La historia tecnológica se repite en ciclos. Hace poco más de una década, el mantra era “Mobile First” y cualquier empresa que quisiera sobrevivir debía reorientar urgentemente su estrategia hacia los dispositivos móviles. Hoy el nuevo grito de batalla es “AI First”. Sin embargo, más allá del entusiasmo inicial, esta iniciativa plantea un desafío de transformación mucho más profundo y complejo.

En octubre de 2024, en Habi decidimos ser pioneros en abrazar esta filosofía “AI First”. No lo hicimos por moda, sino por convicción. Comprendimos que esta revolución tecnológica está aquí para quedarse y redefinirá radicalmente lo que hacemos, cómo lo hacemos y con quién lo hacemos. Como líderes, sentimos la responsabilidad ética y social de ayudar a nuestros equipos a navegar una transición que, si bien promete ser maravillosa, también puede generar incertidumbre y ansiedad.

Creemos firmemente que la inteligencia artificial, lejos de ser un riesgo inevitable para el empleo, puede convertirse en una poderosa herramienta democratizadora del conocimiento técnico y un potenciador real de las capacidades humanas. En Habi, por ejemplo, hemos visto perfiles no técnicos comenzar a automatizar tareas de manera autónoma o a colaborar con equipos de tecnología en proyectos que antes parecían inalcanzables. Esa apertura de posibilidades es transformadora cuando se acompaña con formación y confianza. Pero también entendemos que esta transición no será sencilla ni uniforme. A diferencia de otras revoluciones digitales, el ritmo de cambio que trae la IA es acelerado y no dará años para ajustarnos.

En este artículo queremos compartir por qué consideramos fundamental lanzar una iniciativa “AI First” en cualquier empresa—no solo tecnológicas—, cómo planificarla para obtener el apoyo del management y, finalmente, ofrecer consejos prácticos basados en nuestra propia experiencia en Habi, incluyendo los desafíos, controversias y aspectos éticos clave para una implementación consciente y exitosa.

¿Por qué lanzar una iniciativa “AI First”?

Lanzar una iniciativa “AI First” es mucho más que una tendencia pasajera o una simple adaptación tecnológica. Es una decisión estratégica que responde al profundo impacto transformador que la inteligencia artificial ya está generando en prácticamente todos los aspectos de nuestras vidas.

En primer lugar, estamos ante una tecnología que no solo mejora o acelera procesos: la IA redefine profundamente el qué, el cómo y el con quién hacemos las cosas. Ya no se trata simplemente de optimizar tareas, sino de repensar negocios completos, reconfigurar dinámicas laborales y revalorizar talentos. La inteligencia artificial está transformando sectores tan diversos como la salud, las finanzas, el comercio y la educación, y ninguna industria permanecerá intacta. Por lo tanto, para muchas organizaciones, avanzar hacia una estrategia AI First no es solo recomendable: es una forma concreta de prepararse para un cambio que ya está ocurriendo. Incluso en sectores donde la adopción será más gradual o regulada, incorporar la IA de manera responsable y proactiva será clave para no quedar rezagados.

Además, abrazar esta iniciativa tempranamente es una responsabilidad ética y social. La irrupción de la IA genera incertidumbre y ansiedad legítima en muchas personas respecto a la empleabilidad futura. Como líderes, tenemos el deber de guiar proactivamente a nuestros equipos en esta transición. La buena noticia es que la inteligencia artificial no es solo un agente disruptivo, sino que además permite un acceso más amplio y sencillo a habilidades técnicas antes reservadas a especialistas, ofreciendo nuevas oportunidades de crecimiento profesional. Nuestro rol es facilitar que nuestros colaboradores desarrollen las capacidades necesarias para aprovechar esas oportunidades, evitando así que la IA se convierta en una amenaza a su empleo. No es cuestión de sustituir personas por máquinas, sino de empoderar personas mediante máquinas.

