La adopción de inteligencia artificial avanza entre las empresas, pero su uso todavía no se traduce necesariamente en una ventaja competitiva. Según datos de McKinsey & Company citados por Servinformación, cerca del 92% de las organizaciones utiliza IA en alguna de sus funciones, mientras que solo el 8% ha conseguido escalar estas iniciativas hasta generar un impacto económico real y sostenible.
La diferencia está en cómo las compañías incorporan la tecnología a sus operaciones. Para Juan Manuel Urrego, Regional Innovation Manager de Servinformación, el foco debe pasar de contabilizar cuántas soluciones de IA utiliza una empresa a determinar qué resultados concretos obtiene con ellas.
Del experimento al negocio
El primer paso consiste en identificar casos de uso vinculados directamente con los objetivos de la organización. La IA puede aplicarse para reducir costos y tiempos, pero también para mejorar la experiencia del cliente, anticipar comportamientos, respaldar decisiones, desarrollar nuevos servicios o generar oportunidades de crecimiento.
Una vez definido el uso, las empresas deben establecer cómo medirán su impacto. Indicadores relacionados con productividad, ingresos, costos, calidad, tiempos de respuesta y satisfacción del cliente pueden ayudar a determinar si una iniciativa está generando valor y si tiene posibilidades de ser escalada.
La escala requiere preparación
El tercer desafío está en llevar las soluciones desde las pruebas iniciales hacia procesos reales. Para ello, las empresas necesitan revisar la calidad de sus datos, infraestructura, seguridad, talento y mecanismos de gobierno de la IA. También deben adaptar sus flujos de trabajo cuando la tecnología modifica la manera en que se desarrollan determinadas funciones.
“Una prueba de concepto puede demostrar que una tecnología funciona, pero una estrategia de IA debe demostrar que genera valor para el negocio”, señaló Urrego.
Desde Servinformación sostienen que la oportunidad para las empresas está en pasar de la experimentación a una adopción estratégica. Bajo este enfoque, la IA no se incorpora únicamente como una herramienta tecnológica, sino como una capacidad que debe generar resultados medibles, responder a prioridades empresariales y contar con las condiciones necesarias para crecer dentro de la organización.
