Han pasado más de tres años y medio desde que el debut de ChatGPT de OpenAI provocó un auge del interés corporativo en herramientas de inteligencia artificial generativa diseñadas para transformar el trabajo. Aun así, Hitachi, que emplea a casi 290,000 personas en todo el mundo, todavía no ha implementado una sola herramienta de IA a nivel empresarial para todos los trabajadores del conglomerado japonés.

Ese enfoque más cauteloso podría resultar prudente para Hitachi, sobre todo porque la investigación ha mostrado que muchos pilotos de IA empresarial fracasan y porque se ha intensificado el debate sobre el costo de la IA. Para una compañía con operaciones que abarcan equipos industriales, software, energía y sistemas médicos, el reto no es solo encontrar IA útil, sino decidir dónde puede desplegarse de forma segura en un negocio de gran escala.

Bala Krishnapillai, vicepresidente sénior y director de información de la división de las Américas de Hitachi, afirma que la fuerza laboral de la empresa ya utiliza muchas herramientas de IA. Su estrategia interna de adopción está organizada en tres áreas. La primera cubre herramientas de productividad cotidianas como Microsoft Copilot y Google Gemini, que se usan para resumir correos electrónicos, notas de reuniones y para traducción. La traducción es especialmente importante para las 607 subsidiarias que operan en 190 mercados globales.

Krishnapillai dice que su equipo de TI trabaja de cerca con los líderes de negocio para evaluar y aprobar herramientas específicas para cada puesto. Estas pueden incluir creación de contenido habilitada por IA para profesionales creativos o herramientas de análisis competitivo que ayuden al equipo de ventas. La tercera área de enfoque son los desarrolladores y los asistentes de codificación con IA, donde Hitachi trabaja estrechamente con Anthropic.

“Desde la perspectiva de la estrategia de IA empresarial, no existe una sola solución”, dice Krishnapillai, quien se unió a Hitachi en 2018 y ha sido CIO de la división de las Américas desde abril de 2025.

Aunque fomenta la adopción de IA en toda la empresa, Krishnapillai afirma que “el consumo de tokens es algo importante. Estamos implementando algunos controles”. En algunos departamentos donde la competitividad se considera crítica, como investigación y desarrollo, no hay restricciones de uso de IA. Pero, en términos más amplios, los gerentes de división son responsables de cómo sus equipos usan la IA y de hacer seguimiento de sus gastos.

Uno de los mayores desafíos que Krishnapillai ha tenido que abordar es la complejidad de los datos. Fundada en 1910 como un solo taller de reparación de maquinaria minera, Hitachi opera hoy un negocio amplio que incluye sistemas ferroviarios, productos digitales, maquinaria industrial, energía y energías renovables, y sistemas médicos. Clasificada en el puesto #197 del Fortune Global 500, Hitachi era mejor conocida por el público general por fabricar y vender productos electrónicos de consumo, incluidos televisores y videocámaras, un negocio del que ha salido por completo mientras giraba hacia la venta de más sistemas y servicios digitales, que ahora representan 27% de los ingresos.

Hitachi genera hoy $70 billion en ingresos anuales y alcanzó esa escala mediante adquisiciones. Algunas de las operaciones más grandes de la empresa en los últimos años incluyen los $11 billion gastados en el negocio de redes eléctricas adquirido a la firma tecnológica suiza ABB y un acuerdo de $9.6 billion para comprar al proveedor de software estadounidense GlobalLogic.

Un siglo de adquisiciones ha dejado datos almacenados en más de 150 sistemas diferentes de gestión de relaciones con clientes (CRM), incluidos Salesforce, SAP y Microsoft. Cuando los equipos de marketing y ventas trabajaban en una nueva propuesta de negocio, podía tomar semanas producir un informe de análisis preciso.

“Tenemos datos masivos almacenados en nuestro ecosistema”, dice Krishnapillai. “Era inmanejable desde una perspectiva de TI empresarial”.

Krishnapillai recurrió al proveedor de software empresarial Appian para conectar los datos sobre la infraestructura heredada, sin requerir la migración a una sola base de datos. Los dos principales beneficios de este enfoque son que hoy los equipos pueden crear nuevos proyectos a mayor velocidad y con información más precisa del ecosistema de datos de Hitachi.

“Cuando creamos una propuesta ahora, se vuelve más sólida, más convincente y muy competitiva”, dice Krishnapillai.

Hitachi y Appian señalan que el nuevo enfoque ha generado una mejora de eficiencia de 40% para el equipo de ventas y marketing, así como una reducción de 20% en los costos operativos.

Matt Calkins, CEO de Appian, afirma que este tejido de datos también facilitará que Hitachi adopte IA agéntica. Dice que estos agentes autónomos pueden, en ocasiones, hacer preguntas inesperadas y buscar fuentes de datos no previstas en toda la empresa para llegar a sus conclusiones.

“Todo el mundo tiene datos dispersos, y todo el mundo necesita alimentar a agentes impredecibles”, dice Calkins. “Serán como humanos, explorando la empresa y tomando decisiones, así que necesitan ir a lugares que no habías orquestado ni esperado”.

Esa es una visión optimista, si todo sale bien. Los agentes de IA rebeldes —un informe publicado esta semana dijo que modelos creados por Anthropic y OpenAI tomaron acciones no autorizadas— destacan los peligros de adoptar la IA de esta manera y la necesidad de una gobernanza estricta.

Krishnapillai afirma que está enfocado en establecer protocolos de seguridad y protección y privacidad de datos antes de que la empresa esté completamente lista para adoptar tareas autónomas. Dice que Hitachi está conversando activamente con proveedores para encontrar un sistema de software que pueda monitorear la creación de todos los agentes de IA, lo que ayudará a evitar duplicaciones innecesarias, pero también a promover agentes que puedan aplicarse de forma transversal en toda la empresa.

“Estamos en la fase inicial”, dice Krishnapillai sobre su avance en IA agéntica. “Nuestro objetivo es volvernos autónomos en el futuro. Pero aún no estamos allí”.

John Kell

Esta historia apareció originalmente en Fortune.com