Por otra parte, la historia tecnológica reciente demuestra que aquellas organizaciones que adoptan tempranamente cambios estratégicos profundos tienen una ventaja competitiva significativa. El ejemplo clásico fue la apuesta “Mobile First” que hizo Mark Zuckerberg en Facebook cuando nadie sabía exactamente cómo monetizar en móviles. Esta temprana decisión fue clave para posicionar a la compañía como líder indiscutido en su industria. De manera similar, aquellas empresas que hoy adopten una estrategia “AI First” tendrán una ventaja considerable frente a competidores más lentos o resistentes al cambio, y estarán mejor preparadas para enfrentar a nuevos jugadores que seguramente emergerán en el mercado impulsados por estas mismas tecnologías.

La diferencia es que esta vez el ritmo es mucho más vertiginoso: mientras la transición “Mobile First” dio a las empresas varios años para adaptarse sin perder relevancia, el impacto de la IA generativa está ocurriendo en cuestión de meses. ChatGPT alcanzó 1.000 millones de búsquedas por día en solo dos años, 5,5 veces más rápido que Google (Mary Meeker, 2025), y más del 50% de las compañías a nivel global ya han incorporado al menos una función de IA en su operación (McKinsey, 2024). No estamos frente a una tendencia: estamos inmersos en una transformación estructural que ya comenzó.

Finalmente, creemos en la existencia real de un escenario de beneficio compartido (“win-win”) para empleados, organizaciones y stakeholders externos. Pero alcanzar esta meta requiere una decisión clara y consciente por parte del liderazgo: iniciar, apoyar y sostener con convicción una estrategia integral “AI First”. El camino no será fácil ni lineal, y los resultados tampoco serán mágicos ni inmediatos; todo cambio profundo requiere tiempo, constancia y compromiso sostenido. Sin embargo, los beneficios potenciales justifican plenamente el esfuerzo.

Cómo planificarlo y lograr el buy-in del management

Una iniciativa “AI First” no puede limitarse a ser una propuesta aislada del área tecnológica ni una ocurrencia espontánea del equipo de innovación. Para tener éxito, es crucial que esta iniciativa sea concebida y promovida como una estrategia transversal de toda la compañía. Esto implica, desde el primer momento, involucrar activamente no solo a los líderes del área tecnológica, sino también a otros referentes claves del management y a representantes de todas las áreas. Cuantas más voces se incluyan, más amplio será el apoyo y más profunda la comprensión sobre la relevancia estratégica de este cambio.

El primer paso es conseguir un compromiso visible del management. Cuando el equipo directivo manifiesta de manera clara su respaldo y participa activamente, envía una señal inequívoca sobre la prioridad real de la iniciativa. No siempre este apoyo es fácil de conseguir, pero cuando sucede, su impacto es profundamente positivo, facilitando notablemente la movilización del resto de la organización.

Sin embargo, obtener este buy-in inicial requiere no solo un discurso inspirador, sino también una narrativa clara y bien articulada sobre los beneficios estratégicos de la iniciativa “AI First”. Es fundamental conectar la visión tecnológica con los objetivos y valores centrales de la organización. ¿Cómo esta iniciativa fortalece la misión y el propósito de la empresa? ¿Cómo impacta positivamente en los stakeholders externos, clientes, usuarios y la sociedad en general? Clarificar estos puntos desde el principio ayuda a reducir resistencias naturales que surgen frente al cambio y asegura una alineación profunda con las metas corporativas.

Una buena forma de construir ese apoyo gerencial es mostrar resultados concretos en poco tiempo. En Habi, por ejemplo, algunas de las primeras victorias vinieron desde áreas inesperadas: automatizaciones simples que ahorraron horas de trabajo operativo e incluso pequeños asistentes construidos por personas sin perfil técnico.

Estos logros no solo demostraron valor inmediato, sino que sirvieron como prueba viva de que la IA no era un proyecto abstracto ni exclusivo del área de tecnología, sino una herramienta real para empoderar a cualquier equipo. Ese tipo de evidencias tempranas puede ser clave para convencer al management de que vale la pena apostar.

