Por Canuto  

El CEO de Miro sostiene que la productividad no llegará por añadir herramientas de IA a procesos intactos: las empresas deben rediseñar sus flujos de trabajo, controlar el ruido generado y mantener a las personas responsables de las decisiones.
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  • Andrey Khusid propone diseñar los flujos de trabajo desde cero y sumar personas donde aporten valor, en lugar de superponer IA a estructuras existentes.
  • Miro experimentó con equipos paralelos que usaban IA para realizar tareas similares antes de ampliar esos procesos al resto de la compañía.
  • La empresa explora un sistema donde personas y agentes colaboren en un mismo lienzo, aunque Khusid sostiene que la responsabilidad sigue en manos humanas.

 

Para Andrey Khusid, el desafío empresarial de la inteligencia artificial no consiste en conseguir que cada trabajador abra ChatGPT o Claude, sino en reorganizar el trabajo colectivo para que esas herramientas puedan aportar valor. El cofundador y CEO de Miro sostuvo que añadir IA a equipos y sistemas operativos ya establecidos no permitirá capturar todas las ganancias de productividad que las compañías esperan.

En una conversación realizada el miércoles en el evento Wave by Vento, en Turín, Khusid defendió diseñar los procesos desde sus primeros principios y definir después dónde se necesitan las personas. Su argumento desplaza la discusión desde la adopción individual de herramientas hacia la estructura de las empresas: quién comparte el contexto, cómo pasa el trabajo de un equipo a otro y qué tareas deben quedar bajo responsabilidad humana, detalla TNW.

El reto está en rediseñar los procesos

Las organizaciones suelen repartir un proyecto entre distintas personas y áreas, cada una con una parte de la información necesaria para completarlo. Khusid explicó que ese contexto rara vez está reunido en un único lugar, por lo que una primera tarea consiste en conectarlo y permitir que los equipos trabajen sobre una base común. Sin esa reorganización, incorporar IA puede dejar intactos los obstáculos que ya fragmentaban el proceso.

El ejecutivo resumió su planteamiento en Wave by Vento, durante una sesión titulada «Pensar juntos en la era de la IA», moderada por Charlie Perreau, responsable de tecnología, medios y startups de Les Echos. «Uno de los grandes retos es no poner la IA encima de los equipos o sistemas operativos existentes, sino, en realidad, diseñar desde primeros principios el flujo de trabajo y luego añadir solo a los humanos para aportar valor sobre ese flujo de trabajo», dijo Khusid.

La distinción importa porque usar una herramienta de IA para acelerar una tarea individual no necesariamente elimina esperas, traspasos de información o duplicaciones entre áreas. La tesis de Khusid es que las compañías deben revisar el recorrido completo del trabajo, no limitarse a medir cuánto más rápido una persona produce una respuesta, un documento o un prototipo con ayuda de un modelo.

Miro probó esa idea en algunas áreas mediante equipos paralelos que realizaban el mismo trabajo con IA. Según Khusid, la empresa construyó un proceso alrededor de esos equipos y luego lo amplió al resto de la organización. La experiencia, tal como la describió, presenta una vía gradual: experimentar con una forma distinta de operar antes de escalarla, en lugar de desplegar una herramienta de manera uniforme sobre todos los puestos.

Más producción también puede significar más ruido

Khusid señaló que muchas personas ya utilizan a diario asistentes como Claude o ChatGPT, pero cambiar la operación de una empresa completa es una tarea diferente. En el plano individual, una herramienta puede ayudar a generar ideas o convertir una instrucción en un prototipo visible; en el plano colectivo, ese material debe circular sin sobrecargar a quienes tienen que revisarlo, coordinarlo y tomar decisiones.

El CEO de Miro describió una tensión dentro de los equipos: la IA puede facilitar que las personas más reservadas expresen ideas, porque les permite transformar rápidamente un prompt en algo que otros pueden observar y comentar. A la vez, esa capacidad amplía la cantidad de contenido que llega a los canales compartidos. Si cada integrante vuelca resultados sin filtrar, advirtió, el equipo puede saturarse y perder velocidad.

El problema no es únicamente producir demasiado, sino trasladar a otros la carga de distinguir qué resultado merece atención y cuál necesita correcciones. En septiembre de 2025, Harvard Business Review abordó el «workslop» generado con IA en empresas, una expresión que describe contenido que aparenta estar terminado, pero puede exigir a colegas trabajo adicional para entenderlo o repararlo.

