En la actualidad muchas empresas invierten en lo último en tecnología, contratan talento y lanzan proyectos de transformación. Y aunque parezca mentira, la agilidad empresarial y por ende el nivel de innovación obtenida es realmente poca y hasta lenta. Así es, y aunque muchos no lo quieran reconocer es una realidad que latente en muchas organizaciones, quienes camuflan resultados mínimos con KPIs vanidosos. Y es que, en dichas organizaciones, los departamentos siguen operando en muchos casos como islas desconectadas, en donde la información se fragmenta y los procesos chocan entre sí.
Y es que estas barreras invisibles, conocidas como silos organizacionales, son el verdadero freno para la agilidad, la innovación y el crecimiento. Además, hacen que las organizaciones tengan una visión del cliente incompleta y un pobre rendimiento de la IA cuando deciden implementarla, pues los modelos carecen de la vista completa. En este sentido, la solución no es acumular más herramientas tecnológicas aisladas, sino impulsar un cambio de paradigma fundamental. En donde la organización pueda evolucionar de una estructura de silos a un ecosistema empresarial conectado e inteligente.
Motivo por el cual, en la actualidad, el objetivo de una transformación debe tratarse realmente en rediseñar la forma en cómo fluye la información, cómo colaboran los equipos y cómo se aprovechan los datos como un activo colectivo. Todo esto apalancado claro está con la IA. De ahí que, en este post, quiero compartir contigo, qué significa conectar silos organizacionales y cómo la Inteligencia Artificial actúa como el catalizador y el adhesivo de este proceso. Además de las mejores prácticas arquitectónicas (Data Mesh), las herramientas de IA y los pasos para convertir los datos fragmentados en un Ecosistema de Valor cohesivo y predictivo, esencial para la desarrollar la Agilidad Empresarial. Y además las 5 claves fundamentales, basadas en el uso estratégico de la Inteligencia Artificial (IA) y nuevas arquitecturas de datos, para romper definitivamente estos silos.
Para empezar, veamos ¿Qué Significa Conectar Silos Organizacionales?
Conectar silos organizacionales significa romper las barreras culturales y tecnológicas que impiden el flujo libre y gobernado de la información entre departamentos. Motivo por el cual, el objetivo es pasar de una arquitectura y cultura de Silos (donde el dato es propiedad de un departamento) a una Arquitectura de Ecosistema (donde el dato es un producto compartido y gobernado).
Ahora, ¿Cómo se Conectan los Silos Organizacionales con IA?
Bueno esto tiene de sencillo lo que tiene de complejo, ya que la IA se utiliza no solo como motor, sino como conector inteligente en tres niveles:
- Conexión Semántica (NLP/Knowledge Graphs): La IA traduce diferentes términos y formatos de datos a un lenguaje común. Por ejemplo, si Marketing llama a un cliente «Lead Activo» y Ventas lo llama «Oportunidad Calificada», la IA (NLP) unifica estos términos semánticamente.
- Conexión Semántica (NLP/Knowledge Graphs): La IA traduce diferentes términos y formatos de datos a un lenguaje común. Por ejemplo, si Marketing llama a un cliente «Lead Activo» y Ventas lo llama «Oportunidad Calificada», la IA (NLP) unifica estos términos semánticamente.
- Conexión Predictiva: Una vez que los datos están conectados, la IA utiliza la riqueza de las fuentes cruzadas (ej., datos de Servicio al Cliente + Compras + Tráfico Web) para generar insights de alto valor (ej., propensity-to-churn) que ningún silo individual podría producir.
Conectar los silos organizacionales con IA en estos tres niveles, podría llevar a la organización a obtener los siguientes beneficios:
| Beneficio | Beneficios Específicos de Conectarlos con IA | Impacto en la organización |
|---|---|---|
| Visión integral del negocio | Datos unificados para decisiones más estratégicas. | Estrategia más coherente y ágil |
| Vista Única del Cliente (360) | La IA garantiza que el 360 sea preciso y dinámico, resolviendo identidades con 99% de certeza y actualizando la vista en tiempo real. | Capacidad de generar soluciones de alto impacto y de alto grado de personalización |
| Mejor experiencia del cliente | Información coherente en todos los puntos de contacto. | Experiencia fluida y personalizada |
| Aceleración de la innovación | Los equipos colaboran y experimentan con información compartida. | Nuevas sinergias entre áreas |
| Innovación y Valor | Habilita la creación de nuevos data products (ej., predecir churn con datos de servicio y uso). | Claridad en el valor creado |
| Eficiencia Operacional | Reduce la duplicación de esfuerzos de limpieza y preparación de datos entre departamentos. | Reducción de costos y duplicidades |
| Agilidad y Velocidad | Permite a los equipos experimentar con datos de otros dominios sin pasar por largos procesos de solicitud. | Desarrollo de la agilidad empresarial |
| Cultura de colaboración | La IA impulsa un cambio organizacional hacia ecosistemas conectados. | Colaboración interdepartamental real |
Ahora, ¿Cuáles son los Pasos para conectar áreas y silos organizacionales con IA? Bueno como siempre te digo, no lo vayas a tomar como una receta, pero aquí te comparto los que he utilizado en mis procesos de consultoría:
- Mide el impacto y madurez de colaboración. Define indicadores de integración y flujo de valor compartido.
