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Enlas salas de juntas, la IA se trata cada vez más como un mandato y no como una estrategia. Los resultados, sin embargo, rara vez alcanzan las expectativas.
El MIT reveló que solo 5% de los 40 mil millones de dólares invertidos en IA generó un retorno medible. El problema no es tecnológico — es de liderazgo. La tecnología funciona, pero la ejecución falla: por lo general el problema está en los procesos y a la hora de implementar, simplemente se construye sobre el caos sistemas sin capacidad de aprender, adaptarse ni alinearse con la forma en que el negocio realmente opera.
Fundadora de Al Chile Media —agencia de desarrollo web y branding con más de 300 proyectos en México y Estados Unidos— y de TRiAGE Business Health, consultora especializada en diagnóstico e implementación de IA empresarial, Margot Duek Kalach se ha convertido en la referente a la que acuden los directivos antes de invertir en implementaciones de IA, que sus iniciativas de IA se estanquen, los presupuestos se disparen y la claridad desaparezca. Su trabajo vive en la intersección de la estrategia, las operaciones y la IA aplicada — no experimentación sin dirección, sino sistemas diseñados para funcionar bajo la presión y las condiciones reales del negocio.
Su punto de partida resulta incómodo para muchos líderes: la razón por la que las empresas pierden dinero no es la elección de la tecnología equivocada, sino la omisión de la etapa de planeación estratégica. Margot llega antes de que la implementación tome lugar, y lo que encuentra suele sorprender.
Lo que separa el éxito del fracaso no es la ambición, sino la comprensión profunda del escenario en el que se encuentra la empresa antes de empezar a invertir en desarrollar un sistema con IA.
En algunos escenarios, la solución es una herramienta existente que cuesta 20 dólares al mes. En otros casos, la empresa todavía no está lista para integrar IA en sus operaciones. Y, a veces, la situación exige un sistema profundamente integrado, construido a la medida para operar integralmente en todos los niveles de la organización.
El error que los líderes siguen cometiendo
Muchos equipos tratan la IA como un atajo: intentan corregir procesos sin entender el origen del problema. Margot compara este error con una consulta médica: llegar con un consultor y decir “necesitamos un sistema de IA costoso” es como ir al médico, decir “me duele la rodilla” y pedir cirugía antes de cualquier diagnóstico. El problema podría resolverse con descanso, fisioterapia o medicamento, pero saltarse esa evaluación lleva directo a una intervención innecesaria, a agravar la lesión y, en casos más extremos, da lugar a una lesión que no existía originalmente.
Con la IA pasa lo mismo, la definición del problema lo determina todo.
Un caso de una empresa de servicios financieros lo ilustra con claridad; la organización describía su desafío como “mi equipo es muy lento” y la solución que imaginaban era un impulso de eficiencia para el equipo.
Sin embargo, lo que necesitaban no era un chatbot, sino un agente de IA completamente orquestado para gestionar el flujo de preaprobación de principio a fin. El sistema que Margot diseñó gestionaba solicitudes de documentos, guiaba a los clientes durante el proceso de envío con ejemplos contextuales, extraía y validaba datos, realizaba verificaciones automatizadas e integraba sistemas de buró de crédito. Un trabajo que antes requería un equipo de cinco personas operando mediante múltiples traspasos manuales se resolvió con un recurso que redujo el tiempo de la operación de 30 días a 3.
El impacto fue estructural, no incremental. El ciclo de ventas se redujo en 90% porque el sistema eliminó la incertidumbre, el retrabajo y la dependencia manual; no porque el equipo trabajara más rápido. El cuello de botella nunca fue el esfuerzo humano, sino la ausencia de una estructura inteligente que lo sostuviera.
Otro caso refuerza el patrón; la dirección de una empresa de operaciones industriales atribuía los retrasos en pagos a ineficiencias internas. Margot descubrió que el problema real era la verificación manual de facturas: un proceso que frenaba los pagos y exponía a la empresa a riesgos de incumplimiento. Al automatizar la verificación a nivel de sistema, la IA eliminó tanto el retraso operativo como la exposición regulatoria. El proceso de pago no estaba roto; la vulnerabilidad que vivía dentro de él era la ruptura.
Una consultora que trata la IA como superpoder, no como sustituto
La filosofía de Margot es directa: la IA debe exponenciar lo que los equipos son capaces de hacer, no reemplazarlos. Esa perspectiva la ha posicionado no como una simple proveedora tecnológica, sino como una asesora estratégica que orienta la construcción de infraestructura de IA sólida y duradera en las organizaciones.
Los directivos recurren a ella para cuestionar supuestos, poner a prueba sus estrategias y determinar si la IA debe formar parte de la solución. Su autoridad va más allá de los proyectos de consultoría: incluye conferencias con el respaldo de Google y Stripe, así como sesiones académicas en el Tec de Monterrey, donde imparte materias del campo de IA aplicada con la misma disciplina que lleva a las salas de juntas. Educa sin espectáculo y asesora sin atajos. Para Margot, los resultados importan más que la ambición.
Un futuro que recompensa a quienes piensan con disciplina
El futuro que Margot construye rechaza la teatralidad alrededor de la IA, favorece a los líderes que actúan con claridad antes de implementar y a las organizaciones que tratan la IA como infraestructura, no como ornamento. Su trabajo en TRiAGE Business Health continúa expandiéndose en auditorías, desarrollo de IA empresarial y formación ejecutiva, todo anclado en el mismo principio: la precisión precede al desempeño.
“La IA no es un anuncio de que tu empresa es moderna. Es una herramienta que tiene que justificarse a través de la generación de un retorno. Cuando los directivos entienden eso, todo cambia: la forma de implementar, la forma de medir y, sobre todo, los resultados.”
La IA tiene que estar anclada en intención, no en exageración para ser relevante para las empresas. Ese estándar define el trabajo de Margot y explica por qué cada vez más directivos la buscan cuando se espera que las inversiones en IA generen resultados reales, no solo impresiones.
