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Casi todos los dueños de negocios en este momento están haciendo alguna versión de la misma pregunta, ¿estamos listos para la IA? Y honestamente parece ser el lugar correcto para empezar, así que nadie lo cuestiona, simplemente buscan la respuesta y comienzan a gastar dinero basándose en lo que encuentran.
Pero esa pregunta los envía en la dirección equivocada desde el primer día y las inversiones que la siguen lo reflejan.
Gregory Van Duyse de Leap AI es directo al respecto. La pregunta real no es si estamos listos, sino ¿estamos construyendo hacia donde va la IA? Porque aquí está la realidad que la mayoría de las empresas no están considerando:
La capacidad de la IA para hacer trabajo real se está duplicando cada cuatro meses ahora mismo y eso significa que para finales de 2026 estamos viendo una mejora de 8 a 10 veces en lo que la IA puede realmente hacer en comparación con donde comenzamos el año. Si solo está preguntando si está listo para la IA hoy, está perdiendo completamente la trayectoria.
Lo que las empresas realmente necesitan preguntarse es esto, "¿Tenemos los cimientos en su lugar para aprovechar lo que la IA podrá hacer mañana?" Y esa pregunta lo lleva a algún lugar muy específico y muy diferente de donde la mayoría de las empresas están enfocadas actualmente.
Lo lleva a los datos. Y lo lleva a algo llamado Auto-mejora Recursiva.
Lo que la AMR Realmente Significa Fuera de un Laboratorio
La Explicación del Bucle de Retroalimentación
La AMR suena como algo que sucede dentro de un laboratorio de IA de frontera y Gregory es directo al respecto, así es. Pero el concepto en el que está construido no es nuevo en absoluto y la mayoría de los dueños de negocios en realidad han escuchado de él bajo un nombre diferente.
Piense en Toyota. En la década de 1950 estaban construyendo autos en una economía japonesa devastada por la guerra con casi nada a su favor competitivamente y luego produjeron lo que la mayoría de la gente considera los mejores autos del mundo.
La razón no fue la tecnología, fue la mejora continua. Ejecutar experimentos dentro del negocio, medir lo que funcionaba y lo que no, volver a intentarlo una y otra vez hasta que la mejora se convirtió en el sistema operativo de toda la empresa.
La AMR es ese mismo bucle hecho automático y exponencial. A nivel de laboratorio de IA lo que están buscando es conseguir que la IA mejore a la IA, investigadores de IA diseñando experimentos, codificadores de IA escribiendo y probando cambios, benchmarks midiendo si funcionó, y todo eso retroalimentándose a sí mismo volviéndose más inteligente con cada ciclo. La razón por la que los laboratorios pueden moverse tan rápido es que todo es digital así que no hay nada físico que esperar y el bucle corre a velocidad de máquina.
Para una empresa el bucle es más lento porque está tratando con humanos, operaciones físicas y ciclos de ventas que pueden tardar dos meses en mostrar un resultado. Pero el principio es exactamente el mismo,
Medir → Aprender → Adaptarse → Repetir → de vuelta a Medir
Implementa algo, mide lo que cambió, aprende de lo que los datos le dicen, se adapta basándose en eso, y vuelve a intentarlo.
Cada bucle se construye sobre el anterior y con el tiempo ese efecto compuesto es lo que crea una ventaja competitiva en IA. Sus competidores genuinamente no pueden cerrar rápidamente, no porque usted tenga mejor tecnología sino porque tiene más bucles detrás de usted y mejores datos alimentando cada nuevo ciclo.
Lo que Rompe el Bucle Antes de que Comience
Aquí es donde la mayoría de las empresas chocan contra una pared antes de que el bucle alguna vez empiece y se reduce a los mismos tres problemas casi siempre:
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Datos fragmentados entre equipos sin una definición acordada de lo que cualquier cosa significa. Si su equipo de ventas y su equipo de operaciones están midiendo lo mismo de manera diferente, las mediciones que obtiene del bucle no son confiables y no puede confiar en ellas para tomar decisiones.
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Datos históricos faltantes. Sin un punto de referencia real de dónde estaba antes, no tiene manera de saber si realmente está mejorando. Sabe dónde está hoy pero la comparación antes y después que hace que el bucle sea significativo simplemente no existe.
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Decisiones tomadas verbalmente y nunca registradas. Esta es la más subestimada y volveremos a ella en detalle porque es donde Gregory es más específico y más urgente.
La Mina de Oro que la Mayoría de las Empresas Deja Evaporarse
Lo que se Pierde Cada Semana
Gregory describe a las empresas como haciendo fundamentalmente dos cosas, tener reuniones y hacer trabajo. Y en esas reuniones algo enormemente valioso está sucediendo que casi nadie está capturando.
