La advertencia no es menor. El uso intensivo de herramientas de inteligencia artificial puede transformarse en una práctica altamente demandante, incluso adictiva, con efectos en la calidad del sueño, la ansiedad y la capacidad de las personas para sostener un trabajo profesional en el tiempo.

Desde entonces, Khipu ha seguido profundizando este proceso. La empresa ya utiliza internamente una combinación de herramientas disponibles en el mercado y desarrollos propios para implementar arneses de trabajo: estructuras que ordenan el uso de la IA dentro de procesos controlados, coherentes y seguros. En desarrollo de software esto se está popularizando con el nombre de los arneses. Bien implementados no solo reducen riesgos, sino que también pueden mejorar significativamente la productividad.

"No basta con poner al humano en el loop, sino de mantenerlo en el control. Un desarrollador no puede revisar en dos días 1.500 líneas de código generadas por el sistema el día anterior. Los procesos deben ser distintos; de otra forma, el desarrollador solo hace como que controla, pero no es verdad", señaló Opazo en una reciente presentación interna al equipo.

DESAFÍO

En un mundo que parece cambiar más rápido de lo que las organizaciones se pueden adaptar, Khipu plantea que es necesario recordar principios estables que siguen vigentes: orientación a procesos, gestión de la calidad, capacitación, trazabilidad y responsabilidad profesional. Todos ellos siguen siendo tan válidos como antes. Sin embargo, la inteligencia artificial agrega un nuevo desafío: la desprofesionalización.

Según el CEO de Khipu, la IA produce resultados inmediatos, pero incompletos. "Ese efecto puede inducir a creer que cualquier persona está en condiciones de generar resultados profesionales para cualquier área. El riesgo es que un country manager adapte contratos a otro país, mientras el área legal produce videos, la fuerza de ventas desarrolla software y los equipos técnicos se angustian por la cantidad de vulnerabilidades que pueden abrirse desde múltiples frentes", dijo.

Más allá del software, la compañía ya venía avanzando en esa dirección antes del actual auge de la IA. Su Sistema de Gestión de la Calidad fue diseñado con una idea central: llevar las mejores prácticas del desarrollo de software a la gestión de procesos y en particular a la documentación. En los hechos, eso significa tratar la documentación como si fuera código.

Ese enfoque permite versionar, revisar, estructurar y mantener la documentación con mayor rigor. También abre la puerta a una pregunta clave: qué porcentaje de la documentación oficial es efectivamente conocido por los equipos. Antes de la IA, responder esa pregunta habría sido extremadamente difícil. Era necesario separar conceptos, transformarlos en elementos evaluables y automatizar mecanismos de medición.

El avance fue posible, porque los procesos y la documentación ya estaban preparados para evolucionar, con la IA analizando las pruebas de conocimiento humano y contrastando con la documentación, fue posible un nivel de calidad que antes era impensable. Y así, nace un arnés corporativo sobre el que se puede incrementar el uso de la IA sin generar caos.

"Así como en el software, el arnés corporativo protege los procesos. Y además el entendimiento de para qué se hace cada cosa, evita que las automatizaciones con IA tan solo automaticen la ineficiencia, generen tareas redundantes o incompatibles", aseguró Roberto Opazo.

La tesis de Khipu es clara: usar IA de manera responsable no es un freno a la productividad y no se trata solo de evitar riesgos o costos de falla. Al contrario, así como en desarrollo de software un buen arnés incrementa la productividad, en la organización completa existe un equivalente, llamado gestión de la calidad, que implica que el uso responsable de IA también incremente la productividad.

Khipu se prepara para compartir estos conceptos en el próximo Khipu Demo Day 2026.

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