¿Por qué la inteligencia artificial no está dando resultados en las empresas?

En el negocio de la inteligencia artificial (IA), las empresas invierten sumas considerables con la expectativa de revolucionar sus operaciones, pero luego se encuentran con resultados que rara vez trascienden el plano teórico o de laboratorio.

En este contexto, surgió Teamcubation, una startup argentina fundada por Mariano Wechsler (cofundador de la empresa tecno educativa Digital House) y Diego Jolodenco, que propone una mirada alternativa: dejar atrás la evangelización abstracta y enfocarse en la productividad concreta en el día a día de los equipos.

En la siguiente entrevista de iProfesional, los fundadores de Teamcubation comparten cómo, a través de su modelo propio Booster AI, buscan cerrar la brecha entre la adopción superficial y el impacto real de la IA en las organizaciones argentinas y regionales, acompañando a los equipos en el desafío de automatizar procesos y medir resultados tangibles en pocas semanas. Entre sus clientes se encuentran Mercado Libre, Accenture, Banco Macro, BYMA y Tenaris.

-¿Cómo y por qué decidieron dar este salto estratégico hacia la automatización corporativa con el lanzamiento de Booster AI?

-Mariano Wechsler (MW): Decidimos crear Booster AI porque detectamos una paradoja muy clara: las empresas ya están invirtiendo fuerte en inteligencia artificial, pero ese gasto no se traduce en productividad real ni en impacto en el P&L.

Venimos de años trabajando sobre la brecha de talento tecnológico y entendimos que el nuevo cuello de botella no es la tecnología, sino la capacidad de las personas de usarla en su trabajo diario. Booster AI nace para cerrar esa brecha y transformar la IA en eficiencia concreta en el "metro cuadrado" de cada colaborador.

-Hoy todo el mundo habla de IA, pero muchas empresas sienten que pagan licencias que no se traducen en un impacto real en el estado de resultados. ¿Por qué tantas organizaciones fallan en capturar valor real y se quedan atrapadas en la etapa del "chiche tecnológico"?

-Diego Jolodenco (DJ): Porque confunden adopción con uso superficial. La mayoría se queda en prompts básicos o casos aislados, sin conectar la inteligencia artificial con procesos reales ni con la estrategia del negocio. 

Un estudio del World Economic Forum y KPMG en 2025 es contundente: solo el 10 % de las organizaciones vincula la IA con su estrategia empresarial general, y apenas el 6 % logra impacto significativo. El problema no es la herramienta, es la falta de habilitación práctica de las personas para automatizar su trabajo cotidiano.

-¿Cómo es el proceso exacto, a nivel metodológico y tecnológico, para que un equipo pase de consultarle dudas a ChatGPT a tener flujos de trabajo enteros automatizados con agentes de IA?

-DJ: Lo hacemos con una metodología de "apprenticeship" la traducción conceptual seria "aprende mientras lo estás haciendo, nosotros te acompañamos". Primero relevamos el stack tecnológico del cliente.

Luego trabajamos en grupos reducidos durante un mes, combinando una base conceptual mínima (LLM, RAG, agentes) con talleres prácticos en ese momento cuando las personas ya entienden el potencial relevamos juntos los procesos a automatizar y ahí empiezan las mentorías uno a uno.

Cada participante desarrolla automatizaciones reales sobre sus tareas diarias, con acompañamiento técnico y operativo constante. No enseñamos teoría: ejecutamos sobre procesos reales hasta que la automatización queda funcionando.

-Históricamente, en áreas como finanzas, legales o RR.HH. querían automatizar algo, tenían que ponerse a la cola de los procesos internos de TI, generando cuellos de botella. ¿De qué manera esta ola de IA empodera al talento no técnico para que sean ellos mismos los arquitectos de su propia eficiencia?

-MW: La inteligencia artificial cambia las reglas porque hoy automatizar no significa solamente escribir código tradicional, sino aprender a estructurar información, definir flujos lógicos y usar conectores y agentes. Eso permite que contadores, analistas o responsables de operaciones -que conocen el proceso mejor que nadie- se conviertan en arquitectos de su propia eficiencia.

