Antes de la incorporación generalizada de herramientas avanzadas de análisis de datos, las empresas solían basar sus decisiones principalmente en la intuición y la experiencia acumulada, apoyándose en herramientas como hojas de cálculo, reportes estáticos y sistemas internos.
Hoy, esas mismas organizaciones cuentan con dashboards, plataformas en la nube, analítica en tiempo real y una gran disponibilidad de datos. Sin embargo, en muchos casos, siguen tomando esencialmente las mismas decisiones que antes.
Es en este contexto donde surge una idea que puede resultar incómoda, pero necesaria: muchas organizaciones creen estar en un proceso de transformación digital, cuando en realidad solo están digitalizando lo que ya hacían.
De la digitalización a la transformación digital
La transformación digital se define como un proceso para entender y operar la interconexión entre componentes físicos y tecnológicos para lograr un equilibrio integral, a diferencia de la digitalización, que se entiende como la conversión de lo analógico a formatos digitales (Urbach & Röglinger, 2019).
Del tránsito a la transformación digital en las organizaciones se siguen una serie de etapas con el fin de desarrollarse de forma progresiva, de acuerdo con Tekic y Korotaeev (2019), Verhoef et al. (2019) y Trenerry et al. (2021). Inicialmente, se produce la digitalización básica, que consiste en convertir procesos y sistemas tradicionales, en formatos digitales, facilitando su almacenamiento y acceso. Posteriormente, se avanza hacia una digitalización avanzada, en la que las tecnologías digitales y las capacidades de TI se integran y optimizan para mejorar procesos, incrementar la eficiencia y aportar valor a operaciones y servicios. Finalmente, la transformación digital se entiende como el punto más alto de este recorrido: un cambio profundo que se apoya en el uso intensivo de capacidades digitales para redefinir estructuras, procesos y modelos de negocio, generando nuevas oportunidades y ventajas competitivas.
La transformación actúa como un motor de gestión que altera las propiedades fundamentales de una entidad: sus procesos, sus estructuras y, de manera crítica, su cultura organizacional. El éxito de esta transición radica en una integración estratégica orientada a la creación de valor y a la mejora de la experiencia del cliente, permitiendo que la organización se adapte de forma resiliente a las demandas del entorno contemporáneo.
Para transitar este camino de manera efectiva, las organizaciones emplean modelos de medición de maduración digital. Estas herramientas funcionan como diagnósticos de gestión que evalúan el estado actual de la empresa, identificando fortalezas y debilidades a través de dimensiones clave situándolas en una escala que va desde una etapa incipiente hasta la más avanzada (Lorenzo, 2016).
No se limitan a contabilizar la adopción de herramientas, sino que establecen una guía para priorizar inversiones y gestionar el cambio cultural necesario. Aquí es donde la IA (Inteligencia Artificial) tiene un papel clave, ya que una empresa con un nivel de madurez bajo, tendrá un camino más largo por recorrer al implementar soluciones de IA con éxito, especialmente si carece de una infraestructura de datos o la cultura analítica previa.
La implementación de la IA requiere una planificación estratégica inicial donde el ser humano define los objetivos y procesos que la máquina ejecuta para garantizar la seguridad razonable de la información. Se expresa que una adecuada política de inversiones y planificación financiera es fundamental para la adaptación de las organizaciones al complejo contexto tecnológico actual y eviten fallos en la supervisión interna. La falta de este control prospectivo deriva en gastos innecesarios, incremento de costos y pérdida de tiempo que obstaculizan el crecimiento de una empresa. Por ello, integrar herramientas de IA y pensamiento prospectivo permite transformar estos riesgos en oportunidades, consiguiendo niveles más altos de calidad, optimización de recursos y datos fiables para la toma de decisiones.
En perspectiva con la Industria 5.0
La medición del proceso digital ha tenido una importante evolución a la par de las revoluciones industriales. Los modelos aplicados a la Industria 4.0 se han centrado en la eficiencia operativa, la interconectividad y el uso de “Big Data” e “Internet de las cosas”, al menos tradicionalmente.
Sin embargo, el surgimiento de la Industria 5.0 expande este horizonte. Este paradigma se define como una colaboración estrecha y sinérgica entre humanos y máquinas, donde la tecnología, personificada en herramientas como los robots colaborativos, no busca reemplazar al trabajador, sino desarrollar y sobre todo potenciar sus capacidades creativas y de juicio crítico ante situaciones que lo requieran. Este enfoque está centrado en el ser humano, el cual permite que los sistemas inteligentes asuman tareas repetitivas o peligrosas, mientras que las personas aportan el valor añadido de la ética, la resolución de los problemas complejos y la innovación. Con el fin de que esta colaboración sea efectiva, las organizaciones deben gestionar un clima laboral positivo que fomente la confianza y la sostenibilidad, garantizando que la digitalización está al servicio del bienestar humano y el desarrollo profesional.
Estos nuevos marcos de evaluación no invalidan los avances de la fase anterior, sino que los complementan al integrar dimensiones de bienestar humano, sustentabilidad ambiental y resiliencia. Desde esta perspectiva, la madurez se mide también por la capacidad de fomentar la colaboración segura y ética entre humanos y las máquinas, asegurando que con el uso de la automatización y la IA en las decisiones de la empresa se puede lograr un impacto social positivo.