Como respuesta, Khusid puso el acento en la responsabilidad individual: cada persona debe hacerse cargo de las piezas que incorpora al trabajo de su equipo. Esa exigencia evita presentar la generación automática como sustituto del criterio y conecta el uso de IA con una obligación concreta de revisar y responder por los aportes. La productividad, en este enfoque, depende también de que el volumen nuevo no se convierta en una transferencia de tareas de limpieza a otros compañeros.

Una infraestructura de inteligencia para las empresas

En su descripción, las organizaciones tradicionales se construyeron alrededor de personas y jerarquías, con información y conocimiento distribuidos entre individuos. Khusid contrastó ese modelo con el de algunas startups, donde una inteligencia central puede reunir una visión amplia de lo que ocurre y permitir que las personas se conecten a ella para decidir y avanzar con rapidez.

Las compañías consolidadas, afirmó, necesitan reconstruir una infraestructura propia de inteligencia y reconsiderar qué funciones hacen falta. No presentó esa tarea solo como una actualización tecnológica: también implica revisar cómo se organiza la toma de decisiones y qué roles contribuyen a que el conocimiento esté disponible cuando se necesita. Las startups que nacen con una estructura distinta, añadió, pueden moverse más rápido y decidir mejor, lo que aumenta la presión competitiva sobre las firmas establecidas.

Los datos citados en el artículo de The Next Web ofrecen un telón de fondo para esa discusión, aunque no prueban por sí solos que las empresas ya hayan transformado su operación. En julio, cifras del Reino Unido mostraron que la adopción empresarial de IA se había triplicado, mientras la mayoría de las compañías todavía la utilizaba de forma ligera. La distancia entre probar herramientas y rediseñar procesos sigue siendo central en la advertencia de Khusid.

Miro, que tiene 15 años, también está modificando su propia infraestructura. Khusid dijo que gran parte del código de la compañía ya se escribe con ayuda de IA y que la empresa ha fusionado sistemas para ofrecer mejor contexto a estas herramientas. Esas decisiones apuntan a integrar la tecnología en el trabajo cotidiano, en vez de tratar cada nuevo modelo como una función aislada que se añade sin cambiar cómo se construyen los productos.

La visión de Miro y el contexto de su venta

Khusid afirmó que, en los últimos tiempos, ha habido pocos cambios disruptivos en los modelos y que ya resulta claro lo que pueden hacer durante los próximos tres años. Por eso, explicó, Miro construye sobre las capacidades que considera previsibles, en lugar de perseguir cada lanzamiento. La postura no implica que la tecnología haya dejado de evolucionar, sino que la empresa busca orientar su planificación a partir de lo que ya entiende que puede desarrollar.

El CEO dijo que personas y agentes de IA ya trabajan codo a codo tanto en startups como en grandes empresas, pero recalcó que las personas siguen siendo responsables. Miro desarrolla un sistema para que ambos colaboren en el mismo lienzo, un espacio compartido donde la actividad de los agentes pueda integrarse en el trabajo del equipo. La propuesta enlaza con la prioridad de reunir contexto y hacer visible la contribución de cada participante.

Para dentro de tres años, Khusid espera que Miro dependa más de la voz y la conversación, mientras la toma de decisiones visual se mantendría como la principal forma en que los equipos deciden. La compañía comenzó en 2011, aunque, según su cofundador, solo consiguió una tracción significativa en 2016. Su consejo a los fundadores fue trabajar en algo que amen y escuchar su propia intuición.

La aparición en Italia ocurre un mes después de que la empresa milanesa Bending Spoons acordara comprar Miro por USD $1.355 millones. Bending Spoons espera cerrar la operación en el cuarto trimestre, sujeta a aprobaciones; Khusid dijo que todavía no podía hablar del acuerdo y expresó su alegría por estar en Italia, que describió como «quizás un nuevo hogar para Miro».

Bending Spoons atribuye a Miro cerca de USD $600 millones en ingresos recurrentes anuales. La plataforma había alcanzado una valoración de USD $17.500 millones en enero de 2022, cuando recaudó USD $400 millones. Esas cifras muestran el contexto financiero de la operación, pero no modifican el argumento operativo de Khusid: para que la IA transforme la productividad, las empresas tendrán que cambiar la forma en que coordinan el trabajo, además de decidir qué herramientas incorporar.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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