Me preguntan con frecuencia en qué punto se encuentra Lucanet en su transformación con IA. Con mucha menos frecuencia, cómo preparamos la organización para ello. Y esa, para mí, es la pregunta que realmente importa. Muchas empresas ya tienen herramientas de IA, pero pocas pueden decir que sus equipos trabajan de forma realmente diferente gracias a ellas.
Tratamos la instrucción en IA como una capacidad organizativa, la integramos en nuestra forma de operar y avanzamos con suficiente rapidez como para no dejar término medio. Hoy, el 98% de nuestro equipo, de casi 1.000 personas, utiliza la IA en su trabajo diario, y el 91% afirma contar con apoyo activo para adaptarse a las formas de trabajar impulsadas por la IA.
Tras nueve ediciones en las que hemos hablado mucho sobre la inteligencia que integramos en la CFO Solution Platform, aquí quiero examinar lo que costó construir esa inteligencia internamente.
El acceso es la parte fácil
En mi experiencia, cuando los flujos de trabajo, los incentivos, las competencias y los comportamientos del liderazgo no cambian, los equipos tampoco cambian sus herramientas preferidas. El acceso por sí solo no transforma la forma de trabajar.
Esa fue la lección que guió nuestra forma de abordar este cambio en Lucanet. Nos preguntamos: ¿cómo nos convertimos en una organización nativa en IA, que la usa de la manera correcta y que le exige rendir cuentas?
Cuando la IA generativa llegó a mediados de 2023, éramos exploradores tempranos. En tres meses, nuestro equipo técnico organizó su primer hackathon para descubrir qué podía hacer y qué podíamos construir con ella. Primero establecimos un marco de política claro pero ágil: orientaciones sobre qué herramientas usar, qué datos podían utilizarse y dónde era necesaria la revisión humana. Después abrimos el acceso a todo el mundo, no sólo a los perfiles técnicos, y dimos a las personas tiempo protegido para experimentar sin ningún entregable asociado.
En 2024, las bases estaban en su lugar para ampliar el alcance: incorporamos nuevas herramientas y apoyamos a los equipos en la ejecución de sus propios pilotos. Los hackathons generaron prueba social: cuando los empleados vieron a sus colegas resolver problemas reales con estas nuevas herramientas, quisieron probarlas por sí mismos.
Sin embargo, aunque el acceso era más amplio y la adopción crecía, el uso seguía siendo desigual. Necesitábamos crear las condiciones organizativas para consolidar ese uso en el trabajo diario.
Integrar la IA como capacidad organizativa
Sabíamos que la adopción voluntaria sólo nos llevaría hasta cierto punto. En algún momento se estanca, y la brecha entre los equipos que integran la IA de verdad y los que experimentan en los márgenes empieza a ser relevante. El cambio cualitativo llegó cuando convertimos la instrucción en IA y las formas de trabajar asistidas por IA en expectativas de base, no en extras opcionales. Integramos estas expectativas en las evaluaciones de desempeño, las descripciones de puestos y los criterios de selección en entrevistas. La IA dejó de ser algo que la gente podía elegir explorar y pasó a formar parte de cómo opera nuestra organización.
Igualmente importante fue comprender que la integración estructural va más allá de las herramientas en sí. Tuvimos que revisar los sistemas de soporte: el diseño de procesos, el conocimiento curado, la rendición de cuentas y la revisión humana clara.
Eso es lo que distingue una capacidad organizativa duradera de una colección de experimentos.
Esto se refleja en dos de nuestros agentes desarrollados internamente que siguen en uso hoy.
Agente de seguridad de la información y ciberseguridad
Lo que empezó como un chatbot simple evolucionó 18 meses hasta convertirse en una herramienta agentic para solicitudes de propuesta (RFP), conocida hoy como LuCy. Gran parte del esfuerzo se concentró en la base de conocimiento que la sustenta, construida en los ámbitos de seguridad, legal y producto, y diseñada para reutilizarse en otros agentes. La última versión lee cuestionarios completos en Excel, confronta las preguntas con la base de conocimiento, redacta respuestas y las clasifica por nivel de confianza para revisión humana. En 2026, LuCy ha procesado automáticamente 360 archivos y respondido a casi 25.000 preguntas en las áreas de Producto, Ciberseguridad y Legal. Lo que antes llevaba días a los analistas ahora se resuelve en horas, lo que ha acelerado de forma significativa el ciclo de preventas a un coste de interfaz de programación de aplicaciones (API) mínimo. La base de conocimiento es el activo. El agente es lo que la hace operativa.
Servicio de atención de Operaciones de Personas
SPARK, nuestro agente de atención del área de Operaciones de Personas, responde al mismo principio en un contexto diferente. El equipo de liderazgo de Personas ya había identificado un patrón claro: demasiada capacidad del equipo se absorbía en solicitudes repetitivas de empleados y trabajo de servicio transaccional con escaso valor estratégico. Una estrecha colaboración entre IT e Ingeniería de IA convirtió esos aprendizajes en SPARK. En sus primeros 3 meses, SPARK gestionó más de 1.800 conversaciones, redujo los tickets de recursos humanos (RR. HH.) por empleado en un 17% y obtuvo una puntuación de satisfacción posterior al chat de 4,25 sobre 5. El resultado es una atención más rápida y consistente para los empleados; mientras que el equipo de Personas gana más capacidad para dedicarse a los temas complejos, tanto de personas como de negocio, que requieren juicio humano.
