Hay empresas que llevan años manejando sus proyectos entre hojas de cálculo, mensajes de WhatsApp y la memoria de alguien. Saben que necesitan un software para ordenarlo, pero nunca lo compraron: el costo, el tiempo de implementarlo o simplemente la sensación de que “algún día lo haremos” lo fueron posponiendo.
Hace poco supe de una empresa así. Nunca había tenido un software para gestionar sus proyectos y decidió construir el suyo por su cuenta, con ayuda de inteligencia artificial. Seguramente tiene vulnerabilidades y bastante por mejorar. Y aun así, lo que más me llamó la atención no fue la herramienta, sino que se atrevieron a empezar. Además, esa herramienta solo maneja información interna de la empresa, nada de sus clientes, y eso es parte de lo que vuelve manejable el riesgo.
¿Por qué tantas empresas siguen sin una herramienta propia para gestionar su trabajo?
Casi nunca es por falta de necesidad. Es por una mezcla de costo, urgencia y miedo a equivocarse. Un software a la medida se percibía como un proyecto grande, con proveedor, presupuesto y meses de espera. Un software comprado exige adaptarse a la forma de trabajar de otra empresa. Entre una opción y otra, la que gana por default es no hacer nada y seguir con lo que ya existe.
Lo que no suele medirse es lo que cuesta ese “no hacer nada”: las juntas para averiguar en qué va cada proyecto, los pendientes que nadie recuerda quién tiene, la información que vive en el celular de una persona. Es un costo diario, pequeño y por eso fácil de ignorar.
¿Qué cambia cuando puedes construir tu herramienta con inteligencia artificial?
Cambia el punto de partida. Hoy una persona sin formación técnica puede describir lo que necesita y obtener una primera versión funcional de una herramienta sencilla en mucho menos tiempo y con menos costo del que implicaba antes. No sustituye a un equipo de desarrollo cuando el sistema es complejo, pero sí le da a más empresas la oportunidad de hacer cosas que antes tardaban demasiado o costaban demasiado.
Eso abre una conversación que antes no existía: ya no se trata de elegir entre “software perfecto” y “nada”, sino de empezar con algo propio y mejorarlo con el uso. Es el mismo principio que cuando ordenamos procesos en consultoría: primero se pone orden con lo que hay, y después se perfecciona.
¿Qué herramientas internas conviene construir primero?
Las que reúnen estas características:
- No guardan datos de clientes ni información sensible. Un tablero de proyectos, un registro de pendientes o una lista de revisión no necesitan contraseñas de nadie ni datos personales.
- Las usa tu propio equipo. Si algo no sirve, te lo dicen el mismo día y lo corriges.
- Si fallan, el costo es bajo. Una tarde de trabajo, no un cliente molesto ni una multa.
- Reemplazan algo que hoy se hace a mano. Hojas de cálculo, formatos en papel, mensajes que se pierden.
- Se pueden mejorar por partes. Una primera versión útil vale más que un sistema completo que nunca sale.
Para este tipo de herramientas, que no manejan información crítica, hay pocas razones para frenarse. Un error en ellas se corrige; la inacción, en cambio, se acumula.
¿Cuándo no es buena idea hacerlo con IA?
Cuando la herramienta toca información que no es solo tuya. Datos de clientes, información de pago, accesos a otros sistemas, expedientes de personal. Ahí el riesgo es otro, porque una vulnerabilidad deja de ser una molestia y se vuelve un problema legal, financiero o de confianza.
El código generado con IA puede funcionar y aun así tener fallas de seguridad que quien lo pidió no sabría ver. Por eso, antes de usar con datos reales una herramienta hecha así, conviene una revisión adicional del código, hecha por alguien con experiencia en seguridad. Una referencia práctica para esa revisión es el OWASP Top 10, la lista de los riesgos de seguridad más comunes en aplicaciones web que publica la organización OWASP. Y si la herramienta maneja datos personales, la legislación mexicana de protección de datos personales en posesión de particulares te obliga a cuidarlos, sin importar quién escribió el código.
La regla sencilla: cuanto más sensible la información, más revisión necesita, y menos sentido tiene improvisar.
¿Cómo empezar sin que se vuelva un problema?
- Elige un proceso concreto, no un sistema completo. “Saber en qué va cada proyecto” es un buen punto de partida; “digitalizar toda la empresa”, no.
- Define qué información entra y cuál no. Si desde el inicio decides que no habrá datos de clientes, te quitas la mayor parte del riesgo.
- Empieza con un grupo pequeño. Un equipo, un tipo de proyecto, unas semanas.
- Pide críticas y anótalas. La primera versión va a estar incompleta; lo importante es que alguien la use y diga qué le falta.
- Decide quién es el responsable. Una herramienta sin dueño se abandona, sea comprada o construida.
- Revisa antes de crecer. Si la herramienta empieza a tocar información más delicada, detente y haz la revisión de seguridad antes de seguir.
Hay un riesgo que no depende de la tecnología: que la herramienta se construya y nadie la use. En DOConsultores lo vemos seguido con cualquier sistema, hecho a la medida o comprado: si no existe una rutina de uso, una persona responsable y una junta donde se revise, termina siendo un adorno digital.
Qué hacer esta semana
No necesitas un proyecto de transformación digital. Prueba esto:
- Anota tres cosas que hoy se manejan en tu empresa con hojas de cálculo o mensajes sueltos.
- De esas tres, elige la que no involucra datos de clientes ni información sensible.
- Descríbela en un párrafo: qué debería poder hacer una herramienta para ordenarla, y quién la usaría.
- Pídele a alguien de tu equipo que te ayude a probar una primera versión, aunque sea pequeña.
La pregunta no es si tu primera herramienta saldrá perfecta. Es qué proceso de tu empresa vas a seguir manejando entre chats y hojas de cálculo mientras esperas la herramienta ideal.
Referencias: OWASP Top 10 (owasp.org/www-project-top-ten), lista de riesgos de seguridad en aplicaciones web; ley mexicana de protección de datos personales en posesión de los particulares.