- Mapea los silos actuales. Identifica qué áreas no comparten información o procesos.
- Centralizar los datos en una plataforma común. Implementa Data Lakes, Data Mesh o DataOps para integrar fuentes.
- Aplica IA para generar insights transversales. Modelos que analicen patrones interáreas. Como, por ejemplo: ventas ↔ operaciones).
- Crea equipos híbridos humano-digitales. Unir perfiles de negocio y datos con acompañamiento de IA.
Ahora, ten presente que esto debe estar acompañado de una buena estrategia de gestión del cambio. Como también debes tener presente que estos 5 pasos que te compartí son el inicio del viaje y que siempre se debe fomentar una cultura de mejora continua. En donde se vayan identificando no solo aprendizajes, sino que se vayan implementando mejoras de tal forma que el escalamiento sea progresivo.
Ahora, como es un proceso lo que se realiza, debes saber que existen unas prácticas y una arquitectura que es clave en dicho proceso. Las cuales te comparto:
| Práctica/Arquitectura | Descripción |
|---|---|
| Data Mesh (Arquitectura Clave) | Tratar los datos como productos de dominio. Cada dominio (Marketing, Logística) es responsable de su propio dato, pero lo publica de forma estandarizada y gobernada para que cualquiera en el ecosistema lo consuma fácilmente. |
| Gobernanza | En lugar de un equipo central dictando todas las reglas, la gobernanza se distribuye, pero se mantiene la interoperabilidad y los estándares mínimos corporativos. |
| Estandarización Semántica | Crear un vocabulario o glosario compartido que todos los dominios deben utilizar. La IA ayuda a mapear los términos locales a este estándar global. |
| Transparencia y Catálogos | Implementar Catálogos de Datos Activos donde todos los «productos de datos» estén descritos, etiquetados y sean fácilmente localizables, promoviendo la colaboración. |
Y bueno para que no te dejes engañar por falsos profetas de la IA, también te comparto los Tipos de IA que se utilizan y sobre todo como se utilizan. Ya que a muchos les encanta vender humo (como lo hicieron con la agilidad) y ahora a todo le quieren meter IA generativa (ploff):
| Tipo de IA | Aplicación para Conectar Silos |
|---|---|
| NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural) | Unificación Semántica y Documentos: Extraer, clasificar y etiquetar datos no estructurados de diferentes fuentes (correos, tickets de soporte, notas de campo) a un esquema estructurado común. |
| Knowledge Graphs (Grafos de Conocimiento) | Mapeo de Relaciones: Crea una capa de abstracción que mapea y visualiza cómo se relacionan los conceptos (ej., un «local comercial» en un sistema y un «arrendatario» en otro) a través de los dominios. |
| ML (Clustering/Fuzzy Matching) | Resolución de Identidad (Customer 360): Algoritmos que calculan la probabilidad de que dos o más registros dispares (con errores de tipeo, direcciones antiguas) pertenezcan a la misma entidad. |
Algo importante que debes saber y que en la mayoría de los posts te comparto, son los errores que ya algunas organizaciones están cometiendo al querer conectar silos organizacionales con IA. Dentro de los más comunes (o por lo menos los que yo me he encontrado) tenemos:
| Error | Consecuencia | Recomendación |
|---|---|---|
| Querer hacerlo con IA Generativa | Pérdida de visión global integral del negocio y del cliente. | Identificar el tipo de IA correcta según el contexto |
| La Solución Big Bang (Mover todo a un Data Lake Central) | Se mueve el caos de un silo a un basurero central, sin gobernanza. | Adoptar Data Mesh. Mantener los datos cerca del dominio que mejor los entiende (propiedad descentralizada) pero con un estándar de publicación centralizado. |
| Enfoque 100% Tecnológico. | Comprar una herramienta de catálogo sin resolver la cultura de la propiedad del dato. | Gobernanza. El CDO debe recompensar a los líderes de dominio por la calidad y facilidad de uso de su Data Product (medido por el consumo interno). |
| Ignorar los Datos No Estructurados (El Silo Oculto). | Se conectan las bases de datos, pero los insights clave están en PDFs, correos electrónicos, etc. | Usar NLP para la Unificación. Aplicar modelos para estructurar y etiquetar el texto libre de diferentes dominios. |
Ahora, ya para finalizar, a modo de conclusión, ¿Cuáles son esas 4 Claves Para Conectar la Empresa con IA?
