Casi toda empresa empieza a ordenarse con una planilla. Un Excel para el inventario, otro para las reservas, uno más para hacer seguimiento a los clientes. Es rápido, cualquiera en el equipo sabe usarlo y, durante un buen tiempo, funciona perfecto. En una encuesta del Ministerio de Economía con datos de 2018, solo el 22% de las pymes chilenas usaba un sistema de gestión (ERP) y apenas el 5%, un software para administrar clientes¹.Hoy a esas planillas se les suma la IA. En Chile, el 88% de los líderes comerciales dice usarla en su trabajo, aunque solo 2 de cada 10 empresas la tiene realmente integrada a sus procesos². Y ayuda, sobre todo a la hora de migrar: ordena datos, detecta duplicados y propone cómo estructurar columnas que llevan años creciendo sin reglas.Pero la IA trabaja con lo que le pasan. Si hay tres versiones del mismo archivo, analiza la que recibió, sin saber si es la vigente. El propio Microsoft advierte que la función de IA de Excel solo ve los datos que se le indican, puede dar respuestas incorrectas y no conviene usarla en reportes financieros ni en tareas que exigen exactitud³.Tampoco resuelve la seguridad. En 2025, el 13% de las organizaciones reportó brechas en modelos o aplicaciones de IA, y el 97% de ellas no tenía controles de acceso adecuados para esas herramientas⁴. Y cuando algo se rompe, la IA no restaura un respaldo ni corrige la causa para que el error no se repita.Nadie decide un día dejar de usar Excel. Simplemente, en algún punto, deja de alcanzar, y sumarle IA no cambia el fondo del problema: una planilla no avisa cuando algo está mal. En 2020, la agencia de salud pública de Inglaterra dejó fuera de sus reportes cerca de 16.000 casos de covid porque sus planillas llegaron al tope de filas, y nadie lo notó a tiempo⁵. Las auditorías de planillas reales encuentran errores en el 94% de los archivos revisados⁶.Ahí es donde un sistema a medida empieza a tener sentido. La información vive en un solo lugar, cada persona tiene permisos claros, hay respaldo e historial de cambios, y las alertas y los reportes salen solos. Sobre esa base la IA rinde mucho más. Sin ella, muchos proyectos de IA no llegan a puerto: Gartner proyectó en 2025 que, hasta fines de 2026, las organizaciones abandonarían el 60% de los proyectos de IA que no contaran con datos preparados para ella⁷.Eso no significa que toda empresa necesite un sistema propio. Muchas operan bien con herramientas genéricas, y forzar una solución a medida donde no hace falta solo suma costo y complejidad. La pregunta que vale la pena hacerse es si la planilla, aun con IA, sigue alcanzando para la forma en que ese negocio opera hoy.En Slash, antes de proponer un sistema, partimos por entender cómo se está trabajando hoy: qué se hace a mano, dónde se pierde tiempo y qué información se necesita realmente para operar. Desarrollamos <a href="https://slashstudio.cl/servicios/desarrollo-sistemas" rel="noopener noreferrer" target="_blank">sistemas a medida</a> para reservas, inventario, logística y gestión de clientes, entre otros, y el foco está siempre en el problema real del negocio, no en la funcionalidad que suena interesante.Una planilla no falla de un día para otro. Falla en cámara lenta, hasta que alguien saca la cuenta de todo el tiempo que se ha perdido. <h3>Notas</h3><ol><li>Ministerio de Economía, Fomento y Turismo (2020). <a href="https://www.economia.gob.cl/wp-content/uploads/2020/07/Informe-de-Resultados-Encuesta-TIC.pdf" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Informe General de Resultados: Encuesta de Acceso y Uso de TIC en Empresas, año de referencia 2018</a>. La encuesta no incluye microempresas.