Muchas transformaciones digitales fracasan por una razón simple. Quienes conocen los problemas no tienen las herramientas para resolverlos, y quienes tienen las herramientas no conocen los problemas.
En finanzas, operaciones, supply chain, comercial o gerencia, los equipos conviven todos los días con ineficiencias que les quitan tiempo, generan errores y limitan sus decisiones. Saben dónde está el problema, pero muchas veces no saben que hoy se puede resolver sin ser especialista en tecnología.
La inteligencia artificial cambió eso, y las organizaciones que lo entiendan primero van a tener una ventaja importante.
El punto de entrada
Durante años, la transformación digital fue un proyecto del área de TI. Las iniciativas llegaban desde arriba o desde el área técnica, se implementaban sobre procesos que ese equipo no entendía del todo, y el usuario final terminaba sin adoptar la solución. Quedaban sistemas caros subutilizados, resistencia al cambio y una distancia cada vez mayor entre quienes eligen la tecnología y quienes trabajan con ella.
La IA generativa cambió esa lógica. Hoy quien conoce el problema puede construir la solución, o al menos diseñarla, sin escribir código y sin depender de un equipo técnico en cada iteración. Las herramientas responden en lenguaje natural y entregan resultados funcionales en pocas horas.
Además, esto ya está ocurriendo. Los colaboradores usan IA por su cuenta para resolver sus tareas, muchas veces sin que TI lo sepa. A la organización le toca decidir si eso pasa con acompañamiento y visibilidad, o por fuera de sus procesos.
Hoy el cuello de botella está en saber dónde aplicar la IA y en acompañar a los equipos mientras lo hacen.
Lo que vimos en el campo: el caso Eurofarma
Eurofarma, compañía farmacéutica multinacional, convocó a un grupo de colaboradores de distintas áreas, ninguno con formación tecnológica. La invitación era simple: si tienes un problema en tu trabajo que crees que la tecnología podría resolver, este es el espacio. No se buscaba a desarrolladores. Se buscaba a personas que conocen los procesos desde adentro y que, por lo mismo, saben mejor que nadie qué debe resolver una solución, aunque no sepan construirla.
Cada área tenía problemas concretos, medibles y con efecto directo en sus resultados, y en la mayoría de los casos existía una solución con IA que podía abordarlos. Lo que faltaba era conocimiento y acompañamiento, no capacidad técnica.
De esa experiencia sacamos una metodología que hoy podemos replicar.
Quienes conocen el problema son los mejores diseñadores de su solución. La IA les da las herramientas, y Spherical aporta la metodología y el acompañamiento.
El modelo: tres fases
A partir del trabajo con Eurofarma desarrollamos el Sprint de Innovación Corporativa, un programa que avanza en tres fases.
Primera fase: preparación y mentoría individual
Cada participante completa un formulario donde describe su problema: qué proceso afecta, quién lo vive, qué se ha intentado antes y qué resultado esperaría. Con esa información, el equipo de Spherical investiga cada caso antes de hablar con la persona. Revisamos el contexto del proceso y las soluciones de IA que podrían servir.
Después hacemos una mentoría individual con cada participante. Ahí revisamos su propuesta y definimos el enfoque más viable, de modo que llegue al sprint con el problema delimitado y una ruta de solución.
Los participantes también reciben una formación introductoria de una hora y media a dos horas. El contenido no es técnico: trata del impacto de la IA en los procesos de negocio, de cómo funcionan las herramientas actuales y de los primeros ejercicios de diseño de solución.
En paralelo, trabajamos con el sponsor ejecutivo de la organización para definir los retos de negocio del sprint. Los problemas deben ser reales, tener impacto medible y contar con el respaldo de la dirección.
Segunda fase: el sprint presencial
El evento se hace fuera de la oficina. Cambiar de entorno forma parte del diseño. Los participantes trabajan solos o en grupos sobre un problema de su área, con mentores especializados en IA y desarrollo de producto. Como los mentores ya conocen cada caso, el tiempo del evento se dedica a construir.
En Eurofarma usamos Claude Code. La empresa se encargó de que cada computador tuviera una licencia activa y las condiciones necesarias, así que nadie perdió tiempo instalando programas ni aprendiendo lo básico, y desde las primeras horas se estuvo construyendo. Al cierre del día, cada participante o equipo presenta ante los directivos un prototipo funcional, un artefacto o un mapa de cómo desarrollaría la solución.
Lo que se presenta es una solución que existe y que se puede probar, construida por las mismas personas que conocen el problema.
Tercera fase: implementación y acompañamiento
El sprint es el punto de partida, y esta fase decide si el esfuerzo tiene impacto.
Los estudios de los últimos años muestran que las iniciativas de IA se pierden sobre todo al pasar del prototipo a la operación. Gartner proyectó que al menos el 30% de los proyectos de IA generativa serían abandonados después de la prueba de concepto, y el análisis de la iniciativa NANDA del MIT (2025) concluyó que la gran mayoría de los pilotos no logra un impacto medible en los resultados financieros. Las causas rara vez son técnicas. Con frecuencia se trata de datos sin preparar, falta de gobernanza y ausencia de alguien responsable de llevar la solución a producción.
