La paradoja de la IA: ¿por qué las empresas invierten millones sin ver resultados?

Mientras la adopción de la inteligencia artificial se acelera, más de la mitad de los directivos confiesan no percibir mejoras en sus ingresos, revelando una brecha crítica entre la tecnología y la estrategia de negocio.

Inteligencia artificial para empresas

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La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser un experimento futurista a una prioridad absoluta en las agendas corporativas. Sin embargo, a medida que el flujo de capital hacia estas tecnologías se intensifica, surge una realidad incómoda: el entusiasmo por la IA está creciendo a un ritmo mucho más acelerado que sus beneficios reales.

Según datos globales de PwC, el 56% de los CEO admite que sus organizaciones aún no han experimentado mejoras concretas en ingresos o reducción de costos derivadas de la IA. Esta cifra contrasta con el éxito de un grupo selecto de empresas que, al lograr escalar estas soluciones, reportan incrementos en su rentabilidad de entre un 10% y un 25%.

La problemática central parece no residir en la potencia de la herramienta, sino en la falta de dirección. Leonardo Tocci, Data & Applied AI Practice Head en Baufest, señala que el error comienza en la concepción del proyecto: "Muchas compañías arrancan porque alguien pidió 'usar IA', pero sin definir claramente qué problema quieren resolver o qué impacto esperan generar".

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La presión por no quedar rezagados ha empujado a casi dos tercios de las empresas a mantenerse en una fase puramente experimental. Este apuro ha provocado un cambio de paradigma: ahora son las unidades de marketing, legales o finanzas las que lideran los pedidos de soluciones, muchas veces salteándose a los departamentos de IT.

Esta "democratización tecnológica" conlleva peligros estructurales. Sin una arquitectura común, proliferan desarrollos paralelos que operan en las sombras. Tocci advierte sobre las consecuencias de esta falta de coordinación: "La velocidad sin un esquema de gobierno claro termina jugando en contra. Hemos visto casos en los que, dentro de una misma compañía, se generan agentes en cinco unidades distintas y el área de IT solo sabe de la mitad".

Otro obstáculo invisible es la deuda técnica. Muchas firmas intentan implementar IA avanzada sin haber resuelto la calidad de sus datos o el rediseño de sus procesos internos, lo que vuelve cualquier intento de escalabilidad mucho más costoso en el largo plazo.

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Para los expertos, el éxito no depende de usar la herramienta más nueva, sino de la capacidad de discernimiento. Como afirma Tocci: "La clave muchas veces está en saber dónde no usar IA. No todos los problemas requieren este tipo de solución, y forzarla suele ser parte del problema".

En última instancia, el mayor riesgo para las compañías no es la ausencia de tecnología, sino la falta de propósito. Sin un norte definido, la inteligencia artificial corre el riesgo de pasar de ser la gran promesa del siglo a convertirse en un experimento extremadamente costoso.

Fuente: Los Andes

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