1. El Verdadero Cambio es Mental, no Técnico: Adopta el Paradigma del «Dato como Producto»
La tecnología por sí sola no puede derribar los muros de un silo; para ello, se requiere un cambio organizacional profundo en la forma en que se gestionan y perciben los datos. Ya que el enfoque tradicional, donde un equipo de datos centralizado atiende las peticiones de toda la empresa, a menudo se convierte en un cuello de botella. Esta centralización limita la autonomía de las áreas de negocio (ventas, marketing, operaciones), que son quienes mejor conocen el contexto y el valor de los datos que generan.
De ahí que la solución organizacional a este problema es el concepto de Data Mesh, una arquitectura descentralizada que se apoya en dos principios clave:
• Propiedad de dominio: Cada equipo de negocio es el propietario y responsable de gestionar los datos que genera. Ya que, nadie conoce mejor la calidad, el contexto y el potencial de esos datos que quienes los utilizan a diario.
• Datos como producto: Cada equipo debe tratar sus datos no como un subproducto residual de sus operaciones, sino como un «producto» valioso para el resto de la organización. Esto implica que los datos deben ser accesibles, confiables, seguros y fáciles de encontrar y utilizar por otros departamentos, de forma similar a como se consume una API pública.
Este cambio de mentalidad es tan poderoso porque distribuye la responsabilidad y fomenta una cultura de colaboración. Romper silos, por tanto, empieza por rediseñar la propiedad y la responsabilidad sobre los datos, empoderando a los equipos para que compartan valor de forma proactiva. Pero esta filosofía de dominios autónomos que comparten datos como productos solo funciona si existe un lenguaje común y un mecanismo de conexión estandarizado.
2. Las APIs son el Pegamento Invisible del Nuevo Ecosistema Empresarial
Las APIs (Interfaces de Programación de Aplicaciones) son la tecnología que hace posible la conexión fluida entre sistemas. Su impacto estratégico es transformar silos en ecosistemas. Las APIs permiten descomponer sistemas monolíticos y rígidos en un conjunto de servicios modulares que pueden evolucionar de forma independiente. Este enfoque acelera drásticamente el ritmo de la innovación, ya que los equipos pueden desarrollar y actualizar funcionalidades sin afectar al resto del sistema.
3. La IA no es Magia: Es un Conjunto de Herramientas Especializadas para Trabajos Específicos
Adoptar la IA «porque sí» es una receta para el fracaso. El enfoque más práctico y efectivo es comenzar por la métrica de negocio o KPI que se desea mejorar, ya sea reducir costos, aumentar ingresos o elevar la satisfacción del cliente. La IA no es una solución mágica y única, sino un conjunto de tecnologías especializadas que, aplicadas de forma inteligente, resuelven problemas concretos. Por lo que debes tener presente, como te dije en un apartado de arriba, no todos los tipos de IA sirven en el proceso. Sin embargo, para que no te quedes sin claridad al respecto, te comparto más claramente como sería en función de lo que quieres hacer:
- Para Ahorrar Costes y Mejorar la Eficiencia: IA Conversacional. Ya que esta tecnología está diseñada para gestionar interacciones repetitivas y de bajo valor, como consultar el estado de un pedido, cambiar una contraseña o programar una cita. Al automatizar estas tareas, la IA conversacional libera a los agentes humanos para que puedan centrarse en resolver problemas más complejos que requieren empatía y pensamiento crítico.
- Para Aumentar Ingresos: Aprendizaje Automático (Machine Learning). Los modelos de Machine Learning (ML) analizan patrones en grandes volúmenes de datos para predecir comportamientos. Por ejemplo, pueden identificar el momento exacto en el journey de un cliente en el que una intervención de ventas es más probable que tenga éxito. También pueden enrutar a un cliente al agente con el historial de conversión más alto para ese tipo de perfil. La empresa IONOS utilizó esta técnica para aumentar sus tasas de conversión de ventas en un 68%.
• Para Mejorar la Satisfacción del Cliente: IA Generativa. Esta IA actúa como un copiloto para los agentes humanos. Puede generar resúmenes automáticos de interacciones previas con un cliente, sugerir respuestas basadas en artículos de una base de conocimiento o automatizar las tareas posteriores a una llamada, como la categorización y el registro del caso. Esto permite a los agentes ser más rápidos, precisos y enfocarse completamente en la necesidad del cliente.
El verdadero valor de la IA no reside en la tecnología en sí misma, sino en su aplicación estratégica para resolver problemas de negocio reales y medibles.
