Salir del nicho: el próximo desafío de la inversión de impacto
27 Julio, 2026
Por Cecilia Solé*
En plena carrera por la transformación digital, las organizaciones se enfrentan a un desafío cotidiano: el dilema de las herramientas. Mientras las plataformas de Inteligencia Artificial (IA) se multiplican a una velocidad imposible de seguir, surge una tentación recurrente: adoptar el modelo de moda, la extensión del momento o la última aplicación generativa con la expectativa de que resuelva, por sí sola, la eficiencia operativa.
La tecnología sin arquitectura suele derivar en frustración. El verdadero motor de la productividad no reside en la herramienta que elegimos, sino en la solidez del proceso que intentamos optimizar. Y en el área de la gestión de la sustentabilidad y el impacto social somos nosotros los responsables más idóneos para definirlo.
En los espacios de trabajo que venimos impulsando desde el GDFE en el marco de la agenda de Tecnología para el Impacto Colectivo, aparece de manera recurrente una misma pregunta: ¿cómo aprovechar las posibilidades de la Inteligencia Artificial sin sumar nuevas capas de complejidad a organizaciones que ya gestionan múltiples herramientas, bases de datos y procesos?
Enamorarse del proceso, no de la herramienta
Hoy presenciamos una auténtica “guerra de adopción” tecnológica. Frente al inevitable temor a quedarse afuera (FOBO), muchas organizaciones terminan acumulando plataformas complejas llenas de campos vacíos, mientras la gestión real sigue ocurriendo en planillas manuales pero vivas.
Las herramientas van a cambiar; es un hecho. La ventaja competitiva no está en el modelo de IA que contratemos (el cual se convierte progresivamente en un commodity), sino en la calidad de nuestros datos y en el conocimiento profundo de nuestro contexto. Ningún consultor ni modelo externo conoce mejor la dinámica de una organización que quien la ejecuta a diario.
La “sábana de datos”: la arquitectura que sostiene todo
En el marco de la agenda de Tecnología para el Impacto Colectivo, el intercambio con nuestros socios mostró que muchos de los desafíos que inicialmente se plantean como problemas tecnológicos (automatizar consultas, ordenar beneficiarios, sistematizar información o mejorar el seguimiento de intervenciones) esconden, en realidad, preguntas previas sobre procesos, datos y criterios de gestión.
Antes de sumar una capa de automatización, es imprescindible construir la arquitectura básica de información (la llamada “sábana de datos”). Esto implica definir aspectos tan elementales pero determinantes como:
- Identificadores únicos: Establecer qué dato valida inequívocamente a un usuario (DNI, correo electrónico, ID único) y cómo gestionar sus duplicados.
- Trazabilidad: Registrar el historial, el estatus actual y la acción posterior requerida.
- Granularidad: Separar adecuadamente la información para permitir análisis posteriores precisos.
La regla es directa: si el proceso está bien diseñado, la IA lo hará más rápido y mejor; si el proceso está mal concebido, la tecnología sólo acelerará el fallo.
IA como acelerador: de la clasificación al Human in the Loop (HITL)
Una vez estructurada la base de datos, la IA se transforma en un aliado táctico. Sus aplicaciones más efectivas permiten:
- Clasificar y agrupar: Identificar patrones o categorizar solicitudes masivas automáticamente.
- Sanitizar datos: Anonimizar información sensible mediante reglas de reemplazo para proteger la privacidad de poblaciones vulnerables.
- Sintetizar y consultar: Resumir grandes volúmenes de interacciones o consultar documentos extensos con herramientas acotadas a fuentes verificadas (como NotebookLM) para evitar “alucinaciones”.
- Automatizar respuestas: Identificar el 20% de las preguntas recurrentes que consumen el 80% del tiempo del equipo.
No obstante, la automatización tiene un límite ético y operativo claro. En la toma de decisiones críticas, como la asignación de recursos, intervenciones sociales complejas o derivaciones delicadas, la supervisión humana (HITL) es un no negociable.
Recuperar el rol de agentes de cambio
Aprender a delegar en la tecnología los procesos repetitivos no busca reemplazar el criterio humano, sino liberarlo. Cuando los equipos reducen el tiempo dedicado a la carpintería operativa y al ordenamiento de datos, recuperan espacio para el pensamiento estratégico, la empatía y la toma de decisiones.
El consejo para navegar la ola tecnológica es volver a lo básico: diseñar la arquitectura, testear los procesos con datos reales y recordar que la tecnología es solo el vehículo: la estrategia sigue estando de nuestro lado.
*Cecilia Solé es Coordinadora del Horizontal “Tecnología para el Impacto Colectivo” de GDFE.
