Si te interesa la confluencia entre gestión empresarial e innovación, seguro que te has topado en más de una ocasión con las reflexiones de Enrique Dans. Creo que uno de sus artículos recientes, titulado “La inteligencia artificial empresarial está en 1991. ¿Dónde está su web?”, da en el clavo y explica con claridad los motivos por los que la IA aún no está introduciendo transformaciones radicales a escala corporativa. ¿Su tesis? Nos encontramos en un rubicón análogo al de año 1991 para internet.

En estos momentos nos encontramos en un punto de inflexión similar y creo que merece la pena que lo analicemos desde la perspectiva de nuestra industria. Soy José Francisco Alfaya, impulsor de 925lab, y te invito a que me acompañes para comenzar a atar todos esos cabos que están sueltos.

La analogía con 1991: el despliegue de internet

A principios de los 90 la infraestructura estaba disponible, el potencial era innegable y el estado del arte de la ingeniería en telecomunicaciones ya permitía hacer todo tipo de virguerías técnicas; y, sin embargo, el tejido empresarial no tenía muy claro qué hacer con todo eso. Faltaba una pieza clave: la aparición de la “Web” (esto es, la capa de aplicación accesible que realmente marcó un antes y un después en la democratización de la red).

Trasladémonos ahora a 2026 y sustituyamos ahora internet por IA. En estos momentos implementar soluciones basadas en IA con el objetivo de conseguir cambios profundos en la organización de las empresas y en su forma de trabajar requiere un esfuerzo de personalización ingente en cualquier sector, incluyendo el joyero. Aún no existen soluciones universales “paquetizadas” listas para usar en un taller de fabricación o en una cadena de tiendas.

La pregunta del millón es… ¿qué es lo que falta? A priori, todo apunta a que lo que no existe aún es una capa de estandarización para el despliegue de esta tecnología. Es decir, una estructura que se traduzca en un ecosistema homologable de consultores, integradores y metodologías probadas que faciliten la adopción tecnológica sin que cada empresa deba reinventar la rueda de forma individual. Mientras no dispongamos de ese tejido de soporte y de herramientas estándar, la implementación IA a gran escala seguirá siendo un lujo técnico bastante “artesanal” reservado para las organizaciones con capacidad para financiar proyectos de desarrollo a medida.

La realidad hoy: uso táctico de la IA

Es innegable que son muchas las empresas de nuestro sector ya están experimentando con herramientas de IA generativa. Es probable que tú mismo estés recurriendo a ellas para tareas tan diversas como redactar las descripciones de producto de la tienda online, optimizar textos para redes sociales o realizar investigación de mercado. Tampoco es raro el uso de este tipo de herramientas para explorar ideas de diseño o generar imágenes hiperrealistas para campañas de comunicación sin necesidad de organizar una sesión fotográfica tradicional.

¿Lo anterior tiene algo de malo? En absoluto, todo eso está fenomenal y genera eficiencias operativas evidentes en el corto plazo. Sin embargo, no debemos llamarnos a engaño: se trata de optimización táctica, no transformación estratégica.

El reto tecnológico de verdad no radica en redactar un texto para Instagram en tres segundos. El desafío real es acometer cambios profundos y efectivos en el rediseño y la ejecución de procesos clave: la previsión de la demanda de insumos como metal o gemas, la sincronización de la producción con talleres externos, el control analítico de mermas o la personalización a escala de la experiencia de cliente en el canal minorista. Ahí es donde la IA actual todavía se muestra hostil para quien no es un científico de datos.

Nos faltan, en última instancia, las soluciones industrializadas “llave en mano”, los equivalentes a los ERP o los gestores de contenido que transformaron la informática en una herramienta de gestión asequible.

¿Qué necesitamos?

