Ocho de cada diez empresas chilenas sienten el costo de tener demasiadas herramientas tecnológicas

En una oficina hay una aplicación para conversar, otra para compartir archivos, una tercera para pedir vacaciones, cuatro para medir resultados y alguna que nadie se atreve a desinstalar porque sostiene un proceso crítico. La tecnología debería simplificar el trabajo, pero también puede convertirse en un laberinto. Un estudio difundido por ManageEngine sugiere que muchas organizaciones chilenas están viviendo justamente esa contradicción.

Según un artículo enviado a Ohzom el 29 de octubre y basado en el informe Estado de la Transformación Digital en América Latina 2026, el 81% de los encuestados en Chile considera que la proliferación de herramientas ha aumentado la complejidad operativa. Además, un 79% señala que la fragmentación tecnológica dificulta escalar iniciativas de inteligencia artificial. Son cifras llamativas, aunque requieren una precaución editorial: no equivalen necesariamente a porcentajes de todas las empresas chilenas.

Para interpretar bien un estudio es necesario conocer su ficha técnica: cuántas personas respondieron, qué cargos tenían, qué industrias están representadas, cuándo se aplicó y cómo se eligió la muestra. El resumen recibido no entrega todos esos antecedentes. Por eso los porcentajes deben atribuirse a los encuestados del trabajo citado, no utilizarse como si fueran una medición oficial de toda la economía.

Más allá de las cifras, el problema es fácil de reconocer. Una empresa puede contratar múltiples servicios que funcionan bien por separado, pero que no comparten información. Cuando un cliente actualiza sus datos en un sistema y otro mantiene la versión antigua, alguien debe copiar registros o corregir inconsistencias. Lo que parecía automatización se transforma entonces en trabajo manual escondido entre programas.

El costo que no aparece en la factura de suscripción

Cuando se evalúa una herramienta digital, el precio mensual suele ser la cifra más visible. Sin embargo, la fragmentación también genera horas de capacitación, soporte, cambios de contraseña, integraciones y tiempo perdido al buscar información. Una organización con sistemas heredados puede terminar pagando por mantener conectores improvisados y soluciones temporales que nadie quiere tocar.

Otro problema es la seguridad. Cuantas más plataformas y permisos existan, más importante será administrar quién accede a qué información. No toda aplicación adicional es un riesgo por definición, pero la falta de una visión completa del ecosistema hace más difícil detectar accesos innecesarios y datos duplicados. Una empresa puede tener excelentes herramientas de seguridad y aun así dejar espacios sin supervisión entre distintos proveedores.

La inteligencia artificial agrava algunas de estas tensiones. Para que un agente ayude a resolver solicitudes o buscar documentos necesita encontrar información fiable, con permisos claros y formatos que entienda. Si los datos están repartidos entre planillas, correos y plataformas sin integración, el asistente puede entregar respuestas incompletas o requerir un trabajo previo considerable de preparación.

Por eso la adopción de IA no comienza necesariamente comprando la licencia del modelo más poderoso. A veces parte con preguntas menos emocionantes: ¿qué información tenemos?, ¿dónde vive?, ¿quién la mantiene actualizada? y ¿qué sistemas deben conectarse? Sin ordenar esas respuestas, una empresa corre el riesgo de automatizar el desorden.

La solución no es reemplazar todo de golpe

Una reacción posible sería intentar eliminar plataformas hasta quedarse con una sola. Pero esa estrategia también puede fallar. Los equipos de ventas, finanzas, operaciones o atención de clientes tienen necesidades distintas, y algunos sistemas especializados cumplen funciones que una plataforma generalista no reemplaza bien. La meta debería ser reducir fricción sin perder capacidades importantes.

Un diagnóstico realista puede comenzar identificando procesos repetidos, integraciones frágiles y aplicaciones con funciones superpuestas. Después corresponde evaluar qué datos deben compartirse, qué costos aporta cada herramienta y cuáles son los riesgos de una migración. Cambiar una solución antigua sin entender sus dependencias puede generar más problemas que los que pretendía resolver.

En Ohzom hemos abordado la propuesta de agentes que buscan anticiparse a fallas de redes empresariales. Esa automatización funciona mejor cuando hay observabilidad y reglas claras. Si nadie sabe qué sistema controla cada proceso, entregar más autonomía a la IA no necesariamente dará un resultado más confiable.

El estudio que cita ManageEngine debería motivar una conversación práctica, no una cacería de aplicaciones. Conviene medir cuánto tiempo requiere completar un proceso de principio a fin y dónde se rompe el intercambio de información. La mejor transformación digital es la que elimina trabajo innecesario para las personas, aunque eso signifique instalar menos novedades y dedicar más tiempo a ordenar lo que ya existe.