En industrias reguladas como la farmacéutica, la exigencia es mayor. Una solución que toca procesos de calidad o registros regulados necesita controles de acceso, trazabilidad y validación de sistemas computarizados antes de operar. Por eso, en esta fase los prototipos con mayor potencial pasan a implementación. Un equipo de especialistas de Spherical se hace cargo del desarrollo, cumple los protocolos que definan las áreas de informática y de calidad de la organización, y lidera la puesta en marcha en el entorno real de la empresa.
Desde ahí, el modelo de trabajo depende de cada caso. Spherical asume el soporte, el mantenimiento y la mejora continua de las soluciones que los equipos diseñaron. Trabajamos bajo un principio: las herramientas y el conocimiento quedan en la organización. La empresa no queda atada a un proveedor ni recibe un software estático, sino un equipo que evoluciona la solución junto con ella.
Un programa a la medida de cada empresa
Cada participante trabaja sobre su propio problema, y ese problema se estudia antes del evento. Los retos generales se definen con el sponsor ejecutivo. La metodología se repite de una empresa a otra, pero los casos, los contenidos y las soluciones cambian según el área y la persona.
Esto ayuda a evitar un error frecuente en este tipo de programas, que es construir prototipos atractivos sobre problemas mal definidos.
Lo que cambia para las organizaciones
El efecto va más allá de la solución que sale de cada sprint. Cambia la relación de los equipos con la tecnología.
Quienes participan dejan de ver la IA como una amenaza o como un proyecto ajeno a su trabajo, porque la usaron para resolver un problema que ellos mismos identificaron. Eso produce una adopción real, distinta de la que se logra con una política corporativa.
La organización también obtiene un registro de sus propias necesidades tecnológicas. Cada sprint muestra dónde están los cuellos de botella, qué áreas tienen más capacidad para incorporar innovación y dónde hay potencial sin aprovechar. Además, la experimentación con IA que ya ocurre de manera informal pasa a un cauce que TI puede ordenar y gobernar.
Para quienes toman decisiones, conviene ver el Sprint de Innovación Corporativa como una inversión en diagnóstico, adopción y capacidad interna, más que como un gasto en capacitación. Esa capacidad, desarrollada de otra forma, tomaría años.
Una reflexión para quienes lideran organizaciones
La pregunta que más escuchamos de los directivos ya no es si la IA es relevante para su empresa. Preguntan cómo entrar: por dónde empezar, a quién involucrar y cómo evitar que se convierta en un proyecto de TI que nadie usa.
Lo que hemos visto funcionar, y lo que vimos en Eurofarma, es partir por las personas que conocen el problema y no por la tecnología ni por el departamento de sistemas. Son los equipos que viven la ineficiencia todos los días, y con el acompañamiento adecuado pueden diseñar su propia solución.
La IA les da las herramientas y Spherical les da la metodología y el acompañamiento. Una transformación que nace dentro de la organización tiene más posibilidades de mantenerse en el tiempo.
Preguntas frecuentes
Sobre el Sprint de Innovación Corporativa
Es una metodología de tres fases que desarrollamos a partir de nuestro trabajo con Eurofarma, para que equipos sin formación técnica construyan soluciones de IA a sus propios problemas. Incluye preparación y mentoría individual, un sprint presencial de un día con mentores especializados, y una etapa de implementación y acompañamiento a cargo de Spherical.
No. El programa es para personas que conocen el problema desde adentro, sea cual sea su perfil. Los mentores de Spherical acompañan la parte técnica. El criterio de selección es conocer el proceso, no saber programar.
Cada participante completa un formulario con su problema. Antes del sprint, Spherical investiga cada caso, evalúa las soluciones posibles y lo conversa en una mentoría individual. Los retos generales se definen con el sponsor ejecutivo de la organización. El programa se arma sobre los problemas reales de la empresa.
Al cierre del sprint presencial, que dura un día, los participantes presentan prototipos funcionales, artefactos o mapas de solución. Los de mayor potencial pasan a implementación: un equipo de Spherical desarrolla la solución respetando los protocolos de TI de la organización, y asume su soporte, mantenimiento y mejora continua.
Un prototipo es el punto de partida. Cuando la solución toca procesos regulados, la implementación incorpora los controles y la validación que exijan las áreas de TI y de calidad de la organización.
En una consultoría tradicional, expertos externos diagnostican y proponen soluciones. En el Sprint de Innovación Corporativa, las personas que viven el problema construyen la solución con acompañamiento experto, así que la adopción parte desde el primer día. Además, cada caso se investiga y se trabaja de forma individual antes del sprint, y las herramientas y el conocimiento quedan en la organización.
Spherical es una firma de innovación y tecnología con base en Santiago de Chile. Trabaja con empresas medianas y grandes de distintas industrias en la adopción e implementación de inteligencia artificial aplicada a procesos de negocio.