En casi cualquier empresa mediana o grande de la región conviven hoy dos conversaciones que rara vez se cruzan en el mismo comité: la de gobernar el uso de inteligencia artificial que ya está entrando por fuera de los canales formales de IT, y la de decidir qué hacer con los sistemas de negocio que llevan años sin actualizarse. Son temas distintos. Comparten, sin embargo, el mismo error de origen: tratarlos como decisiones que se pueden posponer sin costo.
La IA que ya está operando sin permiso
La adopción de IA en el trabajo diario no está esperando la aprobación de un comité. Asistentes de escritura, herramientas de análisis, copilotos personales: los equipos ya los incorporaron, muchas veces con buena intención y sin visibilidad para IT. El riesgo no es que la gente use IA. Es que la use sin que nadie sepa qué datos comparte, con qué proveedor y bajo qué condiciones de seguridad. Gobernar esa adopción no significa restringirla. Significa definir un marco: qué herramientas están aprobadas, qué datos pueden entrar en ellas, quién es responsable si algo sale mal. En organizaciones con exposición regulatoria —banca, salud, sector público— esa definición ya no es opcional: es una pregunta que un auditor puede hacer en cualquier momento.
El costo silencioso de postergar la modernización
El otro extremo de la misma lógica son los sistemas de negocio que la organización sabe, hace tiempo, que necesitan actualizarse. Un ERP con desarrollos a medida que ya nadie recuerda del todo, un CRM que sobrevive a fuerza de planillas paralelas. La razón para no tocarlos casi nunca es técnica: es el miedo a interrumpir una operación que, con todos sus problemas, funciona. Ese miedo tiene un costo que rara vez se mide con la misma disciplina que un proyecto nuevo. Cada mes que un sistema legacy sigue sosteniendo procesos críticos sin evolucionar es un mes de deuda técnica adicional, de mayor dependencia de conocimiento que vive en muy pocas cabezas, y de menos margen de maniobra para responder cuando el negocio lo necesite.
Una hoja de ruta que no exige empezar de cero
La buena noticia —y el punto que suele faltar en esta conversación— es que ni gobernar la IA ni modernizar los sistemas de negocio exigen frenar la operación ni reemplazar todo de una vez. Un modelo de gobierno de IA se puede construir sobre la plataforma Microsoft que la organización ya audita: definiendo qué agentes y copilotos están habilitados, con qué nivel de acceso a datos, y con una capa de trazabilidad que permita revisar decisiones después de tomadas. La modernización, del mismo modo, puede avanzar por fases: primero los módulos o procesos con mayor exposición al riesgo o mayor costo de mantenimiento, después el resto, sin necesidad de un big bang que ponga en pausa la operación durante meses. En ambos casos, el criterio es el mismo: ordenar antes de escalar, no escalar y ordenar después.
Qué preguntarse antes del próximo comité
Antes de la próxima revisión de directorio, conviene tener una respuesta clara a dos preguntas simples: ¿quién puede explicar, hoy, qué herramientas de IA están operando dentro de la organización y con qué datos? Y, ¿cuál es el costo mensual —no solo el técnico— de mantener sin cambios el sistema de negocio que todos coinciden en que ya debería evolucionar? Ninguna de las dos tiene una respuesta cómoda en la mayoría de las organizaciones. Tenerla lista es, de por sí, una ventaja.
En Axxon acompañamos a empresas medianas y grandes de la región a diseñar ambos frentes —gobierno de IA y modernización de Business Applications— como parte de una misma hoja de ruta sobre tecnología Microsoft, con más de 25 años de experiencia y más de 2.500 proyectos implementados en la región.