</li><li>HubSpot (2026). Informe ¿Tu IA produce más, pero no produce mejor en 2026?, encuesta a 720 líderes de marketing, ventas y servicio en Latinoamérica y España (102 en Chile). Citado en <a href="https://www.emol.com/noticias/Economia/2026/05/26/1201049/empresas-inteligencia-artificial-chile.html" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Emol, 26 de mayo de 2026</a>. Es un estudio de una empresa de software.</li><li>Microsoft Support. <a href="https://support.microsoft.com/es-ES/Excel/functions/copilot-function" rel="noopener noreferrer" target="_blank">"Función COPILOT"</a> (Excel). Recomienda usar fórmulas nativas para tareas que requieren exactitud o reproducibilidad.</li><li>IBM y Ponemon Institute (2025). <a href="https://newsroom.ibm.com/2025-07-30-ibm-report-13-of-organizations-reported-breaches-of-ai-models-or-applications,-97-of-which-reported-lacking-proper-ai-access-controls" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Cost of a Data Breach Report 2025</a>, comunicado del 30 de julio de 2025. Estudio global.</li><li>The Conversation (octubre de 2020). <a href="https://theconversation.com/why-you-should-never-use-excel-to-count-coronavirus-cases-147681" rel="noopener noreferrer" target="_blank">"Why you should never use Microsoft Excel to count coronavirus cases"</a>. Ver también Kelion, L. (5 de octubre de 2020), <a href="https://www.bbc.com/news/technology-54423988" rel="noopener noreferrer" target="_blank">"Excel: Why using Microsoft's tool caused Covid-19 results to be lost"</a>, BBC News.</li><li>Panko, R. R. (2015). <a href="https://arxiv.org/abs/1602.02601" rel="noopener noreferrer" target="_blank">"What We Don't Know About Spreadsheet Errors Today"</a>. Proceedings of the EuSpRIG 2015 Conference. Cifra agregada de seis estudios que auditaron 85 planillas en uso.</li><li>Gartner (26 de febrero de 2025). <a href="https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-02-26-lack-of-ai-ready-data-puts-ai-projects-at-risk" rel="noopener noreferrer" target="_blank">"Lack of AI-Ready Data Puts AI Projects at Risk"</a>. Basado en una encuesta a 1.203 líderes de gestión de datos.</li></ol>

Cuando el Excel deja de alcanzar

Herramientas como Cursor, Lovable, Bolt o Claude Code están cambiando la forma en que nacen muchos productos digitales. Lo que antes requería semanas de trabajo especializado hoy puede transformarse en una aplicación funcional en cuestión de horas. Es fácil entender el entusiasmo. Por primera vez, la distancia entre una idea y una versión funcional se ha reducido de forma considerable. Equipos de negocio, emprendedores e incluso personas sin experiencia técnica están construyendo soluciones que hace pocos años habrían requerido una inversión importante para existir. Sin embargo, gran parte de la conversación se ha concentrado en la velocidad de construcción. Y quizás esa no sea la pregunta más interesante. La pregunta relevante aparece después: ¿qué ocurre cuando la idea funciona?Porque el verdadero desafío rara vez es construir una primera versión. El desafío es convertirla en una herramienta capaz de sostener una operación real. Cuando una plataforma comienza a incorporar usuarios, almacenar información relevante o integrarse a procesos de negocio, aparecen necesidades que normalmente no están presentes en un prototipo: seguridad, permisos, trazabilidad, estabilidad, integración con otros sistemas y capacidad de evolucionar sin convertirse en una carga para quienes la utilizan. En Slash hemos estado observando este fenómeno de cerca durante los últimos meses. Muchas de las conversaciones que estamos teniendo ya no comienzan con una idea en una servilleta o una presentación de PowerPoint. Comienzan con algo funcionando. Un prototipo, una