Por: Alejandro Oses | [email protected]
Para muchos ejecutivos, la Inteligencia Artificial (IA) todavía se encuentra en la misma categoría que la migración a la nube, la modernización de los sistemas ERP o las actualizaciones de ciberseguridad: otra iniciativa tecnológica más que implementar en toda la organización. Esa mentalidad se está convirtiendo en una de las razones principales por las que las iniciativas de IA no logran generar un valor empresarial significativo.
Tras trabajar con empresas de diversos sectores en proyectos de implementación de IA, un patrón queda claro muy rápidamente: las organizaciones que abordan la IA como un despliegue tecnológico tienden a centrarse en herramientas, proyectos piloto y experimentación.
Las organizaciones que crean un impacto medible abordan la IA como una transformación operativa y estratégica. La diferencia es enorme.
McKinsey, la firma consultora, publicó un informe sobre el estado de la IA en el 2025, donde se explicó que solo el 39% de las organizaciones reporta un impacto en el EBIT a nivel empresarial derivado de las iniciativas de IA.
Al mismo tiempo, una investigación de Deloitte de 2025 reveló que la mayoría de las organizaciones aún requieren de dos a cuatro años para lograr un retorno de inversión (ROI) satisfactorio en sus inversiones de IA. El problema no es el acceso a los modelos de IA. Es la alineación del liderazgo, el rediseño operativo y la madurez en la toma de decisiones.
El error común: tratar la IA como un proyecto tecnológico
Muchas empresas comienzan su camino en la IA haciéndose preguntas técnicas: ¿Qué modelo deberíamos usar? ¿Qué plataforma deberíamos comprar? ¿Qué tan rápido podemos desplegar copilotos o agentes?
Esas preguntas importan, pero no son el punto de partida. Las organizaciones que luchan por generar un ROI suelen ser aquellas que implementan la IA sobre procesos rotos, datos fragmentados y operaciones aisladas.
Del estudio de CEOs de 2025 de IBM se desprende que el 50% de los CEOs encuestados admitió que las rápidas inversiones en IA crearon entornos tecnológicos desconectados dentro de sus organizaciones.
Ahí es donde muchas iniciativas de IA pierden impulso silenciosamente. El problema no es el modelo en sí. El problema es que la IA amplifica la calidad operativa del negocio que hay detrás.
Si los flujos de trabajo están fragmentados, la gobernanza es débil o los procesos de toma de decisiones no están claros, la IA simplemente acelera la ineficiencia. Por eso, una adopción exitosa de la IA rara vez se lidera como una iniciativa puramente de TI. Requiere el compromiso y la implicación de la dirección ejecutiva.
La investigación de Deloitte sobre el ROI de la IA descubrió que las organizaciones consideran cada vez más la IA como un imperativo estratégico en lugar de una actualización tecnológica, especialmente a medida que la IA agéntica comienza a remodelar las operaciones comerciales.
Los CEOs que están creando valor con la IA no se preguntan: «¿Cómo desplegamos la IA?». Se preguntan: «¿Cómo debería operar el negocio de manera diferente ahora que la IA existe?».
Cómo las empresas líderes utilizan la IA para tomar mejores decisiones
Las implementaciones de IA más sólidas hoy en día no se centran en chatbots o en ganancias de productividad aisladas. Están enfocadas en mejorar la forma en que se toman las decisiones en toda la empresa. Las organizaciones líderes están utilizando la IA para:
- Mejorar las previsiones operativas.
- Acelerar el análisis de las respuestas de los clientes.
- Detectar patrones de riesgo de forma más temprana.
- Priorizar oportunidades de manera más rápida.
- Respaldar decisiones operativas en tiempo real.
- Reducir la fricción entre equipos y sistemas.
En la práctica, los sistemas de IA de mayor impacto están aumentando el criterio del liderazgo, no reemplazándolo.
Una investigación sobre la toma de decisiones empresariales con IA publicada en 2025 dio a conocer que los factores organizacionales, como la gestión del cambio, la comunicación y la alineación del liderazgo, eran más importantes para el éxito de la IA que las capacidades puramente técnicas.
Esto coincide con lo que vemos en los entornos de implementación reales. Las empresas que generan los resultados más sólidos no son necesariamente las que utilizan los modelos más avanzados. Son las que rediseñan los flujos de trabajo, alinean a los equipos en torno a datos compartidos e integran la IA en las decisiones operativas principales.
La investigación de McKinsey también mostró que las organizaciones con mejor rendimiento utilizan la IA no solo para la eficiencia, sino también para objetivos de crecimiento e innovación. Ese cambio es fundamental. Cuando la IA se plantea únicamente como una herramienta de automatización, las empresas se enfocan en la reducción de costos. Cuando la IA se plantea como una capa de infraestructura para la toma de decisiones, las empresas comienzan a mejorar la velocidad, la adaptabilidad, la experiencia del cliente y la ejecución estratégica.