Esta ampliación de los criterios de madurez plantea una pregunta fundamental: ¿por qué es necesario evaluar estos procesos? La relevancia de medir reside en la capacidad de transformar la toma de decisiones, y así transitar de un modelo basado en la intuición hacia uno fundamentado en las capacidades y el potencial de crecimiento.
Como señalan Cosa y Torelli (2024), existe una relación simbiótica entre la transformación digital y los sistemas de medición del desempeño. Medir permite reducir la incertidumbre, alinear los objetivos estratégicos en todos los niveles de la organización y, principalmente, garantizar que cada inversión tecnológica sea implementada en valor real y beneficios competitivos tangibles. De este modo, las organizaciones pueden identificar qué iniciativas generan valor y cuáles requieren ajustes, fortaleciendo así la toma de decisiones estratégicas.
Más allá de la tecnología
En síntesis, la verdadera transformación digital no se alcanza acumulando herramientas tecnológicas, sino centrándose en la evolución de la mentalidad organizacional. El tránsito de una toma de decisiones basada en la intuición a otra sustentada en datos, guiado por modelos de madurez, constituye un avance importante hacia la transformación digital, pero representa solo el primer paso. El éxito real reside en la capacidad de las empresas para integrar la inteligencia artificial y la automatización en sus procesos y sistemas de toma de decisiones. No obstante, no tienen que ser un sustituto del juicio humano, sino como catalizadores de una toma de decisiones más precisa y ética. Sin estos factores, en lugar de lograr la transformación digital, las organizaciones se estancarán en la digitalización. Al final del día, una organización “madura” no es la que tiene más software, sino la que utiliza su infraestructura digital para generar valor sostenible, resiliencia y un impacto positivo en su capital humano y organizacional.
Referencias:
Carvajal-Ordoñez, V. F. M., Mosquera Abadía, H. A., Espinosa-Jaramillo, M. T. (2025). Clima laboral como estrategia de desarrollo sostenible en la industria 5.0. European Public & Social Innovation Review, 10, 1-15. https://epsir.net/index.php/epsir/article/view/1955/1577
Cosa, M., & Torelli, R. (2024). How Does Digital Transformation Reshape Performance Measurement Systems? A Systematic Review. Social Science Research Network. https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=4743696
Lorenzo, O. (2016). Modelos de madurez digital: ¿en qué consisten y qué podemos aprender de ellos?. Recuperado de https://www.researchgate.net/profile/Oswaldo-Lorenzo/publication/313798566_Modelos_de_Madurez_Digital_en_que_consisten_y_que_podemos_aprender_de_ellos/links/58a6b84aaca27206d9a7b3df/Modelos-de-Madurez-Digital-en-que-consisten-y-que-podemos-aprender-de-ellos.pdf
Nyamato, E. (26 de febrero de 2025). AI in Organizations: Moving from Awareness to Transformation. LinkedIn.
url: https://www.linkedin.com/pulse/ai-organizations-moving-from-awareness-transformation-nyamato–cls6f/
Tekic, Z., & Koroteev, D. (2019). From disruptively digital to proudly analog: A holistic typology of digital transformation strategies. Business Horizons, 62(6), 683-693. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2019.07.002
Trenerry, B., Cheng, S., Wang, Y., Suhaila, Z. S., Lim, S. S., Lu, H. Y., & Oh, P. H. (2021). Preparing workplaces for digital transformation: An integrative review and framework of multi-level factors. Frontiers in psychology, 12, 620766. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.620766
Urbach, N., Röglinger, M. (2019). Introduction to Digitalization Cases: How Organizations Rethink Their Business for the Digital Age. In: Urbach, N., Röglinger, M. (eds) Digitalization Cases. Management for Professionals. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-95273-4_1
Verhoef, P. C., Broekhuizen, T., Bart, Y., Bhattacharya, A., Dong, J. Q., Fabian, N., & Haenlein, M. (2021). Digital transformation: A multidisciplinary reflection and research agenda. Journal of business research, 122, 889-901. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2019.09.022
Sobre el autor
Diego Ávila Sánchez, Licenciatura en Ingeniería Industrial, UDLAP
Diego Ávila Sánchez es estudiante de tercer año de la licenciatura en Ingeniería Industrial en la Universidad de las Américas Puebla (UDLAP). Sus principales líneas de investigación de interés se centran en la implementación de modelos de maduración digital y la transición hacia la Industria 5.0 en el sector empresarial. Actualmente, forma parte del Programa de Honores de la UDLAP, un espacio dedicado al desarrollo de la excelencia académica y la investigación. El presente artículo se deriva de sus trabajos y contribuciones dentro de dicho programa, el cual está bajo la mentoría de la Dra. Nancy Maribel Arratia Martínez.
Nancy Maribel Arratia Martínez, Departamento de Posgrados de Negocios, UDLAP
Nancy Maribel Arratia Martinez es Doctora en Economía y Empresa por la Universidad de Málaga, España. Doctora en Ingeniería con especialidad de Ingeniería de Sistemas, Maestra en Ciencias en Ingeniería de Sistemas y Licenciada en Matemáticas por la Universidad Autónoma de Nuevo León. Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) Nivel I y miembro activo de la Sociedad Mexicana de Investigación de Operaciones (SMIO) y de la Sociedad Mexicana de Matemáticas (SMM). Desde 2017 es profesora de tiempo completo del Departamento Académico de Administración de Empresas de la Universidad de las Américas Puebla (UDLAP). Desde 2024 es Directora Académica del Departamento de Posgrados de Negocios de la Escuela de Negocios y Economía de la UDLAP.