El uso de la inteligencia artificial debe alinearse a la madurez tecnológica de las empresas. Las expectativas del mercado sobre la IA son estándar, pero cada compañía debe alinear sus expectativas sobre lo que realmente puede aprovechar. Mientras algunas organizaciones esperan reducciones drásticas de costos, automatización masiva o decisiones estratégicas autónomas, la realidad está demostrando que el mayor aporte de la IA hoy sigue estando en optimizar procesos específicos y revelar problemas operativos que durante años permanecieron ocultos.
De acuerdo con datos de IDC, el 81% de las organizaciones asegura contar con una estrategia de inteligencia artificial, pero solo entre el 12% y el 16% ha logrado implementarla con éxito. ParaSONDA, empresa experta en transformación digital por más de 50 años, esta brecha responde, en gran medida, a la creencia de que la IA puede convertirse rápidamente en el centro de la estrategia empresarial o resolver problemas estructurales que existían mucho antes de su llegada.
«Vemos que algunas empresas esperan que la inteligencia artificial tome decisiones estratégicas, transforme completamente sus operaciones o genere ahorros inmediatos y significativos. En la práctica, su mayor valor realmente está en apoyar procesos específicos, automatizar tareas altamente estandarizadas y fortalecer la toma de decisiones«, explica Camilo Cuesta, gerente de soluciones de Negocio SAP en SONDA Colombia.
Esta situación está provocando un fenómeno que comienza a repetirse en distintos sectores: al intentar implementar IA, las empresas están encontrando retos de organización, gestión y operación que durante años habían permanecido ocultos.
La IA se está convirtiendo en una auditoría involuntaria para las empresas
Lejos de eliminar la necesidad de revisar procesos internos, la inteligencia artificial está obligando a las organizaciones a realizar un ejercicio profundo de análisis y depuración.
Datos duplicados o desactualizados, procesos sin estandarizar, sistemas heredados, integraciones deficientes son algunas de las barreras que las compañías están identificando al incorporar herramientas de inteligencia artificial en sus operaciones.
Esta situación se está evidenciando especialmente en organizaciones que están incorporando capacidades de inteligencia artificial dentro de plataformas empresariales y sistemas de planificación de recursos (ERP), donde herramientas basadas en IA ya permiten automatizar procesos financieros, logísticos y operativos, siempre que existan datos de calidad y procesos previamente estandarizados.
«El auge de la IA está demostrando que la tecnología solo es tan efectiva como la calidad de los datos y los procesos sobre los que opera. En muchos casos, el primer gran aporte de la IA no es automatizar, sino evidenciar qué aspectos del negocio requieren ser corregidos o fortalecidos«, señalan Cuesta.
Esta realidad resulta especialmente relevante en entornos empresariales complejos, donde plataformas corporativas, sistemas de gestión empresarial, herramientas analíticas y servicios en la nube deben operar de manera integrada para que la inteligencia artificial genere resultados de valor.
¿Qué resultados son realmente alcanzables?
Para la compañía, uno de los mayores desafíos en la actualidad consiste en aterrizar las expectativas sobre el retorno de las inversiones en inteligencia artificial.
Durante el primer año de adopción, los beneficios más tangibles suelen concentrarse en procesos altamente estructurados y repetitivos, particularmente en áreas financieras, administrativas y logísticas. La automatización de tareas operativas, el apoyo a la
toma de decisiones y la capacidad predictiva representan algunos de los primeros resultados observables.
Sin embargo, esperar reemplazos masivos de personal, reducciones drásticas de costos o una autonomía completa de los sistemas continúa siendo, por ahora, una expectativa poco realista para la mayoría de las organizaciones.
Adicionalmente, la incorporación de agentes y asistentes inteligentes está generando una nueva necesidad dentro de las empresas: capacitar a las personas para supervisar, entrenar y optimizar el funcionamiento de estas herramientas, lo que implica revisar procesos, depurar información y redefinir indicadores de desempeño.
La pregunta ya no es si implementar IA, sino para qué
La rápida evolución de la inteligencia artificial está llevando a las organizaciones a replantear la forma en que toman decisiones tecnológicas. Para los especialistas, el principal error continúa siendo implementar herramientas de IA por tendencia o presión competitiva, en lugar de partir de necesidades concretas del negocio.
«Las empresas con mejores resultados no son necesariamente las que más herramientas implementan, sino aquellas que primero definen qué problema quieren resolver y cómo la inteligencia artificial puede contribuir realmente a alcanzar sus objetivos estratégicos«, concluye el gerente.
Por esta razón, el principal desafío ha pasado en dejar de acceder a la inteligencia artificial. La verdadera tarea consiste ahora en comprender cuáles son sus capacidades reales, cómo integrarla adecuadamente y, sobre todo, qué expectativas deben ajustarse para aprovechar su potencial de manera efectiva.