Nuestro trabajo es darles el marco, la habilidad, la práctica guiada y la confianza para hacerlo sin generar dependencia del área de TI. El area de TI queda para lo importante, para lo masivo y estratégico liberándose de pedidos muy de nicho en la organización que en general nunca llegan a desarrollar por prioridades.

-¿Cómo logran que una optimización individual, la del metro cuadrado del trabajador de una organización, escale y multiplique el impacto en toda esa organización, sin generar un caos de herramientas aisladas o procesos en las sombras?

-DJ: Escalamos a partir de un marco común y acompañamiento humano. Las automatizaciones no surgen de manera desordenada, sino alineadas al entorno tecnológico y a los procesos de la compañía.

Además, dejamos instalada una cultura compartida: la pregunta permanente de "¿esto cómo lo puedo automatizar?". Así evitamos soluciones en las sombras y logramos que las mejoras individuales se multipliquen de forma ordenada en toda la organización.

-¿Qué métricas o indicadores concretos les recomiendan mirar hoy a los directores generales ejecutivos para saber si la implementación de inteligencia artificial fue un éxito financiero y operativo?

-MW: Recomendamos indicadores muy concretos: ahorro de horas operativas, reducción de errores manuales, impacto directo en el P&L y capacidad de crecer sin aumentar estructura. Hemos visto casos de reducción de hasta un 20 % del tiempo diario en tareas de bajo valor agregado. Si la IA no libera tiempo ni mejora rentabilidad, no está funcionando.

-Cuando un trabajador de operaciones aprende a automatizar sus tareas repetitivas diarias usando herramientas de IA, ¿no surge inmediatamente el temor a volverse prescindible? ¿Cómo manejan el aspecto humano y la resistencia al cambio durante la mentoría?

-DJ: Si ese miedo aparece, lo abordamos de frente. Por eso nuestro enfoque es humano a humano. Mostramos que la IA no reemplaza personas, sino que elimina tareas que no agregan valor para dejar tiempo a las que si lo agregan. La mentoría práctica ayuda a cambiar el "mindset": la persona entiende que su rol se vuelve más estratégico, no más débil. Automatizar es una forma de ganar relevancia, no de perderla.

-En un mundo lleno de tutoriales gratuitos en YouTube sobre cómo usar agentes de IA, ¿por qué el acompañamiento humano en el trabajo sigue siendo el factor crítico para que las empresas adopten esta tecnología con éxito?

-MW: Porque saber qué botón tocar no es lo mismo que transformar el trabajo real. La diferencia principal es que los tutoriales son genéricos, no conocen el proceso, la cultura ni las restricciones de cada empresa.

Las personas están lejos de estas tecnologías y ¡es lógico que así sea! Pero el acompañamiento humano acerca y acelera la adopción, reduce la frustración y convierte el aprendizaje en resultados concretos en semanas. El diferencial no es la herramienta, es la práctica guiada.

-En cuanto al panorama corporativo actual, con los desafíos propios de la economía argentina y la urgencia por ganar competitividad, ¿en qué nivel de madurez ven a las empresas argentinas respecto a la adopción estratégica de la inteligencia artificial si nos comparamos con el resto de la región?

-MW: Vemos mucho interés y urgencia, pero todavía una madurez incipiente a nivel estratégico. Hay que entender que parte de la eficiencia se genera con equipos que puedan aportar alto valor agregado y dejar para la AI las tareas que no lo tienen.

Comparadas con la región, las empresas argentinas son creativas y resilientes, pero muchas siguen en fase experimental. Justamente por el contexto económico, la necesidad de ganar eficiencia es enorme, y eso abre una oportunidad muy fuerte para quienes logren usar la IA con foco en productividad real.

-¿Hacia dónde deben dirigir las empresas y los líderes la "energía humana" liberada por la IA para generar un valor diferencial?

-MW: Hacia tareas de mayor valor: toma de decisiones, mejora de procesos, creatividad, relación con clientes y pensamiento estratégico. La IA tiene que hacerse cargo de lo repetitivo; las personas, de lo que realmente mueve el negocio. Cuando eso ocurre, la tecnología deja de ser un chiche y se convierte en una ventaja competitiva real.