Estos ejemplos parecen distintos en la superficie, pero apuntan al mismo patrón: la IA crea valor cuando está integrada en el tejido de cómo se trabaja. En ese punto, se supera la experimentación y se obtiene una mejora real en la eficiencia organizativa.
Lo que la transformación exige en realidad
Quiero ser honesta aquí, porque esta es la parte que suele eliminarse de las historias de transformación.
La transformación es desordenada. No existe un arco limpio en el que se construyen las condiciones, luego se escalan las herramientas y después todos se adaptan. La realidad es que herramientas, condiciones, expectativas y capacidades avanzan al mismo tiempo, de forma imperfecta, bajo presión, con personas que intentan hacer su trabajo mientras se les pide que cambien cómo lo hacen.
Cuando pasamos al desarrollo agentic e integramos la instrucción en IA en las expectativas de desempeño, nuestra encuesta interna mostró una caída temporal en la confianza de la empresa. No me sorprendió. El cambio real genera incertidumbre real, y quien diga lo contrario o no está avanzando lo suficientemente rápido o no está prestando atención. La pregunta no es cómo evitar esa caída, sino cómo atravesarla.
El camino que elegimos fue el de la velocidad y la honestidad, en lugar de ir por un largo período de ajuste. Comunicamos de forma directa y rápida, incluso antes de tener todas las respuestas. Porque la ambigüedad es más corrosiva que un mensaje imperfecto pero honesto. Así de simple. Cuando las personas no saben qué esperar, llenan el vacío con el peor resultado posible. La claridad, incluso la claridad parcial, cierra ese vacío más rápido que esperar a que el panorama sea completo.
Eso significó decir en voz alta cosas incómodas. Que el cambio hacia formas de trabajar nativas en IA era real. Que cambiaría qué competencias importan y cómo son los roles. Que avanzábamos a ese ritmo porque la alternativa, un período de ajuste lento y cuidadoso, nos habría llevado al fracaso y nos habría hecho perder nuestro momento.
Lo que nos permitió avanzar fue la coherencia y la responsabilidad en todos los niveles. La adaptabilidad no es sólo una habilidad individual; es una responsabilidad del liderazgo. Se puede pedir a las personas que se adapten sin dejar de ser quienes son, pero solo si tú haces lo mismo: cambiar de rumbo sin perder lo que te hace creíble, manteniendo al mismo tiempo el ritmo y la honestidad.
Llevo 9 años en Lucanet, y esto es una de las cosas más significativas que hemos hecho como organización. Porque integrar la IA de verdad, hacer que forme parte de cómo pensamos, cómo contratamos, cómo nos medimos y cómo servimos a nuestros clientes, requirió que la organización creciera de forma real. Ese crecimiento no fue indoloro. Pero fue necesario.
El dato del 98% de adopción es real; se mide a través de nuestra encuesta sobre la frecuencia de uso, los casos de uso y si los responsables apoyan activamente a los equipos en la adaptación a formas de trabajar impulsadas por la IA. La eficiencia que refleja ese dato es igual de real. Pero de lo que me siento más orgullosa es de haber construido una organización que atravesó la incertidumbre con suficiente honestidad y convicción para salir con más capacidad de la que tenía al empezar.
El mismo estándar, aplicado internamente
Hay una cosa más que vale la pena nombrar. Lucanet puede exigirse este estándar, y avanzar con convicción y no sólo con urgencia, porque la IA no implica romper con lo que somos. Llevamos más de 25 años automatizando el trabajo en el área del director financiero (CFO). Esa historia nos dio una base sobre la que construir, como empresa de software, pero también como organización que se impone las mismas exigencias que impone a su producto. Integrar la IA profundamente en nuestra forma de trabajar es la continuación de algo en lo que siempre hemos creído: que el área del CFO merece mejores herramientas, y que quienes las construyen deberían operar con el mismo estándar.
La coherencia entre lo que construimos y cómo trabajamos es lo que hace que el compromiso sea real. Integrar la IA como capacidad organizativa no es un proyecto con una fecha de finalización. Es una elección continua de avanzar a ritmo, mejorar de forma constante y liderar con honestidad a través de las partes del cambio que no se resuelven de forma fácil.
Comprueba los resultados por ti mismo
Los agentes de flujo de trabajo de Lucanet están diseñados para cerrar, planificar e informar en tus propios términos, todo ello fundamentado en la misma arquitectura de confianza que hemos descrito a lo largo de esta serie. Desde el modelado financiero hasta el mapeo de factores de emisión, nuestra familia de agentes incorpora inteligencia confiable a tus flujos de trabajo diarios.
