un proceso continuo. Por lo tanto, las empresas necesitan una capacidad permanente para la gestión del cambio.

Desarrollar la madurez interna

Las organizaciones deben evaluar su propia madurez en la gestión del cambio y desarrollarla de forma más específica. Esto incluye el desarrollo de competencias, el establecimiento de procesos estandarizados y el fomento de una cultura que abrace el cambio.

Integrar la gestión del cambio

Los principios de gestión del cambio deben estar firmemente integrados en las operaciones diarias, las metodologías de gestión de proyectos y las prácticas de liderazgo.

Bucles de retroalimentación y adaptación

Es crucial establecer ciclos de retroalimentación continuos para monitorear la adopción, identificar tempranamente los desafíos emergentes y adaptar las estrategias con el tiempo. El éxito debe medirse y rastrearse mediante métricas definidas.

El análisis de los factores de éxito revela un triángulo fundamental: el uso exitoso y avanzado de herramientas digitales y de IA se basa en tres pilares interdependientes: integración, gobernanza de datos y gestión del cambio. Las debilidades en un área minan la estabilidad de las demás. La automatización avanzada (Sección II) a menudo requiere un flujo de datos entre sistemas, lo que requiere una integración robusta. La eficacia de la IA (Secciones II y III) depende fundamentalmente de datos fiables y bien gestionados. La implementación de estas soluciones técnicas y su adopción exitosa por parte de los usuarios, a su vez, requiere una sólida gestión del cambio.

Especialmente con el creciente uso de la IA, la gobernanza de datos es fundamental para generar confianza. La naturaleza de "caja negra" de muchos sistemas de IA y su dependencia de conjuntos de datos masivos generan riesgos significativos (sesgos, filtraciones de datos, errores) si estos no se gestionan con cuidado. Por lo tanto, una gobernanza de datos sólida es esencial para mitigar estos riesgos y ganarse la confianza de los usuarios y las partes interesadas, necesaria para la aceptación y el uso de los procesos y la información basados ​​en la IA.

En última instancia, la capacidad de cambio se convierte en una ventaja competitiva. Las organizaciones que desarrollan capacidades de gestión del cambio consolidadas y consolidadas están mejor preparadas para adaptarse continuamente a los avances tecnológicos y obtener valor sostenible de sus inversiones digitales. Pueden adoptar nuevas herramientas, funciones y procesos con mayor rapidez y eficacia que sus competidores, que fracasan debido a las barreras de adopción descritas en la Sección IV.

Adecuado para:

• La integración de la IA de una plataforma de IA de origen independiente y de datos cruzados para todos los asuntos de la compañía

Potencial de las herramientas digitales: cómo las empresas pueden maximizar la automatización y la seguridad

El análisis reveló que, a pesar de las altas tasas de adopción de herramientas digitales en las empresas alemanas, aún existe un importante potencial de automatización y fiabilidad de procesos sin explotar. La baja tasa de utilización, frecuentemente citada, del 30-50 %, probablemente se refiere a funciones avanzadas, cuya activación promete importantes mejoras de eficiencia y reducción de riesgos. Las barreras para ello son múltiples e incluyen factores humanos como la falta de habilidades y la resistencia al cambio; obstáculos tecnológicos como la complejidad y los problemas de integración; y deficiencias organizativas como la falta de estrategias y el insuficiente apoyo del liderazgo.

Para cerrar esta brecha y aprovechar al máximo el valor de las inversiones digitales, incluida la IA, se requiere un enfoque estratégico e integral. Este debe combinar el desarrollo de habilidades de los empleados, la gestión del cambio profesional y un liderazgo sólido con la creación de bases técnicas y de datos (integración, gobernanza de datos).

Recomendaciones para los directivos

1. Mandato para un análisis de uso: Encargar una evaluación formal de cómo se utilizan realmente las herramientas digitales y de IA clave en comparación con su potencial. El enfoque debe centrarse en las funciones de automatización y seguridad. Utilizar herramientas de análisis o DAP para la recopilación de datos siempre que sea posible.
2. Priorizar la activación de funciones antes de nuevas adquisiciones: concéntrese primero en maximizar el valor de las plataformas existentes a través de capacitación específica, ajustes de procesos y la configuración de funciones no utilizadas antes de realizar más inversiones en nuevas herramientas.
3. Establecer la gestión del cambio como una prioridad estratégica: Invertir en el desarrollo de capacidades internas de gestión del cambio e integrarlas en todas las iniciativas digitales desde el principio. Garantizar el apoyo activo y visible de la alta dirección para cambios significativos.
4. Implementar programas de aprendizaje y apoyo continuos: Ir más allá de las sesiones de capacitación puntuales y establecer rutas de aprendizaje continuo específicas para cada puesto. Apoyarlas con DAP (Perfiles de Área de Datos) cuando corresponda y centrarse en la aplicación en el flujo de trabajo y en los beneficios concretos.
5. Establecer una gobernanza de datos sólida (especialmente para IA): implementar un marco de gobernanza de datos claro con roles definidos, pautas y estándares de calidad como requisito previo para el escalamiento confiable y ético de las iniciativas de IA.
6. Desarrollar una hoja de ruta de integración estratégica: invertir en una estrategia de API clara y potencialmente en plataformas de integración para romper los silos de datos y permitir el flujo de datos continuo que es fundamental para la automatización.
7. Promover una cultura de retroalimentación y empoderamiento de los usuarios: crear mecanismos para la retroalimentación continua de los usuarios e involucrarlos en forma temprana en el proceso de evaluación de necesidades y prueba de soluciones (aplicar las mejores prácticas para UAT).
8. Mida lo que cuenta: defina indicadores clave de rendimiento (KPI) claros para el uso de herramientas, ganancias de eficiencia en los procesos, mejoras en la seguridad y la competencia y satisfacción del usuario para seguir el progreso y demostrar el ROI.

Al implementar consistentemente estas recomendaciones, las empresas pueden cerrar la brecha entre el potencial de sus herramientas digitales y su uso real, logrando así avances significativos en la automatización de procesos y el fortalecimiento de su seguridad.

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Konrad Wolfenstein

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