4. Para Conectar tus Datos, Quizás no Necesites Moverlos: El Enfoque de Data Fabric
La idea de que para unificar los datos de una empresa es necesario moverlos todos a un único repositorio central —como un data lake o data warehouse— es un paradigma que está siendo desafiado. Los datos de una organización moderna están dispersos por naturaleza en sistemas locales, aplicaciones SaaS en la nube, bases de datos relacionales y más. Intentar consolidarlos físicamente es un proyecto masivo, costoso y que consume mucho tiempo.
Aquí es donde el enfoque de Data Fabric ofrece una alternativa más ágil. Dado que es una arquitectura que actúa como una «capa unificada» que conecta y expone los datos de toda la organización sin importar dónde residan físicamente.
Para entenderlo con una analogía sencilla: en lugar de mover todos los libros de diferentes bibliotecas a un único edificio central, un Data Fabric crea un catálogo unificado que te dice exactamente dónde está cada libro y te permite acceder a él directamente desde su ubicación original. Esto evita el proyecto titánico y costoso de construir un único y gigantesco edificio para albergar todos los libros del mundo.
La principal ventaja de esta arquitectura es que emplea una capa de virtualización para acceder a los datos desde sus fuentes. Esto minimiza la duplicación de información, reduce los costes de almacenamiento y permite el acceso a los datos en tiempo real. Como resultado, la toma de decisiones se vuelve más ágil y se evita la dependencia de lentos y complejos proyectos de migración física de datos.
Si ya se, es una conclusión un poco larga, pero te aseguro que te servirá de mucho y de seguro te aclaró aún más el panorama.
Así que recuerda, La Agilidad Empresarial se mide por la capacidad de adaptación que te brinda la velocidad de la información. Motivo por el cual, la conexión de silos no es una tarea de limpieza de datos; es la re-arquitectura estratégica que transforma su organización de una colección de feudos aislados a un organismo predictivo y cohesivo.
«Romper los silos es una transformación que comienza con un cambio de mentalidad, se habilita técnicamente mediante conectores universales y arquitecturas virtuales, se potencia con herramientas inteligentes para resolver problemas de negocio y se ejecuta con un liderazgo transversal y empoderado.»
Mi querido amigo lector una vez más, gracias por tu tiempo.
Pd: Se viene Agiles Latam y muchos me han preguntado por redes sociales si estaré participando. La verdad, aunque dispongo de la entrada aun no lo sé, ya que tengo diversos compromisos con algunas empresas esta semana. Sin embargo, estoy haciendo todo lo posible para asistir y compartir con ustedes un par de charlas que ya tengo preparadas. Así que por redes les estaré avisando.
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Lecturas Recomendadas
- The Digital Transformation Playbook: Rethink Your Business for the Digital Age – (David L. Rogers): Guía práctica que ayuda a las empresas a repensar cinco dimensiones esenciales (clientes, competencia, datos, innovación y valor). Incluye casos de estudio, marcos y ejercicios para diseñar estrategias de transformación digital. (Ver más)
- Essential Scrum: A Practical Guide to the Most Popular Agile Process –( Kenneth S. Rubin): Guía completa que cubre los roles, eventos y artefactos de Scrum, así como escalado, métricas y buenas prácticas. Ofrece un enfoque práctico para implementar Scrum en equipos y organizaciones. (Ver más)
- Scrum Mastery: From Good to Great Servant‑Leadership – (Geoff Watts): Se centra en el liderazgo de servicio, la mentalidad y las habilidades interpersonales necesarias para que un Scrum Master sea eficaz. Incluye relatos y estudios de casos para ilustrar comportamientos excepcionales. (Ver más)
- Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ᵃ ed.) – (Stuart Russell & Peter Norvig): Introducción exhaustiva a la teoría y práctica de la IA. La 4ª edición actualiza el contenido con aprendizaje automático, aprendizaje profundo, sistemas multi‑agente, robótica, procesamiento del lenguaje natural, causalidad, programación probabilística, privacidad, equidad y seguridads. (Ver más)
Próximos Eventos
- Agiles Latam 2025: Del 16-18 de Octubre en Santiago de chile, se estará realizando el evento más grande de agilidad en Latinoamérica. Evento que contará con la participación de los principales referentes en temas de agilidad de la región. (Ver Noticia)
- 8.8 Matrix 2025: El 2 y 3 de octubre en Santiago de chile, se estará realizando La conferencia 8.8 de ciberseguridad celebra su 15.º aniversario. Habrá talleres, competencia de “captura la bandera” y una ponencia de Eva Galperin sobre ciberfascismo. Es un punto de encuentro clave para profesionales de seguridad informática en Latinoamérica. (Ver Noticia)
Si Conoces de algún evento sobre tecnología, agilidad o inteligencia artificial que se vaya a realizar, escríbeme a: hernanhurtado@lapiraguadigital.com
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