Tal y como apunta Enrique Dans, las transformaciones radicales llegarán cuando contemos con sistemas que acrediten las siguientes capacidades, con especial énfasis en estandarización e interoperabilidad:

• Contexto persistente y memoria operativa: el sistema es capaz de mantener la continuidad de la información a lo largo del tiempo, evitando que cada interacción comience desde cero.
• Semántica y lógica de negocio: comprende en profundidad las características propias de la empresa, incluyendo sus clientes, productos, políticas, flujos de trabajo, roles y restricciones.
• Trazabilidad y estado de los procesos: monitoriza en tiempo real la situación del trabajo, identificando las tareas completadas, las pendientes y las dependencias mutuas.
• Gobernanza y modelos de permisos: opera estrictamente dentro de los límites y los marcos normativos de la organización, respetando sus políticas de acceso y seguridad.
• Bucles de retroalimentación y aprendizaje continuos: evoluciona y optimiza su rendimiento a partir de los resultados reales y la experiencia acumulada, superando la mera generación pasiva de respuestas.
• Interoperabilidad e integración nativa: se conecta de forma transparente con los sistemas de registro, las herramientas informáticas y las bases de datos existentes, sin necesidad de reconstruir la infraestructura tecnológica actual.
• Repetibilidad y arquitectura estandarizada: se despliega como una solución arquitectónica sólida, predecible y escalable, eliminando la dependencia de la consultoría artesanal o los desarrollos a medida.

¿Esperar la llegada de la solución ideal? Mejor no.

Ante este panorama la tentación es comprensible: cruzar los brazos, esperar a que el mercado madure y plantearse la adopción de esta tecnología a medida que pueda integrarse sin dificultades en el software de gestión habitual. Sin embargo, esto no parece buena idea.

La aplicabilidad de la IA en la dirección general de empresas y en la reingeniería de procesos complejos no va a ser inmediata, a estas alturas ya lo tenemos claro. Sin embargo, la ventaja competitiva en el futuro no la va a tener la empresa que adquiera la tecnología más cara, sino quien haya entrenado previamente el músculo organizativo para saber qué pedirle a esa tecnología.

La experiencia acumulada en la adopción de innovaciones metodológicas no es algo que se pueda improvisar de la noche a la mañana. En consecuencia, cuanto antes comiences a recorrer el camino del rediseño de procesos, antes entenderás los límites de tus propios datos y comenzarás a vislumbrar dónde puede aportar más valor la automatización algorítmica.

Tres pasos prácticos para radiografiar la estructura de tu negocio

Si la idea de quedarte rezagado no resulta demasiado atractiva, aquí te dejo tres áreas en las que puedes ir trabajando:

• Documentar y revisar tus procesos actuales: la IA se nutre de datos y reglas lógicas claros. Si los flujos de trabajo de tu taller o los sistemas de inventario de tus tiendas no están estructurados de forma correcta (directamente dependen de la memoria de tu equipo), ninguna tecnología vendrá a salvarte. Introducir IA en un proceso desordenado sólo sirve para acelerar el caos.
• Fomentar cultura inovadora: permite que tu equipo dedique tiempo a explorar cómo los flujos de trabajo tradicionales se pueden hibridar con herramientas digitales. No busques el retorno de la inversión inmediato en cada prueba; el principal retorno en estos momentos es el aprendizaje organizativo, siempre y cuando se documente (entre otros motivos para no tropezar dos veces con la misma piedra).
• Identificar los puntos de fricción críticos: determina qué procedimientos internos consumen más tiempo a nivel administrativo y aportan menos valor (creativo, comercial, etc.). Ese mapa de ineficiencias será una buena hoja de ruta para cuando las capas de aplicación de la IA estén más maduras.

En conclusión…

La pregunta no es si la revolución llegará, sino cuándo va a hacerlo y cómo va a transformar la forma en que fabricamos, distribuimos, promocionamos y vendemos joyas. La buena noticia es que estamos a tiempo de posicionarnos y la experiencia acumulada será un patrimonio valioso en el futuro.

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