Otro elemento crítico en esta planificación es establecer métricas claras de éxito desde el inicio. El management suele sentirse más cómodo apoyando iniciativas que tienen indicadores concretos y transparentes que permitan evaluar el progreso y ajustar el rumbo si es necesario. Algunas métricas relevantes podrían ser:

  • Porcentaje de colaboradores que completan exitosamente los programas de entrenamiento en IA.
  • Número de proyectos internos surgidos directamente de las capacitaciones.
  • Implementaciones reales de soluciones de IA en diferentes áreas de negocio.
  • Indicadores de productividad mejorados, tales como reducción del tiempo requerido en tareas repetitivas.
  • Encuestas internas que midan el nivel de confianza, adopción y satisfacción con el proceso.
  • Casos testimoniales que evidencien transformaciones profesionales y personales concretas.

Finalmente, es clave gestionar desde el inicio las expectativas sobre la iniciativa. Esta transición no será homogénea para todos y es importante comunicar claramente que habrá etapas de aprendizaje y adaptación. Ni todas las personas adoptarán la IA al mismo ritmo, ni los resultados serán inmediatos o espectaculares desde el día uno. El proceso es iterativo, gradual y exige paciencia estratégica. Reconocer explícitamente estas realidades genera confianza y permite abordar de forma honesta y abierta los desafíos que inevitablemente surgirán en el camino.

En este punto es importante resaltar que, incluso cuando inicialmente no se consiga el apoyo del senior management o del board, no hay que desalentarse ni abandonar la iniciativa. Una buena alternativa es identificar algún área específica dentro de la organización que pueda funcionar como catalizadora. Comenzar con un pequeño equipo o proyecto piloto puede generar resultados concretos y tangibles que sirvan como evidencia para, más adelante, obtener el buy-in completo del liderazgo superior. Pequeñas victorias iniciales pueden ser decisivas para ganar apoyo interno y demostrar el valor real de esta transformación.

Por último, es crucial superar el prejuicio de que estas iniciativas tecnológicas avanzadas son únicamente accesibles para empresas de países desarrollados o exclusivas del Silicon Valley. Desde Latinoamérica podemos no solo abrazar, sino incluso aprovechar mejor la IA debido a nuestra capacidad histórica para hacer más con menos y nuestra creatividad ante contextos desafiantes. Como región, ya tenemos ejemplos concretos de organizaciones que están utilizando estratégicamente la inteligencia artificial para innovar, crecer y liderar globalmente desde nuestras propias circunstancias y fortalezas. Esta transformación está al alcance de cualquier organización, en cualquier lugar, independientemente de su tamaño, sector o contexto. Lo importante es empezar.

Retos, controversias y aspectos éticos

Ninguna transformación profunda está exenta de desafíos y controversias, y una estrategia “AI First” no es la excepción. Reconocer estas dificultades desde el comienzo es clave para navegar exitosamente el camino que tenemos por delante.

En primer lugar, debemos asumir que, aunque la iniciativa se plantee de manera inclusiva, no todas las personas se adaptarán con la misma velocidad o entusiasmo. Algunas encontrarán más fácil y natural incorporar nuevas herramientas y formas de pensar, mientras que otras enfrentarán mayores dificultades o resistencias internas. Frente a esta realidad, nuestra tarea como líderes no es intentar predecir con exactitud quién logrará adaptarse y quién no. Por el contrario, debemos apostar generosamente por todas las personas, ofreciendo acceso amplio al aprendizaje y acompañamiento constante durante la transición. Es esencial aceptar con humildad que algunos talentos florecerán de maneras sorprendentes, y otros no. Si logramos transformar positivamente la trayectoria profesional de una sola persona, el esfuerzo habrá valido la pena.

Otro desafío que debemos enfrentar es la tentación de creer que la IA eliminará por completo la necesidad de conocimientos técnicos especializados. Aunque la inteligencia artificial reduce significativamente las barreras para adquirir habilidades antes reservadas a unos pocos especialistas, no debemos caer en la ingenuidad. Seguirán existiendo desafíos complejos que requerirán de un profundo conocimiento técnico especializado. Nuestro objetivo no debe ser sustituir o menospreciar a los expertos, sino elevar el nivel general de toda la organización, empoderando especialmente a quienes anteriormente se sentían excluidos del ámbito tecnológico.

