Aunque cerca del 92 % de las organizaciones ya utiliza inteligencia artificial en alguna de sus funciones, sólo el 8 % ha logrado escalarla para generar un impacto económico real y sostenible, según McKinsey & Company.
Para Servinformación, la generación de valor exige conectar la IA con procesos críticos, datos, talento y objetivos concretos del negocio.
La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología reservada para proyectos experimentales y pasó a formar parte de las prioridades de inversión de las empresas. Sin embargo, la adopción no garantiza por sí misma una ventaja competitiva. Datos globales de McKinsey & Company muestran que cerca del 92% de las organizaciones utiliza IA en alguna de sus funciones, pero solo el 8% ha conseguido llevar estas iniciativas a una escala capaz de generar un impacto económico real y sostenible.
Para Servinformación, esta diferencia evidencia que el valor de la inteligencia artificial no depende de la cantidad de herramientas que una compañía incorpora, sino de la capacidad para integrarlas con las necesidades concretas del negocio.
“La conversación sobre inteligencia artificial debe pasar de cuántas soluciones tiene una empresa a qué resultados consigue con ellas. Una organización obtiene una ventaja competitiva cuando identifica procesos donde la IA puede generar un impacto concreto, establece indicadores para medirlo y cuenta con las condiciones tecnológicas y organizacionales para escalarlo”, afirma Juan Manuel Urrego, Regional Innovation Manager de Servinformación.
Uno de los primeros pasos consiste en identificar casos de uso con una relación directa con los objetivos corporativos. La IA puede contribuir a optimizar costos y tiempos, pero también a mejorar la experiencia del cliente, anticipar comportamientos, apoyar decisiones, desarrollar nuevos servicios y generar oportunidades de crecimiento.
El segundo aspecto está en medir el valor generado. Definir indicadores antes de implementar una solución permite establecer si una iniciativa genera resultados y determinar cuáles tienen potencial para escalar. Productividad, ingresos, costos, calidad, tiempos de respuesta y satisfacción del cliente son algunas de las variables que pueden formar parte de esta evaluación.
El tercer componente corresponde a la capacidad de la organización para llevar estas soluciones a procesos reales. Esto implica revisar datos, infraestructura, seguridad, talento y gobierno de la IA, además de adaptar los flujos de trabajo cuando la tecnología modifica la forma en que las personas ejecutan sus funciones.
“Una prueba de concepto puede demostrar que una tecnología funciona, pero una estrategia de IA debe demostrar que genera valor para el negocio. El paso hacia una adopción de mayor escala requiere datos confiables, infraestructura, talento especializado, seguridad y una hoja de ruta que conecte cada iniciativa con una prioridad empresarial”, agrega Urrego.
Para Servinformación, la evolución de la inteligencia artificial plantea una oportunidad para que las empresas pasen de la experimentación a una adopción estratégica. La ventaja competitiva no está en utilizar IA por el hecho de utilizarla, sino en convertirla en una capacidad que genere resultados medibles, pueda escalar y responda a las prioridades de cada organización.