Tech y negocio tienen objetivos distintos, lenguajes distintos y urgencias distintas. Y eso sabotea cada intento de adopción real. La desalineación entre áreas tecnológicas y de negocio representa un desafío crítico, especialmente en un contexto donde IA generativa y machine learning están redefiniendo la industria. En la industria financiera y de seguros, donde la velocidad, la regulación y la competencia exigen precisión, esta desalineación puede significar la diferencia entre un piloto exitoso y una inversión perdida.
Según el Global Banking Benchmark Study 2024, que recopiló respuestas de más de mil ejecutivos del sector bancario a nivel global, casi un tercio (32%) del presupuesto destinado a transformar la experiencia del cliente ya se orienta hacia iniciativas de inteligencia artificial, aprendizaje automático e IA generativa. Además, el 42% de los bancos afirma depender de journeys personalizados para mejorar la experiencia de sus clientes, algo que sería prácticamente inviable sin el soporte tecnológico necesario para procesar grandes volúmenes de datos y transacciones. En pleno 2025, la conexión entre IT y negocio ya no es opcional: es la infraestructura básica sobre la cual se construyen las nuevas ventajas competitivas.
Mientras los equipos técnicos debaten sobre modelos y precisión, los líderes de negocio buscan impacto, retorno y escalabilidad. ¿Cómo hacer que esas piezas encajen? Te cuento algunas estrategias para lograrlo:
1. Definir el “para qué” antes del “cómo”
Muchos proyectos nacen desde IT con entusiasmo técnico, pero sin un propósito claro de negocio. Antes de hablar de modelos, validá cuál es el problema real que la AI debería resolver. ¿Querés reducir el churn? ¿Mejorar el onboarding? ¿Aumentar la tasa de conversión? Sin eso, cualquier modelo es ruido.
2. Traducir KPIs en métricas de AI
Negocio habla en términos como NPS, cross-sell o ciclo de vida del cliente. IT necesita precisión, recall y coverage. Una función clave de alineación es la “traducción”: transformar KPIs del negocio en métricas técnicas accionables y viceversa.
3. Involucrar al negocio desde la fase de exploración
No esperes tener una demo para mostrar. Involucra a líderes de negocio desde el diseño. Que participen en los discovery sessions o en la definición de casos de uso. Su input temprano evita correcciones tardías.
4. Nombrar líderes híbridos
Las figuras intermedias, con entendimiento técnico y visión de negocio, son claves. Pueden ser product owners o analistas con background mixto. Lo importante es que entiendan ambas lógicas y puedan operar como traductores y mediadores.
5. Construir un backlog compartido
Si cada equipo tiene su propio roadmap, la desconexión es inevitable. Una única hoja de ruta, que integre prioridades técnicas y de negocio, obliga a las conversaciones incómodas (pero necesarias) y acelera decisiones.
6. Crear espacios de validación conjunta
Los pilotos no pueden evaluarse sólo por performance técnica. Hay que incluir validaciones cualitativas y de negocio. ¿El modelo predice bien, pero no genera acción? ¿Automatiza, pero no reduce tiempos? Validar en conjunto evita falsas celebraciones.
7. Cambiar la forma en que medimos madurez organizacional
Muchas organizaciones creen estar preparadas para adoptar AI porque cuentan con infraestructura o talento técnico. Pero la verdadera madurez se ve cuando negocio y tecnología diseñan juntos, evalúan juntos y se hacen preguntas incómodas en conjunto. AI no se escala solo desde la nube, se escala desde la cultura compartida.
8. Hacer visible el impacto (y el aprendizaje)
Mostrar los resultados no es solo hablar de accuracy. Es contar historias de cómo un modelo ayudó a tomar una mejor decisión, o qué se aprendió cuando falló. Eso genera narrativa, comprensión compartida e impulso para los próximos proyectos.
9. Acordar qué significa “éxito” desde el inicio
Un modelo puede funcionar técnicamente, pero ser inviable en producción. O puede mejorar un KPI marginal que al negocio no le importa. Por eso, el éxito tiene que definirse entre todos: qué se espera, en cuánto tiempo, con qué impacto.
10. Diseñar el equipo del futuro, no solo el del proyecto
Muchos equipos de AI se arman para el proyecto en curso, pero no con una visión de largo plazo. La alineación real ocurre cuando se piensa en estructuras sostenibles: ¿quién va a mantener el modelo? ¿Quién lo va a interpretar frente al negocio? ¿Qué capacidades necesitamos formar hoy para estar preparados mañana?
En AI, la tecnología puede estar lista, pero si la organización no lo está, nada avanza. Alinear IT y negocio no es un lujo metodológico: es el corazón de cualquier estrategia de adopción. Especialmente en industrias como la financiera y de seguros, donde el costo de no moverse —o de moverse mal— es demasiado alto. No se trata solo de hablar el mismo idioma. Se trata de construir un lenguaje nuevo, común, donde AI sea una herramienta al servicio de objetivos compartidos. Empieza por reconocer que las piezas del rompecabezas sí pueden encajar. Pero primero, tienen que sentarse en la misma mesa.
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