Estrategia de IA en empresas: por qué la mayoría falla antes de escalar
En empresas de consumo masivo, banca y retail de Latinoamérica es común gestionar entre tres y quince proyectos de inteligencia artificial de manera simultánea. Algunos permanecen durante meses en fase piloto, otros llegan a producción con una adopción limitada y ciertas iniciativas pierden continuidad después del entusiasmo inicial del comité ejecutivo.
Esta realidad, visible en mercados como México, Colombia y Brasil, confirma que la inteligencia artificial ya ocupa un lugar relevante dentro de las iniciativas de transformación empresarial. Sin embargo, sumar nuevos proyectos no garantiza por sí solo resultados sostenibles. McKinsey (2023) estima que el 70% de las transformaciones tecnológicas empresariales falla antes de generar valor sostenido, lo que evidencia la importancia de coordinar los esfuerzos bajo una dirección estratégica común.
Por ello, la prioridad consiste en identificar qué proyectos responden a las necesidades del negocio, cuáles cuentan con condiciones para escalar y cómo contribuirán a los objetivos de la organización. Cuando estas decisiones se integran en una estrategia de TI y diseño de valor para el negocio, la inteligencia artificial deja de gestionarse como iniciativas aisladas y comienza a consolidarse como una capacidad con impacto empresarial.
Usar IA no es lo mismo que tener una estrategia de IA
Usar inteligencia artificial permite atender necesidades concretas, como mejorar la atención al cliente, anticipar la demanda o automatizar tareas. Aunque estas aplicaciones pueden generar resultados específicos, cada una responde a un objetivo particular y, por sí sola, no define el papel que tendrá la IA dentro de la organización.
Una estrategia de IA establece esa dirección. Define qué problemas del negocio justifican la inversión en IA, en qué orden, qué arquitectura de datos y capacidades se requieren, además del modelo de gobierno que coordinará su desarrollo. También permite determinar en qué casos la inteligencia artificial es la opción más conveniente y cuándo una solución distinta puede responder mejor a la necesidad del negocio.
La diferencia está en que usar IA resuelve necesidades puntuales, mientras que una estrategia establece cómo, dónde y para qué debe aplicarse dentro de la organización, de modo que todas las iniciativas respondan a prioridades comunes.
4 factores que frenan el escalamiento de proyectos de IA en las empresas
Cuando una organización busca ampliar el alcance de sus proyectos de inteligencia artificial, pueden surgir factores que dificultan su integración en la operación y su crecimiento dentro del negocio. Entre los más frecuentes se encuentran los siguientes:
- Casos de uso desconectados del negocio. Algunos proyectos de IA surgen desde el área de tecnología y después se presentan al negocio como una solución en busca de una necesidad concreta. Las iniciativas con mayor capacidad de escalar comienzan con un problema empresarial claramente definido y utilizan la tecnología como medio para atenderlo.
- Datos que no están listos. La inteligencia artificial requiere información confiable, disponible e integrada. En muchas empresas de Latinoamérica, los datos se encuentran fragmentados entre sistemas heredados, instancias sin conectar y plataformas de CRM con campos incompletos, por lo que la arquitectura de datos influye directamente en la viabilidad de una estrategia de IA.
- Talento interno insuficiente. Cuando el proveedor concentra la implementación y el equipo interno participa de forma limitada, la organización puede quedar sin la capacidad necesaria para mantener o ajustar la solución una vez concluido el contrato.
- Ausencia de un modelo de gobierno. Cuando cada área desarrolla sus propios pilotos sin criterios compartidos, los datos pueden duplicarse, los modelos ofrecer resultados contradictorios y la organización perder visibilidad sobre el desempeño del portafolio de IA.
Lo que una estrategia de IA establece para orientar su implementación
Una estrategia de IA orienta las decisiones que acompañarán la incorporación de esta tecnología en la organización. Su propósito es dejar claros los aspectos que darán dirección a las iniciativas y servirán como referencia para evaluar su evolución y aportación al negocio. Entre los principales se encuentran
- Los problemas del negocio donde la IA puede generar mayor impacto: identifica los tres o cuatro desafíos en los que la inteligencia artificial puede aportar resultados medibles durante los próximos 18 meses, concentrando los esfuerzos en iniciativas con una contribución clara al negocio.
- Los activos de datos disponibles: identifica qué información puede utilizarse y qué fuentes requieren procesos de integración, limpieza o estructuración antes de incorporarse a los modelos.
- Las capacidades internas necesarias: determina los conocimientos que el equipo necesita desarrollar para operar, ajustar y evolucionar las soluciones conforme aumenta la adopción de la inteligencia artificial.
- Los criterios para medir el retorno: define indicadores de negocio relacionados con productividad, eficiencia, ahorro, ingresos o experiencia del cliente para evaluar la contribución de cada iniciativa.
- El modelo de gobierno de IA: organiza la coordinación de las decisiones, las inversiones y la gestión de riesgos del portafolio de inteligencia artificial.
En conjunto, estos aspectos permiten que las iniciativas de IA avancen bajo criterios compartidos, facilitando su evolución y su contribución a los objetivos del negocio.
El rol del CIO en una estrategia de IA alineada al negocio
La incorporación de la inteligencia artificial ha incrementado las expectativas sobre el área de TI y la necesidad de que la estrategia tecnológica responda a las prioridades del negocio.. De acuerdo con Gartner (2024), solo el 29 % de los CIO en Latinoamérica reporta una alineación real entre la agenda tecnológica y los objetivos estratégicos de la organización. A medida que los tiempos para demostrar resultados se reducen, esta brecha adquiere una relevancia cada vez mayor.
En este escenario, el CIO es el responsable de cerrar esa brecha, conectando las prioridades del negocio con las capacidades reales de la organización. Esto implica evaluar qué iniciativas pueden desarrollarse de acuerdo con la madurez de la arquitectura de datos, las capacidades internas disponibles y el modelo de gobierno que respaldará su implementación.
La diferencia entre implementar IA y lograr que escale
La capacidad de escalar proyectos de inteligencia artificial no depende únicamente del presupuesto, la plataforma o el proveedor tecnológico. La diferencia radica en el orden con el que la organización desarrolla las capacidades que sostendrán su crecimiento. Cuando la arquitectura de datos se consolida primero, los casos de uso se priorizan con base en las necesidades del negocio y la gobernanza acompaña la evolución del portafolio, las iniciativas cuentan con condiciones más sólidas para generar valor de forma sostenida.
Al final, la pregunta no es cuántos proyectos de IA tiene hoy la organización, sino cuántos de ellos cuentan con un responsable del negocio capaz de explicar el valor que generan mediante resultados medibles.
Martin Vaglio
Co-Founder & Chief Growth Officer (CGO) en RD.
Acompaño a CIOs, CFOs, CPOs y comités ejecutivos de organizaciones líderes en Latam a transformar sus capacidades tecnológicas y alinearlas con los objetivos del negocio. Desde RD, combinamos estrategia y nuestra plataforma SaaS (HOLO) para ayudar a los líderes a optimizar costos, gestionar la complejidad digital y capturar el verdadero valor de la tecnología.