herramienta interna o una primera versión construida con IA que permitió validar una oportunidad, probar un proceso o resolver una necesidad puntual. Eso es una buena noticia. Porque permite que las organizaciones lleguen más rápido a conversaciones basadas en evidencia y no solamente en supuestos. Nada de esto es una crítica al vibe coding (metodología de desarrollo donde se crea un software dándole instrucciones a inteligencias artificiales). De hecho, creemos que su principal aporte es acelerar una etapa que históricamente era lenta y costosa. Permite validar hipótesis más rápido, probar ideas con usuarios reales y aprender antes de realizar inversiones mayores. Pero existe una diferencia importante entre construir rápido y comprender bien el problema. La IA puede generar código, interfaces y flujos de trabajo. Lo que no puede hacer es determinar si el problema que estamos resolviendo realmente vale la pena ser resuelto. Tampoco puede decidir qué funcionalidades generan valor, cuáles agregan complejidad innecesaria o cómo una solución impactará en la operación de una organización dentro de uno o dos años.&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; Y ahí aparece una distinción que creemos importante. El vibe coding está reduciendo el costo de construir software, pero no necesariamente está reduciendo el costo de equivocarse. De hecho, cuando desarrollar se vuelve más fácil, también se vuelve más fácil construir algo que nadie necesita, agregar funcionalidades que nadie utilizará o invertir tiempo en resolver problemas secundarios mientras el problema principal sigue intacto. La velocidad es valiosa, pero no reemplaza el criterio.&nbsp;&nbsp; Las primeras limitaciones suelen aparecer cuando el proyecto comienza a crecer. Lo que inicialmente funcionaba bien puede empezar a mostrar dificultades al integrar servicios externos, implementar modelos de permisos más complejos, responder a requisitos de seguridad o mantener una arquitectura consistente después de decenas de cambios. No son problemas exclusivos del software generado con IA, pero suelen aparecer más rápido cuando la velocidad de construcción supera el tiempo dedicado a tomar decisiones. Por eso muchas veces el desafío deja de ser construir y pasa a ser evolucionar. Es en ese momento cuando comienzan a aparecer preguntas distintas. Cómo asegurar la estabilidad de la plataforma. Cómo controlar costos futuros. Cómo integrar nuevos procesos. Cómo mantener la solución cuando el equipo crece. Cómo evitar que una buena idea termine limitada por decisiones tomadas demasiado rápido. Son preguntas menos visibles que una demostración de producto. También suelen ser las que determinan si una iniciativa genera valor durante algunos meses o durante varios años.&nbsp;&nbsp; Desde nuestra experiencia, es precisamente ahí donde un partner tecnológico puede aportar más valor. No necesariamente construyendo la primera versión, sino ayudando a transformar una validación inicial en una plataforma preparada para crecer. Una que pueda acompañar los objetivos del negocio, adaptarse a nuevas necesidades y mantenerse sostenible en el tiempo. Esa es la diferencia entre tener algo funcionando y tener una solución sobre la que una organización puede construir su operación.&nbsp;&nbsp; Probablemente dentro de poco existan herramientas aún más rápidas y capaces que las actuales. La velocidad seguirá aumentando. Lo que difícilmente cambiará es la necesidad de comprender qué problema estamos resolviendo, para quién lo estamos resolviendo y cómo sabremos que la solución está funcionando.&nbsp;&nbsp;Porque la IA está reduciendo el costo de construir software. El costo de equivocarse sigue siendo exactamente el mismo.