Las personas están reportando resultados; están compartiendo lo que ven en sus departamentos. Están debatiendo opciones donde nadie sabe con certeza cuál es el movimiento correcto. Están tomando decisiones basadas en años de experiencia y contexto y conocimiento institucional que no existe en ningún otro lugar, y luego la llamada termina y todo eso desaparece.
Piense en eso por un segundo. Un gerente senior toma una decisión en una reunión, explica exactamente por qué, hace referencia a algo que no funcionó hace tres años y por qué este enfoque es diferente, y luego todos van a actuar en consecuencia y ese razonamiento simplemente se ha ido. No está en ningún documento. No está en ningún sistema. Vivió en esa sala durante cuarenta y cinco minutos y luego se evaporó.
Ahora piense en hacia dónde se dirige la IA. Gregory lo dice claramente, dentro de dos años la IA será 100 veces más capaz de lo que es hoy y comenzará a ayudar genuinamente a los equipos de liderazgo a analizar opciones, modelar probabilidades, ejecutar experimentos y tomar mejores decisiones más rápido.
Cuando eso suceda, ¿no sería enormemente valioso que esa IA entendiera cómo su empresa ha tomado decisiones en el pasado? ¿Cuál fue el razonamiento? ¿Qué se intentó y falló y por qué? ¿Cuáles son las prioridades reales cuando las cosas se ponen difíciles?
Ese contexto está sentado en sus reuniones ahora mismo y se está evaporando cada semana.
Cómo se Ve Realmente la Captura
La respuesta de Gregory aquí es más simple de lo que la mayoría de la gente espera, registre todo y comience ahora.
Cada reunión, en cada nivel del negocio, debe ser grabada. Reuniones de dirección, reuniones departamentales, reuniones individuales entre gerentes, reuniones diarias, sesiones de toda la empresa, todo eso. Grabado, almacenado, mantenido confidencial con controles de acceso apropiados, y tratado como datos comerciales de la misma manera que trataría los datos financieros.
Incluso hay hardware disponible ahora que las personas simplemente pueden usar en el trabajo que captura todo pasivamente durante el día. El punto no es construir un sistema complicado, es dejar de permitir que estos datos desaparezcan.
Más allá de las reuniones, la misma lógica se aplica al resto de su estrategia de datos de IA. Un lago de datos que reúne flujos de su ERP, su CRM, sus hojas de cálculo, su correo electrónico, no reemplazando esos sistemas sino conectándolos para que la IA tenga un lugar para acceder a su negocio en lugar de tener que navegar por cinco ubicaciones aisladas diferentes.
Y KPIs que son bancables, es decir, vinculados a resultados reales como ganancias, ingresos por empleado, retención de clientes, no métricas de vanidad que se ven impresionantes en una diapositiva pero que en realidad no le dicen si el negocio está mejorando.
El objetivo en todo eso es el mismo, darle a la IA los datos que necesita para eventualmente ayudarle a ejecutar el bucle correctamente y seguir ejecutándolo más rápido.
La Ventaja Compuesta
Aquí está lo que hace esto urgente y no solo interesante, la brecha entre las empresas que están construyendo ahora y las empresas que están esperando ya se está abriendo y no se mantiene del mismo tamaño. Crece cada trimestre.
Cada ciclo del bucle que una empresa ejecuta le da mejores datos, mejores mediciones, decisiones más claras y un siguiente ciclo más rápido. La empresa que espera sentirse lista sigue en cero ciclos.
Y debido a que la capacidad subyacente de la IA sigue duplicándose cada cuatro meses, las empresas que ejecutan bucles ahora lo están haciendo con herramientas que siguen volviéndose más poderosas debajo de ellas. La ventaja se compone sobre sí misma.
Gregory es claro sobre lo que esto significa a nivel industrial, quien alcance la auto-mejora recursiva primero en una industria dominará esa industria. Harán las cosas mejor, más rápido y más barato de maneras que siguen mejorando automáticamente mientras todos los demás todavía están tratando de descubrir por dónde empezar.
Y esto nos lleva de vuelta a la línea más importante de toda la conversación sobre la estrategia de datos de IA y por qué importa ahora mismo:
"No puedes optimizar lo que no registraste." — Gregory Van Duyse, Leap AI
Cada semana que no está capturando datos, no está midiendo resultados, no está construyendo la infraestructura de retroalimentación, esa es una semana del bucle que alguien en su industria está ejecutando que usted no está. Y a diferencia de una brecha tecnológica que puede cerrar comprando la misma herramienta, una brecha de datos se compone en la dirección equivocada cuanto más tiempo la deja.
