Déjame contarte dos conversaciones que tuve en tres días, porque entre las dos está todo lo que pienso sobre este tema.
La primera fue con el coordinador de servicio de un club. Había heredado una plataforma que la institución acababa de dar de baja, y me contó el final completo sin que yo se lo preguntara. Era buena. Nadie sabía usarla. Y no había a quién preguntarle, porque cada consulta al proveedor tenía precio.
Entonces dejaron de preguntar. Y terminaron usándola para responder mensajes y nada más.
La segunda fue dos días antes, con el gerente comercial de un retail, en el minuto sesenta de una demo. Nadie le había preguntado nada y lo puso sobre la mesa él solo: lo que no querían era tomar una solución buena y que después el equipo no la capitalizara.
¿Notas lo que ninguno de los dos mencionó? La tecnología. Los dos me estaban describiendo el mismo problema y ninguno lo llamó por ese nombre.
Y acá va lo que creo, que no es una idea original pero sí es la que veo confirmarse cada semana: lo que decide el resultado de una plataforma no es la plataforma. Es si alguien acompaña a tu equipo hasta que la use de verdad. Cuando tu usuario no le encuentra valor, vuelve a su Excel o a su cuaderno, la licencia se sigue pagando, y el uso se apaga sin que nadie lo anuncie en ninguna reunión.
En tres días escuché esa idea en cuatro conversaciones distintas. Dos de las cuatro la formularon ellos antes que yo.
Tu equipo no abandona una herramienta. Deja de preguntar
Quiero que veas el mecanismo completo, porque casi siempre se cuenta al revés.
Alguien de tu equipo no sabe cómo hacer algo. Pregunta. La respuesta tarda tres días, o llega con un costo pegado, o llega en un ticket que le contesta alguien que no conoce tu operación. A la tercera vez que le pasa eso, deja de preguntar. Y no te avisa: simplemente encuentra la manera de resolverlo por fuera, que casi siempre es la manera vieja.
¿Y qué te queda desde ahí? Tu plataforma usada solo en la parte que ya se entendía el primer día.
El resto del producto sigue ahí. Nadie lo abre, y tú me lo pagas entero todos los meses.
Cuando llega la renovación, la conversación en tu comité dura cinco minutos: pagamos esto, usamos una décima parte, démosla de baja.
Y ahora fíjate dónde se tomó de verdad esa decisión. No la tomó el comité que estaba en la sala. La tomaron cinco personas que se cansaron de preguntar, meses antes, y ninguna de ellas estaba en esa reunión.
¿Y cuál es el reflejo de siempre? Capacitar.
Yo lo he hecho, y me ha salido mal, así que no te lo digo desde afuera. Armas una sesión de dos horas la primera semana, con el sistema vacío. Tu gente todavía no tiene un caso real que traer, así que nadie tiene una pregunta real que hacer, y todos salen de ahí diciéndote que estuvo muy clara.
Las preguntas que importan aparecen tres semanas después, cuando tu gente intenta cerrar el mes y descubre que dos vistas dan cifras distintas. Para entonces la capacitación terminó, y el proveedor volvió a su bandeja de tickets.
Si la herramienta es buena, ¿para qué hace falta nadie?
Esta objeción es buena y tiene razón en la mitad, así que vale la pena dársela entera antes de contestarla.
Un producto que necesita un consultor al lado para que alguien lo abra tiene un problema de producto. Esa es la promesa completa del software moderno: que se explique solo. Y en la interfaz se cumple. Hoy nadie necesita un manual para mandar un mensaje o para mover una tarjeta de etapa.
Solo que tu equipo no está comparando tu plataforma nueva contra otra plataforma. La está comparando contra su hábito.
Y su hábito ya funciona. Es lento, es frágil, vive en un Excel que solo entiende una persona. Pero nunca falla delante del jefe, y no obliga a preguntar nada.
¿Contra qué compite entonces una interfaz clara? Contra la costumbre.
Para desplazarla hace falta que la plataforma le resuelva a esa persona un problema que tenía hoy, con sus datos, en su caso. Y que alguien esté ahí cuando no salga a la primera, que es lo que va a pasar.
Acompañar es convertir preguntas en configuración
Acompañar no es tener una mesa de ayuda, y la diferencia está en el destino de la pregunta.
En un modelo de tickets, la pregunta se responde y se cierra. Alguien te explica cómo filtrar mejor y tu persona aprende a convivir con el problema para siempre.
En un modelo de adopción, la pregunta se responde y se convierte en un cambio dentro del sistema. Alguien revisa por qué ese registro no le aparecía, y casi siempre la respuesta no era una explicación: era un permiso mal asignado, o una vista que nadie configuró para su rol.
