Si pensamos en nuestro manejo de herramientas de inteligencia artificial (IA), lo más probable es que, tanto para uso personal como profesional, el proceso de adopción haya sido de forma orgánica, intuitiva y, sobre todo, autodidacta.
Es que los últimos años estuvimos asistiendo a un fenómeno silencioso, pero de gran impacto para el futuro de las empresas: un creciente uso espontáneo de las herramientas por parte de los colaboradores, incluso antes de que la organización formalice políticas, estrategias o inversiones en IA. Esa adopción bottom-up (desde abajo hacia arriba) revela más de lo que parece. Se trata de un espejo de la cultura de datos real dentro de la compañía y, quizás, un indicador temprano de su madurez.
El desajuste entre percepción y realidad
En un informe reciente de McKinsey & Company lo ilustra con claridad: mientras los ejecutivos estimaron que solo el 4 % de sus empleados usaba IA generativa para al menos el 30 % de su trabajo diario, en la práctica ese número asciende al 13 %. La expectativa de innovar, ser más ágiles o simplemente la curiosidad por explorar nuevas herramientas nace, muchas veces, desde los equipos operativos en la automatización de reportes, la síntesis de información o el apoyo a la toma de decisiones.
No hay que pasar por alto el rol del liderazgo intermedio en este proceso. Los mandos medios, atravesados por la presión de resultados de corto plazo y la demanda de innovar al mismo tiempo, pueden actuar como traductores convirtiendo la adopción espontánea en aprendizajes accionables cuando ese equilibrio se gestiona bien.
En Latinoamérica, una región marcada por la convivencia de pymes, corporaciones y economías informales, este fenómeno se traduce en talento dispuesto, creatividad y adaptabilidad. Si las compañías prestan atención, ese entusiasmo puede convertirse en ventaja competitiva real.
Las oportunidades de dejar crecer desde abajo
La experimentación rápida genera valor antes de que exista un plan formal, los colaboradores descubren flujos de trabajo alternativos y optimizan tareas repetitivas por iniciativa propia. Cuando el dato deja de ser un insumo técnico y empieza a formar parte de la rutina, la organización internaliza su valor estratégico de una forma que ninguna capacitación descendente logra replicar con la misma velocidad, pero, como toda oportunidad de crecimiento, esta tiene sus riesgos.
Si cada equipo adopta herramientas por su cuenta, se generan silos de información, inconsistencias y ausencia de control de calidad. Aquí es donde la gobernanza de datos se vuelve crítica, ya que debe establecer políticas y responsabilidades claras para garantizar que los datos sean precisos, seguros y utilizados de manera ética. Sin ella, las decisiones tomadas con IA “off the books” carecen de trazabilidad y transparencia, exponiendo a la empresa a riesgos legales o reputacionales que, en mercados latinoamericanos con marcos regulatorios en desarrollo, pueden llegar a tener un mayor impacto negativo en la estructura.
Transformar el entusiasmo en estrategia
El primer paso es mapear el uso real de IA en toda la organización, preguntarnos qué herramientas, en qué áreas, con qué objetivos y qué datos intervienen. A partir de ahí, es posible construir un marco de gobernanza federada que combine estándares de calidad, trazabilidad y privacidad con la autonomía operativa que los equipos ya están ejerciendo. Un caso concreto: Mercado Libre avanza en una estrategia integrada de datos e IA para anticipar escenarios financieros, mejorar auditorías y potenciar la experiencia del talento interno. Eso es adopción bottom-up convertida en estrategia. Según un informe reciente de SAP Latin America, el 43 % de las empresas en la región ya planea aumentar su inversión en IA.
Finalmente, con la adopción de una mentalidad bottom-up se podrá reconocer a los datos como insumo esencial para consolidar una base en la cual se podrán construir mejores herramientas, mejores análisis y en definitiva, mayor capacidad de innovación.
