Inteligencia Artificial: cómo pasar de la prueba a los resultados en los negocios

El Economista 21 Aug, 2026 07:00

Inteligencia Artificial: cómo pasar de la prueba a los resultados en los negocios

La Inteligencia Artificial (IA) cada vez está más presente en las organizaciones; sin embargo, solo 25% de las iniciativas alcanza el retorno de inversión esperado, de acuerdo con IBM Institute for Business Value. Este dato muestra que el desafío no está únicamente en incorporar la tecnología, sino en lograr que se integre a la operación y genere resultados para el negocio.

Por ello, antes de elegir una herramienta, las empresas necesitan identificar qué problema quieren resolver y cómo medirán si la solución funciona, porque se pueden automatizar las tareas, pero si no existe un objetivo claro, será difícil determinar si realmente generó valor.

Te puede interesar

“Una empresa no debería comenzar su estrategia de inteligencia artificial preguntándose qué herramienta comprar, sino qué problema necesita resolver. Si no sabemos qué queremos mejorar, reducir o acelerar, será muy difícil demostrar después que la inversión realmente funcionó”, señaló Alejandro Zubiria, consultor y empresario.

De hecho, IDC Latin America señala que más del 70% de las empresas en la región prueba herramientas de IA, pero menos del 20% logran llevarlas a producción con impacto operativo continuo.

¿Qué detiene la implementación correcta?

Pasar de una prueba aislada a una implementación que genere resultados requiere cambios dentro de la organización. No se trata únicamente de contar con la herramienta, sino de tener las capacidades, la información y los procesos necesarios para incorporarla a la operación y utilizar sus resultados para tomar decisiones.

Cecilia Hermida, Country Manager de Infor México, identifica tres obstáculos principales para que la Inteligencia Artificial genere resultados: capital humano, datos y procesos.

1. Capital humano: El 62% de los lideres identifica la falta de preparación de los equipos como una limitante para la implementación y retorno financiero de la IA, por eso no basta con brindar una herramienta, es necesario definir quién interpretará los resultados y cómo se utilizarán para tomar decisiones.

“Muchas organizaciones lanzan pruebas sin definir quién interpretará los resultados, qué decisiones cambiarán ni qué áreas deberán usar la información”.

2. Datos: Cuando cada área utiliza criterios distintos para conceptos como inventario, demanda, cliente o rentabilidad, la IA puede entregar respuestas rápidas, pero poco útiles. Para obtener resultados confiables se necesita información ordenada, trazable y disponible bajo criterios comunes.

3. Procesos: Otro problema aparece cuando las empresas intentan incorporar Inteligencia Artificial en operaciones que todavía dependen de hojas de cálculo, criterios informales o conocimiento concentrado en pocas personas.

“En esos casos, la tecnología no escala porque no existe un proceso estable al cual integrarse”.

7 decisiones a considerar antes de implementar IA

Antes de incorporar una herramienta de Inteligencia Artificial, las empresas necesitan definir qué esperan mejorar y bajo qué criterios evaluarán los resultados. Esto permite reducir inversiones dispersas y enfocar los recursos en soluciones que respondan a una necesidad concreta del negocio.

Por ello, Alejandro Zubiria recomienda revisar siete puntos decisiones antes de iniciar un proyecto de Inteligencia Artificial:

1. Identificar un problema concreto. Procesos que consumen demasiadas horas, tiempos elevados de respuesta, tareas administrativas repetitivas, pérdida de oportunidades comerciales o costos operativos altos son puntos de partida más claros que simplemente proponerse la implementación de implementar.

2. Definir cómo se medirá el resultado. Antes de iniciar un proyecto debe existir un indicador: horas ahorradas, reducción de costos, disminución de errores, incremento en ventas, productividad o velocidad de atención.

3. Corregir el proceso antes de automatizarlo. Incorporar IA sobre procesos desorganizados puede acelerar también sus fallas. Primero deben eliminarse pasos innecesarios, duplicidades y problemas en la información.

4. Empezar por tareas cuyo impacto pueda comprobarse. Clasificación de documentos, generación inicial de reportes, análisis de información, seguimiento administrativo o búsqueda de datos permiten medir resultados antes de trasladar la IA hacia actividades más críticas.

5. Determinar qué información puede utilizarse. Contratos, información financiera, datos de clientes, propiedad intelectual y estrategias comerciales requieren reglas internas específicas antes de utilizar herramientas externas de inteligencia artificial.

6. Nombrar un responsable del proyecto. La implementación no debería quedar dispersa entre empleados o departamentos. Cada proyecto necesita un responsable, un objetivo de negocio y criterios para determinar si está funcionando.

7. Establecer desde el inicio cuándo evaluar la inversión. Periodos de 60 o 90 días pueden permitir decidir si una solución debe escalarse, modificarse o detenerse dependiendo de los resultados alcanzados.

La incorporación de Inteligencia Artificial no es sólo adquirir una herramienta o realiza una primera prueba. El verdadero reto está en convertirla en parte de una operación capaz de generar resultados medibles. Para las organizaciones, comenzar con un problema concreto, preparar al equipo y ordenar sus procesos puede ser más determinante que elegir la herramienta más sofisticada.

Visitar fuente original completa