Un aspecto adicional que requiere atención especial es el riesgo de que los propios equipos técnicos, consciente o inconscientemente, se conviertan en barreras en lugar de facilitadores. Muchas veces, desde una perspectiva de protección de su propio valor o por temor a perder protagonismo, el conocimiento técnico queda envuelto en una especie de “ocultismo” que impide su acceso al resto de la organización. Es esencial que los equipos técnicos entiendan que su papel protagónico no se debilita, sino que se fortalece cuando abrazan con generosidad la oportunidad democratizadora que ofrece la IA. Su liderazgo será aún más relevante si se convierten en verdaderos catalizadores del aprendizaje, facilitando que otros se incorporen, comprendan y se empoderen técnicamente. No se trata de perder el lugar, sino de ampliar el impacto y el alcance de su conocimiento a través del resto de la organización.

Asimismo, es crucial reconocer que algunas industrias enfrentan limitaciones regulatorias significativas. Sectores como finanzas, salud o legal tienen restricciones que exigen prudencia al desplegar tecnologías disruptivas como la IA. Pero ser prudente no implica quedarse inmóvil o paralizado. El ritmo de adopción de la IA es mucho más acelerado que el experimentado en otras grandes transformaciones tecnológicas recientes, como la digitalización tradicional. Esta vez no tendremos años para ajustarnos cómodamente a los cambios; la respuesta debe ser proactiva y responsable desde el principio.

Finalmente, la ética debe estar siempre en el centro de una estrategia “AI First”. Si bien la inteligencia artificial puede escalar nuestras capacidades a niveles nunca antes vistos, jamás debemos delegar la responsabilidad ética en la máquina. El principio esencial es mantener siempre al ser humano como decisor final y responsable último –man-in-the-loop–. La tecnología potencia nuestras habilidades, pero jamás nos exime de nuestra responsabilidad ética. Este enfoque consciente y responsable hacia la IA es lo que finalmente asegurará una transformación efectiva, justa y sostenible.

Claves tácticas para una implementación efectiva

Una estrategia “AI First” no se sostiene solo en la visión: requiere ejecución, acompañamiento y constancia. A continuación, reunimos algunas prácticas concretas que han resultado efectivas en nuestra experiencia y que pueden servir como guía para cualquier organización que desee avanzar en esta transformación.

