Las empresas están acelerando la adopción de copilotos, agentes y automatizaciones para subir la productividad, pero Tom Dunlop advierte que el problema ya no es la velocidad de las herramientas, sino la falta de sistema para conectarlas. Según el cofundador y director ejecutivo de Summize, la experiencia reciente con el software empresarial dejó una lección clara: las plataformas se multiplican más rápido que la arquitectura capaz de integrarlas.
Dunlop cita a IBM para subrayar ese desorden. La firma señaló que solo el 36% de los ejecutivos de tecnología empresarial reportó que sus inversiones en nube, datos, IA e ingeniería de producto se gestionan como carteras integradas, definidas por objetivos de negocio y una arquitectura común. Para Dunlop, la IA repite el mismo error que el auge del software empresarial: adopción por áreas o por casos de uso, sin una estrategia coordinada de punta a punta.
El costo de esa fragmentación no es menor. Dunlop sostiene que una IA desconectada dificulta responder preguntas críticas sobre gobernanza, supervisión y consumo de tokens. También reduce el valor de la inversión, porque las herramientas en silos no pueden trabajar bien a través de la empresa completa. En su lectura, la IA puede automatizar tareas individuales, pero tropieza cuando debe operar sobre procesos end-to-end.
El punto de quiebre aparece en las transiciones entre áreas. Un agente comercial puede no conocer los problemas surgidos durante la implementación; uno de soporte puede desconocer por qué hubo una excepción contractual; uno legal puede no ver los compromisos asumidos en ventas. En todos esos casos, explica Dunlop, la información existe, pero no está conectada de forma que permita decisiones confiables.
De ahí su apuesta por los llamados context graphs, o gráficos de contexto. En su definición más simple, conectan tres capas: datos, conocimiento y proceso. El objetivo es identificar relaciones entre decisiones, flujos de trabajo, personas y resultados. Dunlop recomienda empezar por un proceso donde se repiten las mismas preguntas o se pierde visibilidad sobre cómo se tomó una decisión: aprobaciones contractuales, gestión de incidencias, incorporación de personal o traspasos de ventas a implementación.
Su receta es práctica y tiene una lógica de capitalización del dato. Primero, identificar qué información debe viajar por el proceso; después, mover el contexto crítico fuera de llamadas, correos, chats y documentos desconectados; por último, conectar los sistemas ya existentes, como CRM, soporte, Slack o herramientas de gestión de proyectos. El foco no está en nueva infraestructura, sino en hacer explícitas relaciones que ya existen.
Dunlop añade una advertencia importante: el contexto también caduca. Dar hoy respuestas de ayer, con exceso de confianza, puede ser peor que no responder. Por eso insiste en que cada conexión conserve su fuente, para que una persona o un agente de IA sepa de dónde salió la información y si es confiable.
La lectura de fondo es simple. La carrera por sumar IA sin orden puede terminar en más complejidad, no en más productividad. El mercado ya votó: la ventaja no estará en acumular herramientas, sino en construir reglas claras para que los datos, las decisiones y los procesos hablen entre sí.
Capital busca reglas claras. En esta etapa, la ventaja competitiva no nace del entusiasmo por la IA, sino de la disciplina para organizarla. Quien no ordene su información terminará pagando con margen, tiempo y capacidad de decisión. Quien sí lo haga, podrá convertir la IA en una palanca real de retorno.