La segunda respuesta te cuesta más ese día. Y elimina la pregunta para siempre.
¿Y sabes qué es lo peor? Que ese es todo el trabajo, y es tan poco glamoroso como suena. Alguien disponible sin contador durante tus primeras semanas, que entienda tu operación lo suficiente para traducir cada duda en un ajuste concreto, y que lleve la cuenta de qué ajustó.
Lo escribí así en una propuesta hace unos días, y lo sostengo: el acompañamiento no es un extra. En un equipo pequeño, la adopción se gana o se pierde ahí, y no en la herramienta.
Y ahora déjame adivinar qué estás pensando, porque yo pensaría lo mismo leyendo esto: "Eduardo, tú vives de vender acompañamiento, obviamente vas a decir que hace falta".
Es verdad. Cóbramelo de esta manera: haz la cuenta que te dejo al final antes de contratarme a mí o a nadie. Si el número te sale bien, ahórrate la conversación.
Lo que encontró McKinsey estudiando 20 empresas
Lo cito por una sola razón, y es que me obligó a cambiar de opinión sobre el tamaño del problema.
El 28 de agosto McKinsey publicó un estudio de 20 empresas que sí crearon valor con IA. Su conclusión cabe en una línea: la ventaja competitiva es la capacidad de la organización de convertir tecnología en valor de negocio, y no la tecnología misma.
Y al lado ponen el contrapeso, que es la parte que me dejó pensando. El 94% de las empresas todavía no ha creado valor real con IA, según su propio informe de este año.
Casi todo el mercado tiene la misma tecnología disponible que tú. Casi nadie construyó la capacidad de usarla.
Ahora, honestidad: ¿ese estudio dice lo mismo que yo? No. Esas 20 empresas construyeron la capacidad adentro, no me la compraron a alguien como yo.
Lo que sostengo es más modesto: esa capacidad no te aparece sola en seis semanas, y alguien tiene que sostenerla mientras se forma. Después, cuanto antes deje de hacerte falta, mejor para los dos.
La cuenta que puedes hacer esta semana
No necesitas contratarme a mí ni a nadie para saber en qué caso estás. Necesitas diez minutos.
Abre la última factura de tu plataforma principal y ponla al lado del número de personas que entraron a ella el mes pasado. No usuarios con licencia: personas que entraron.
Después pregúntale a dos de ellas qué duda tuvieron la semana pasada y qué hicieron con esa duda.
El criterio de lectura es simple. Si no pueden nombrar la pregunta, o si la nombran y la respuesta fue arreglárselas por su cuenta, ya no estás en un problema de licencias y ninguna funcionalidad nueva te lo va a arreglar.
Tu equipo no abandona una herramienta. Abandona el preguntar.
Esa cuenta la haces solo, y la conversación que sigue es con esas dos personas, no conmigo. Si después de tenerla quieres una lectura externa, ahí sí escríbeme.
¿Por qué mi equipo no usa la herramienta que compramos?
Casi siempre porque preguntar salió caro o lento. Cuando una duda tarda días o tiene un costo asociado, la gente deja de preguntar y usa solo la parte que entendió el primer día. El resto del producto se paga y no se abre, hasta que alguien propone dar de baja la licencia.
¿Qué es la adopción de tecnología en una empresa?
Es el proceso por el que un equipo cambia su forma de trabajar y empieza a resolver dentro de la plataforma lo que antes resolvía en un Excel o por WhatsApp. No se mide con licencias compradas, se mide con usuarios activos, con datos completos y con decisiones que se toman a partir de esos datos.
¿Capacitar al equipo no es suficiente para la adopción?
La capacitación inicial ayuda poco por una razón de calendario. Se hace con el sistema vacío, cuando nadie tiene todavía un caso real, y las dudas que importan aparecen semanas después con datos adentro. Sirve más un acompañamiento que responda en ese momento y convierta cada duda en un ajuste del sistema.
¿Cuánto tarda una transformación con IA en dar retorno?
En el estudio de McKinsey sobre 20 empresas que sí crearon valor, quedaron positivas en caja entre uno y dos años, y vieron el beneficio completo entre tres y cuatro. Es un horizonte más largo del que suele asumir un comité, y explica por qué los proyectos evaluados a un trimestre se cancelan antes de rendir.
¿Conviene empezar con muchos pilotos o con pocos frentes?
Con pocos. Dos tercios de las empresas que crearon valor en ese estudio se concentraron en tres dominios de negocio o menos, eligiendo puntos donde una mejora pequeña movía el resultado financiero. Repartir pilotos por toda la organización dispersa el esfuerzo justo cuando hace falta profundidad para que algo se adopte.
