Modelo Operativo AI-First
Un Modelo Operativo es el puente entre la estrategia y la ejecución, es un proceso estructurado que busca traducir la estrategia de alto nivel en un plano detallado de cómo debe funcionar la organización. Un modelo operativo para una traducción exitosa define básicamente la estructura, procesos, talento y tecnología.
A diferencia de la Estrategia que define el "por qué" y “donde” y del Modelo de Negocio, que define el "qué" y , el Modelo Operativo se centra en el "cómo": describe la maquinaria interna, los procesos y las capacidades necesarias para ejecutar la estrategia y materializar la propuesta de valor.
En el contexto actual, diseñar un Modelo Operativo exitoso requiere principios de diseño claros para alinear al liderazgo, agilizar decisiones y evitar que la automatización solo acelere ineficiencias.
Un Modelo Operativo AI-First (o "IA primero") no trata a la inteligencia artificial como una funcionalidad periférica, sino como el sistema nervioso central de la arquitectura empresarial. Para 2026, la evolución hacia este modelo implica que la IA se convierte en la capa fundamental que redefine cómo se genera valor y cómo se ejecutan las operaciones.
A continuación, se proponen los componentes clave de un modelo operativo AI-First basados en dimensiones de diseño críticas:
1. Procesos: Inteligentes y Agénticos
En un modelo AI-First, los flujos de trabajo pasan de ser manuales a ser motores adaptativos de creación de valor.
• IA Agéntica: Los procesos ya no solo son asistidos por IA, sino ejecutados por agentes autónomos que colaboran entre sí para resolver tareas complejas de principio a fin.
• Intelligent Ops: Las operaciones se auto-optimizan mediante el aprendizaje continuo, pasando de la ejecución manual a la gestión de sistemas que se autocuran.
• Automatización Inteligente (IPA): Más allá del RPA tradicional, la IA permite procesar documentos no estructurados y gestionar interacciones complejas con clientes, liberando capacidad para tareas de alto valor.
2. Organización y Talento: El Humano en el Centro (Augmented)
La estructura se reconfigura para potenciar la convivencia entre humanos y máquinas.
• Nuevos Roles Críticos: Surgen figuras como el Chief AI Officer (CAIO) para centralizar el gobierno, junto con ingenieros de prompts, curadores de IA y líderes de transformación.
• Cambio en la Valía del Trabajo: El valor del empleado junior que aprende redactando disminuye; la persona más valiosa es ahora quien posee pensamiento crítico, actúa como editor, aprobador y gestor de riesgos de lo que la IA produce.
• Liderazgo como Coach: Los managers abandonan el control tradicional para fomentar la seguridad psicológica y la autonomía en equipos que utilizan IA para la toma de decisiones data-driven.
3. Información y Datos: El "Data Backbone"
Los datos son la base de la IA, por lo que su gestión debe ser impecable y descentralizada.
• Datos como Producto (DaaP): Cada unidad de negocio es dueña de sus datos bajo principios de Data Mesh, asegurando calidad, documentación y facilidad de descubrimiento mediante catálogos robustos.
• Capa Semántica (Headless BI): Se establece una única fuente de métricas gobernadas ("gold metrics") para evitar que diferentes áreas tengan datos inconsistentes; la IA consulta esta capa para dar respuestas fiables.
• Observabilidad de Datos: Se implementan sistemas que monitorean continuamente la calidad y "frescura" de los datos, alertando sobre anomalías antes de que afecten a los modelos.
4. Tecnología e Infraestructura: Cloud 3.0 y Edge
La infraestructura debe estar optimizada para la velocidad, la seguridad y el escalado de modelos.
• Nube Híbrida y Soberana: Las organizaciones adoptan nubes privadas o soberanas para manejar datos sensibles y garantizar la privacidad, evitando depender solo de nubes públicas tradicionales.
• Edge Computing: Para reducir la latencia, el procesamiento de datos ocurre cada vez más cerca de donde se generan (en el "borde"), permitiendo decisiones en tiempo real y reduciendo costos de transferencia a la nube.
• Desarrollo Intencional: El paradigma de programación cambia de "escribir código" a "expresar intención", donde la IA genera y mantiene los sistemas basados en los resultados deseados.
5. Gobernanza y Sistemas de Gestión: Adaptativos y Seguros
La gobernanza deja de ser un proceso burocrático manual para integrarse en el código.
• Governance as Code: Las políticas de privacidad y cumplimiento se aplican automáticamente en los pipelines de datos, permitiendo innovar rápido sin violar regulaciones como la Ley de IA de la UE.
• Gestión del Riesgo de Modelos: Se establecen controles estrictos para detectar alucinaciones, sesgos algorítmicos y la degradación del rendimiento de los modelos con el tiempo.
• Métricas de Valor: La productividad se mide con indicadores nuevos como el "valor creado por hora de labor", vinculando directamente la inversión en IA con el EBITDA y la eficiencia operativa.
6. Ecosistema y Proveedores
Un modelo AI-First requiere alianzas estratégicas para internalizar capacidades críticas.
• Internalización de Propiedad Intelectual: Las empresas líderes ya no solo buscan alianzas, sino que adquieren startups clave para poseer el talento y el portafolio de proyectos de IA fundamentales para su ventaja competitiva.
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Fuentes:
- Cómo retomar el rumbo de la transformación de su modelo operativo: https://www.mckinsey.com/featured-insights/destacados/como-retomar-el-rumbo-de-la-transformacion-de-su-modelo-operativo/es
- El nuevo Informe global de IA 2026 de NTT DATA muestra cómo las organizaciones líderes están logrando que la visión estratégica de la IA se traduzca en resultados concretos: https://uy.nttdata.com/newsfolder/el-informe-global-de-ia-2026-de-ntt-data-muestra-resultados
- Top Tech Trends for 2026: https://www.capgemini.com/insights/research-library/top-tech-trends-of-2026/
- Las 25 Tendencias de Datos Clave para las Empresas en 2026: https://blog.bismart.com/tendencias-datos-2026-empresas
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