Llevas meses escuchando lo mismo en cada reunión de comité: hay que hacer algo con la inteligencia artificial. Tus competidores hablan de pilotos, el consejo pregunta por la estrategia en cada sesión, y tú sabes que no moverse tiene un coste. El problema no es la falta de ganas. Es que nadie dentro de la empresa tiene claro quién debería liderar el proyecto, por dónde empezar ni cuánto va a costar un primer paso en falso.
La mayoría de los proyectos de IA que nunca despegan no fallan por falta de tecnología. Fallan porque nadie dentro del comité tiene el tiempo, el criterio técnico y la autoridad real para tomar las decisiones que hacen falta: qué proceso automatizar primero, con qué proveedor trabajar, qué riesgo asumir y cuál no. El director financiero no puede dedicarse a esto a jornada completa sin descuidar su puesto, y el responsable de sistemas tiene suficiente con mantener la infraestructura funcionando cada día. Contratar a un director o una directora de IA permanente antes de saber qué forma va a tener el proyecto es, además, una apuesta cara que compromete el presupuesto de todo un año, y que deja a la empresa atada a un perfil que puede no encajar una vez el proyecto cambie de fase.
Mientras tanto, el competidor que ya ha automatizado el control de calidad de una línea, el mantenimiento predictivo de una planta o el seguimiento del absentismo gana semanas de ventaja cada mes que pasa. No es una ventaja que se recupere después con un presupuesto mayor: la curva de aprendizaje y los datos acumulados pesan tanto como la propia tecnología. Es el mismo motivo por el que conviene llamar a un interim manager antes de que la situación se convierta en una crisis, no después.
Hay un patrón que se repite en muchos comités: se aprueba presupuesto para un piloto, se lanza sin un responsable claro del día a día, y seis meses después nadie sabe si funcionó, por qué se detuvo ni qué aprendió la organización en el camino. El dinero se ha gastado, pero no ha quedado ni un proceso mejorado ni un criterio claro para la siguiente decisión. Esta misma falta de un responsable único con autoridad para ejecutar es la que explica por qué tantas pymes industriales siguen sin digitalizar procesos básicos mucho después de haber decidido que tenían que hacerlo.
El error más habitual no es elegir mal la tecnología, es empezar por una estrategia general de IA en lugar de por un proceso concreto con un problema medible. Un almacén con roturas de stock frecuentes, una línea con paradas no planificadas o un departamento comercial que tarda semanas en responder a una oferta son puntos de partida mucho mejores que una hoja de ruta a tres años. El absentismo es un buen ejemplo: conviene darle visibilidad estratégica con datos reales antes de intentar resolverlo con una herramienta de IA genérica que no sabe distinguir una causa de otra. Acotar el primer proyecto a un proceso con un indicador claro permite medir el impacto en semanas, no en trimestres, y da al comité una prueba concreta antes de comprometer un presupuesto mayor.
Un interim manager especializado no llega a escribir un informe y desaparecer. Llega con el mandato de ejecutar, se queda el tiempo que dure el proyecto y responde por resultados concretos, no por horas de consultoría. Eso cambia la naturaleza de la decisión que tiene que tomar el comité: ya no se trata de contratar a alguien para siempre sin saber todavía qué perfil necesita la empresa dentro de dos años, sino de incorporar, durante el tiempo que haga falta, a alguien que ya ha liderado proyectos parecidos en otras compañías y sabe qué preguntas hacer desde el primer día. Elegir bien a ese perfil importa tanto como la decisión de incorporarlo: no todos los/as interim managers que dicen entender de IA tienen experiencia real implantándola en un entorno industrial.
Un interim manager que arranca este tipo de mandato no empieza eligiendo herramientas. Empieza auditando qué procesos de la empresa son candidatos reales a automatizarse, con qué datos cuenta la organización hoy y qué parte del equipo interno tiene ya el criterio necesario para sostener el proyecto cuando el mandato termine. De ahí sale un plan con hitos concretos y fechas, no una hoja de ruta genérica de treinta páginas que nadie vuelve a abrir, diseñado además para superar los cuellos de botella del arranque sin saturar a la estructura permanente que sigue con su trabajo del día a día. El comité recupera así algo que no tenía antes: una persona a la que puede pedir cuentas cada semana sobre un proyecto que, hasta ese momento, era de todos y por tanto no era de nadie.
El riesgo de delegar un proyecto de IA en un perfil externo es que, cuando esa persona se marcha, el conocimiento se vaya con ella. Por eso un mandato bien diseñado incluye, desde el primer mes, a alguien del equipo interno que participa en cada decisión y que asume progresivamente la gestión del proyecto. El objetivo no es que la empresa dependa del interim manager para seguir avanzando, sino que termine su mandato con un proceso funcionando, un criterio claro para la siguiente decisión y una persona interna capaz de sostenerlo.
La pregunta que de verdad hay que responder no es qué herramienta de IA elegir primero. Es quién dentro de la empresa va a tener la autoridad, el tiempo y el criterio para que esa primera decisión no se quede en una prueba piloto olvidada. Servitalent pone al frente de este tipo de arranques a interim managers que ya han liderado procesos similares, con el mandato explícito de transferir el conocimiento al equipo interno antes de marcharse, dentro de su servicio de Interim Management.
La empresa que sigue esperando a tener una estrategia de IA perfectamente definida antes de moverse no está siendo prudente: está dejando que el ritmo lo marque otro.