El Error de Secuenciación que Envenena el Bucle
Muchos consultores de IA les dicen a las empresas que reconsideren y rediseñen sus flujos de trabajo al mismo tiempo que están integrando la IA, lo que podría mejorar el proceso mientras estamos en eso. Gregory se opone a esto firmemente y la razón es la medición.
Si cambia su flujo de trabajo e implementa la IA simultáneamente ahora tiene dos variables cambiando a la vez y ninguna manera de saber cuál impulsó el resultado. ¿La eficiencia mejoró por la IA o porque rediseñó el proceso? Genuinamente no puede saberlo y si no puede saberlo, no puede aprender de ello, lo que significa que el bucle está roto antes de que comience.
La secuencia correcta es capturar primero, luego gobernar, luego optimizar, luego innovar. Tome un punto de referencia limpio de cómo funciona el proceso actual con humanos haciéndolo, calidad, cantidad, tiempo, costo. Luego integre la IA en ese mismo proceso sin cambiar nada más.
Ahora tiene un verdadero antes y después y puede ver exactamente lo que hizo la integración de IA. Una vez que eso está validado optimiza y luego eventualmente innova sobre un sistema que realmente entiende.
Gregory usa un ejemplo de servicio al cliente que hace esto muy concreto. Una empresa construyó un sistema de IA para manejar tickets de soporte, se veía increíble, y despidieron al 80% de su equipo de soporte al cliente porque la IA estaba manejando todo tan fluidamente. Unos meses después comenzaron a recontratar a esas mismas personas.
¿Por qué? Los clientes habían dejado silenciosamente de hacer negocios con ellos, no quejándose, simplemente yéndose. La confianza se había erosionado. La IA estaba técnicamente cerrando tickets pero no estaba resolviendo problemas reales y nadie se había dado cuenta de que los agentes de soporte humanos también eran la fuente más importante de retroalimentación para la mejora de productos de la empresa. Ambas cosas se perdieron al mismo tiempo y el daño solo apareció más tarde en los números de deserción.
Cambiaron demasiado demasiado rápido y no tenían manera de medir qué cambio causó qué resultado. Eso es lo que le cuesta saltarse la secuencia y es un patrón que aparece en todas las industrias siempre que las empresas apresuran la transformación antes de haber dominado la integración.
Lo que Debe Construir Antes de su Próximo Proyecto de IA
Antes de lanzar su próximo proyecto de IA, cualquiera que sea, hay tres fundamentos que determinan si alimenta un bucle compuesto o simplemente se sienta ahí como una herramienta independiente que no se conecta a nada.
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Conecte sus datos. No perfectamente, conectados. Su hoja de ruta de IA empresarial no requiere un lago de datos perfecto construido de una sola vez. Comience con el flujo más importante, probablemente su ERP o CRM, y reúna esos datos en una ubicación accesible. Agregue flujos a medida que nuevos proyectos creen la necesidad de ellos. Constrúyalo de manera incremental en lugar de esperar a construir algo perfecto antes de comenzar nada.
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Construya KPIs que sean realmente bancables. Trabaje con sus jefes de departamento para encontrar las mediciones que están directamente vinculadas a resultados reales, ingresos, ganancias, eficiencia, valor de vida del cliente. Si no tiene un tablero que le diga claramente si el negocio está yendo mejor o peor, no puede ejecutar experimentos significativos y no puede probar que lo que está construyendo realmente está moviendo la aguja.
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Comience a capturar todo ahora mismo. Cada reunión, cada decisión, cada conversación de gestión. No porque pueda usar todo hoy sino porque la IA que estará ayudándole a dirigir su negocio en los próximos dos a tres años lo necesitará y las empresas que comenzaron a capturar temprano tendrán una profundidad de conocimiento institucional que las empresas que empiezan desde cero no podrán fabricar rápidamente.
Esto es exactamente para lo que está construido el marco de los Siete Pilares Estratégicos de Gregory, crear las condiciones donde la IA pueda hacer lo que realmente es capaz de hacer, incluyendo eventualmente ejecutar los bucles de mejora que componen su ventaja competitiva en IA cada trimestre. Los pilares no son una lista de verificación de tecnología. Son una estrategia de implementación de IA secuenciada que construye hacia la AMR desde el primer proyecto.
La carrera de la IA es una carrera de datos. Y ya ha comenzado.
Descargue el marco de los 7 Pilares Estratégicos para ver exactamente cómo construir los cimientos de datos que la AMR requiere.
