Por qué terminé construyendo mi propio método

Cuando quedó claro que la inteligencia artificial iba a cambiar la forma de hacer negocios, hice lo que haría cualquiera que se toma en serio su oficio: volví a estudiar.

Tomé cursos en cuatro o cinco de las principales universidades de Estados Unidos, algunas de la Ivy League. Lugares serios, programas buenos, profesores que saben. Aprendí mucho, y no me arrepiento de una sola hora.

Pero a inicios de 2025 regresé a buscar algo más específico. No quería otro curso sobre qué es un modelo o cómo entrenarlo. Quería el siguiente paso, el que a mí me hacía falta sentado frente a un director general: cómo decidir, desde el lado del negocio, cuándo la inteligencia artificial tiene sentido y cuándo no. Y eso no lo encontré.

Lo que no estaba

Revisé currícula, programas, cursos avanzados. Todo, sin excepción, partía de la tecnología. El punto de arranque siempre era el mismo: aquí está la inteligencia artificial, ahora veamos qué puedes hacer con ella.

Hasta los cursos de cómo escalar inteligencia artificial empezaban por el final. Daban por hecho que la tecnología ya estaba, que la decisión de usarla ya se había tomado, y enseñaban a llevarla a toda la organización. Nadie se detenía un paso antes a preguntar si esa tecnología debía existir en ese caso, para resolver qué problema, sobre qué proceso, con qué datos.

Faltaba la mitad de la conversación. La que a mí, después de treinta años en salas de dirección, me parecía la más importante: la que empieza en el negocio, no en la herramienta.

No encontré un solo marco que preguntara primero cuál es el problema que vale la pena resolver. Que exigiera revisar si los procesos relacionados aguantan una solución así, o si son de otra época. Que mandara a verificar si los datos que alimentan esos procesos existen y sirven. Todo eso, que para mí es el principio, en lo que revisé no aparecía, o aparecía al final, como una nota al pie.

Por qué importa de dónde se empieza

Puede sonar a un detalle de orden, pero no lo es. Define quién manda en la conversación.

Cuando el método empieza por la tecnología, la pregunta la hace el que vende la tecnología. El proveedor llega con la solución armada, y el trabajo del cliente se reduce a encontrarle acomodo. La inteligencia artificial deja de ser una respuesta a una necesidad y se convierte en una necesidad en sí misma, que hay que justificar después.

Cuando el método empieza por el negocio, la pregunta la hace el dueño del problema. Y entonces la tecnología vuelve a su lugar: una herramienta posible, entre varias, que se usa solo si de verdad resuelve algo que importa. A veces la respuesta es inteligencia artificial. Muchas veces no. Pero la decisión la toma el negocio, no el catálogo del proveedor.

Esa diferencia, la de quién empieza la conversación, es la que no encontré en ningún lado. Y es la que terminó obligándome a ordenar la mía.

Lo que sigue

Así que me puse a ordenar la mía. En los últimos meses fui armando una forma propia de abordar estas decisiones. El método es reciente, pero no improvisado: destila treinta años de proyectos reales, de implementaciones que salieron bien y de otras que se atoraron, de ver una y otra vez dónde se rompen las cosas. Lo nuevo no es lo que sé. Es haberlo convertido en método.

Tiene una estructura clara, una secuencia de preguntas que se responden en orden y que no deja avanzar hasta que cada una tiene respuesta. En las próximas entregas lo voy a desglosar pieza por pieza. De dónde parte, qué pregunta primero, por qué en ese orden, y cómo ayuda a decidir no solo si conviene la inteligencia artificial, sino de qué tipo cuando conviene.

Porque al final, todo lo que he escrito hasta aquí apunta al mismo sitio. La inteligencia artificial no está al principio de nada.

Antes de decidir · boletín quincenal de Felipe Labbé. Ningún cliente identificable, ninguna cifra de nadie, ninguna conversación que ocurrió bajo confidencialidad.

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