Vibe Coding: construir ya no es la parte difícil

En los últimos años han aparecido diversas alternativas a WordPress, el más popular de los sistemas de administración de contenidos web (CMS por sus siglas en inglés). Algunas vienen desde el mundo del desarrollo moderno, otras desde empresas dedicadas a infraestructura, y otras desde empresas que llevan tiempo observando los mismos problemas en distintos proyectos.Sin ir más lejos, en este mes de Abril Cloudflare, una de las empresas de infraestructura más importantes, <a href="https://blog.cloudflare.com/emdash-wordpress/" rel="noopener noreferrer" target="_blank">liberó emDash CMS</a>, un sistema que intenta replantear varias decisiones que hoy se dan por sentadas: cómo se entrega el contenido, cómo se optimiza, y qué tan predecible es el sistema cuando empieza a crecer. No es un caso aislado. Actualmente existe una tendencia hacia soluciones más acotadas, más controladas y más alineadas con la forma en que hoy se construyen y distribuyen las aplicaciones. Aun así, cuando uno aterriza esto a un proyecto real, la conversación suele ser bastante más simple. Se busca un sistema autoadministrable, que se pueda implementar rápido, que funcione en el hosting (alojamiento web) que ya está contratado, y que permita resolver múltiples tareas sin tener que desarrollar todo desde cero. En la práctica, eso suele llevar a un set de tecnologías conocias, donde WordPress sigue siendo una opción razonable, considerando que posee sobre un 50% de uso dentro de los CMS y otras opciones están por debajo del 8% de uso (<a href="https://w3techs.com/technologies/overview/content_management" rel="noopener noreferrer" target="_blank">Referencia: https://w3techs.com/technologies/overview/content_management</a>). Al utilizar esta alternativa “que todos usan” el punto de fricción no suele aparecer al inicio. Aparece después, en decisiones pequeñas que se van acumulando.Por ejemplo, cuando se necesita agregar un formulario más complejo y se instala un plugin; luego otro para SEO; otro para caché; para manejar redirecciones; etc. Y al final, cada uno resuelve algo puntual pero también agrega su propia lógica, sus propias dependencias y sus propias actualizaciones. Y así, en un momento difícil de predecir, una actualización automática rompe el diseño de la página y no siempre es evidente el por qué. Puede ser un cambio en un plugin, en el tema, o en cómo se comunican entre sí. El sitio sigue funcionando, pero algo dejó de verse como antes y hay que empezar a revisar capas que nadie documentó. También pasa con el rendimiento. Un sitio comienza cargando rápido, pero con el tiempo empieza a demorarse más, no hay un único culpable claro: imágenes sin optimizar, plugins que cargan recursos en todas las páginas, consultas a base de datos que crecieron sin que nadie las revisara. Desde fuera, simplemente “el sitio está más lento”.Otro caso común es cuando el cliente quiere hacer un cambio aparentemente simple —mover una sección, ajustar un contenido, integrar algo nuevo— y ese cambio termina siendo más complejo de lo esperado porque está amarrado a cómo se configuró un plugin o a cómo se estructuró el tema en su momento. Nada de esto es un error aislado. Es más bien la forma en que estos sistemas evolucionan cuando crecen sin una lógica clara de mantenimiento. Las nuevas propuestas de CMS emergen en ese contexto. Buscan reducir este tipo de situaciones desde el diseño del sistema: limitar la cantidad de capas, definir mejor cómo se extiende la funcionalidad, y apoyarse más en la infraestructura que en soluciones internas acumulativas. Eso tiene implicancias. En muchos casos se gana en estabilidad y en rendimiento, pero se pierde parte de la flexibilidad inmediata que hace que herramientas como WordPress sean tan atractivas al inicio. Por todo lo anterior es que la decisión no suele resolverse comparando herramientas en abstracto. Termina siendo más útil entender qué tipo de cambios va a tener el sitio hoy y en un futuro proyectado, quién se va a hacer cargo de mantenerlo y qué tan crítico es que el sistema sea predecible en el tiempo. Las claves están en definir “cómo” se va administrar el sitio antes de definir “qué” herramienta instalar. Hay proyectos donde WordPress funciona bien durante años. Hay otros donde empieza a generar fricción bastante antes de lo esperado, y también, hay casos donde vale la pena partir desde una base distinta, aunque eso implique un poco más de trabajo al inicio. La mejor alternativa será siempre la que encaje con la mayor cantidad de variables relevantes para tu proyecto.&nbsp; En Slash trabajamos con distintas tecnologías que adaptamos según el contexto de cada proyecto, pero la parte más importante de nuestro acompañamiento digital está en anticipar este tipo de escenarios para simplificar la decisión del cliente. No es la herramienta, sino cómo se toman las decisiones que la rodean.

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