  1. Sponsorship activo del management Cuando el equipo directivo respalda visiblemente la iniciativa y se involucra en las actividades clave, se envía una señal clara de prioridad estratégica. Aunque no siempre es posible contar con ese apoyo desde el comienzo, cuando está presente, marca una diferencia profunda.
  2. Inspirar desde la humildad Muchos colaboradores no se sienten “aptos” para esta transformación. No creen que tengan el perfil, las capacidades o la edad. En ese contexto, el liderazgo, especialmente desde el equipo técnico, debe adoptar una actitud inspiradora, cercana, que abra puertas en lugar de reforzar barreras. La IA es una oportunidad para incluir, no para separar.
  3. Acompañamiento técnico sostenido Los entrenamientos iniciales son solo el primer paso. El verdadero aprendizaje ocurre cuando las personas intentan aplicar lo aprendido en su trabajo real. Por eso, es fundamental que el equipo técnico no solo diseñe o dicte capacitaciones, sino que se comprometa en sesiones de mentoría, espacios de consulta, revisión de proyectos y apoyo concreto. El equipo técnico no pierde protagonismo cuando comparte su conocimiento: lo amplifica.
  4. Fomentar que se construya, no sólo que se consuma Hacer un curso no basta. Es importante motivar a los participantes a crear, aunque sea con proyectos pequeños, soluciones reales, automatizaciones simples. Construir algo tangible, por mínimo que sea, permite consolidar el aprendizaje y demostrar su valor.
  5. Empezar en pequeño, avanzar en serio No es necesario –ni realista– comenzar por los procesos más complejos. Automatizar una tarea repetitiva, construir una pequeña integración, hacer un bot interno: todo suma. Los primeros pasos deben ser accesibles y visibles.
  6. Visibilizar a los pioneros Mostrar públicamente los avances de quienes se animan primero tiene un doble efecto: revaloriza su trabajo y contagia al resto. Si alguien ve que un colega con un perfil similar logró construir una solución útil, es más probable que se anime también.
  7. Activar el trabajo interdisciplinario Los hackathons o desafíos internos pueden ser espacios potentes de aprendizaje colectivo, especialmente si se arman equipos con perfiles mixtos: técnicos y no técnicos, distintas áreas, distintas trayectorias. Cuando diferentes perspectivas se encuentran, emergen ideas más originales y soluciones más robustas. En nuestro caso, organizamos una hackathon interna con equipos mixtos de tecnología, operaciones, ventas y legal. En solo dos días, surgieron prototipos de automatización de tareas manuales, mejoras en la comunicación con los clientes entre muchas otras iniciativas. Fue una muestra clara de cómo la inteligencia colectiva puede florecer si se le da el espacio adecuado.
  8. Apalancarse en los partners tecnológicos Empresas como Microsoft, AWS o Google suelen ofrecer entrenamientos, herramientas y recursos gratuitos o subsidiados. En contextos como América Latina, donde los presupuestos de formación suelen ser limitados, aprovechar estos programas puede facilitar el acceso a formación de calidad sin grandes inversiones.
  9. Tratarlo como un proceso de gestión del cambio La implementación de IA no es solo un proyecto técnico o una iniciativa de adopción de herramientas. Es, ante todo, un cambio cultural. Un cambio de paradigma en la forma en que trabajamos, aprendemos y colaboramos. Como tal, se beneficia de aplicar buenas prácticas ya conocidas de gestión del cambio organizacional: comunicar con claridad, generar quick wins, medir avances, mantener espacios de escucha y retroalimentación constante.
  10. Incluir a más voces desde el inicio Cuanto más diversa sea la construcción de esta iniciativa, más rica será. Evitar que sea solo un proyecto del área de tecnología o recursos humanos. Involucrar a distintas áreas, escuchar preocupaciones y propuestas, y construir en conjunto. Esto no solo legitima el proceso, también lo fortalece.
  11. Definir métricas alineadas con la estrategia organizacional Una transformación de esta magnitud necesita visibilidad y trazabilidad. Definir desde el inicio un conjunto de métricas claras permite saber si avanzamos, dónde ajustar, y qué logros celebrar. Estas métricas pueden incluir desde indicadores de participación y retención en entrenamientos, hasta número de automatizaciones implementadas, encuestas de percepción interna o historias de transformación individual. Lo importante no es sólo medir, sino alinear lo que se mide con lo que realmente se quiere transformar.

La inteligencia artificial no es un capítulo más en la historia de la tecnología. Es un cambio de paradigma. Como toda gran transformación, genera entusiasmo y promesas, pero también temores y tensiones reales. Ante eso, nuestras organizaciones tienen dos caminos: esperar a que el cambio se imponga desde afuera o asumir el desafío de transformarse desde adentro, con conciencia, criterio y propósito.

Adoptar una estrategia “AI First” no significa abrazar la moda del momento, sino comprometerse con una pregunta más profunda: ¿cómo queremos que sea el futuro del trabajo, del aprendizaje y de la colaboración dentro de nuestra organización? ¿Y qué rol estamos dispuestos a jugar en su construcción?

No tenemos todas las respuestas. Pero lo que sí sabemos es que el futuro no se improvisa: se diseña, se conversa, se ensaya. Y sobre todo, se construye entre todos. Porque en una transformación como esta, nadie queda afuera… a menos que decidamos dejarlo afuera.

Ojalá este artículo sirva como punto de partida para conversaciones reales, decisiones valientes y aprendizajes compartidos. No porque tengamos certezas, sino porque tenemos convicción.

La inteligencia artificial será parte de nuestro día a día. La pregunta es si la abordaremos desde la inercia… o desde la intención.

¿Tu organización ya inició su camino hacia una estrategia AI First? ¿Te encontrás liderando desde adentro, empujando desde un borde, o simplemente observando con cautela? Nos interesa saber qué aprendizajes, dudas o fricciones estás encontrando en este proceso. Compartí tu experiencia, contanos cómo lo están viviendo desde tu lugar.