Así las cosas, para muchas organizaciones, la IA sigue siendo más aspiración que transformación, más presentación de PowerPoint que aplicación concreta. Sin embargo, existe un grupo de empresas que ha comenzado a tender puentes entre la experimentación y la escala, entre los casos de uso aislados y la ventaja competitiva sostenible.
La metáfora del tsunami no es casual. Como toda fuerza de la naturaleza, la IA llegó con una velocidad y magnitud que tomó desprevenidas a gran parte de las organizaciones. Algunas la vieron venir y se prepararon; otras siguen debatiendo si realmente llegará o si es solo ruido mediático. Pero el tsunami ya está aquí, y la pregunta es cada vez menos si adoptar la IA o no, sino cómo hacerlo de manera estratégica, rentable y alineada con el negocio real.
Argentina enfrenta una particular paradoja. Por un lado, cuenta con talento técnico de primer nivel, una marca registrada de creatividad para resolver problemas con recursos limitados y una economía frecuentemente incierta que ha entrenado a las empresas en el arte de la adaptación rápida. Por otro lado, la infraestructura digital es desigual, el acceso a capital para inversiones tecnológicas es restringido, y existe una brecha significativa entre las aspiraciones de transformación digital y las capacidades reales de puesta en práctica. En este contexto, aún más que en otros, la IA no puede ser una apuesta ciega; al implementarse los proyectos, debe justificarse cada peso invertido con retornos medibles y visibles en plazos lo más cortos posible.
El punto de partida
Lo que separa a las organizaciones que están obteniendo valor real de la IA de aquellas que acumulan pilotos o pruebas de laboratorio sin impacto es, en gran parte, la claridad estratégica. Esto significa, en un primer paso, plantear la pregunta correcta. No “¿qué podemos hacer con IA?” sino “¿qué problemas críticos enfrentamos que la IA resolvería mejor, más rápido o a menor costo que nuestras alternativas actuales?”. En este sentido, los especialistas consultados para este informe coinciden en que es necesario, antes que nada, identificar casos de uso con impacto económico cuantificable, viabilidad técnica con los datos y recursos disponibles, y capacidad de escalamiento.
Obstáculos múltiples, oportunidades inéditas
La madurez en la adopción de IA muestra un panorama fragmentado. Mientras algunos sectores, como finanzas, retail y tecnología, han avanzado hacia implementaciones en producción -automatización de atención al cliente, detección de fraude, personalización de ofertas-, otros permanecen en fase de exploración o enfrentan barreras culturales y técnicas, entre otras, que dificultan el paso de experimentos controlados a operaciones a escala. Así las cosas, es común que proliferen proyectos que funcionaron brillantemente en laboratorio, pero que naufragan al enfrentarse a la realidad de sistemas legacy, datos sucios, resistencia organizacional y presupuestos acotados.
Los obstáculos son numerosos y disímiles. Está la dimensión técnica (datos fragmentados, infraestructura inadecuada, ausencia de arquitecturas preparadas para modelos de IA). Está la dimensión humana (miedo a la obsolescencia laboral, resistencia al cambio, carencia de habilidades críticas, liderazgos que no comprenden esta tecnología). Está la dimensión estratégica (falta de alineamiento entre iniciativas de IA y prioridades de negocio, ausencia de métricas claras de éxito, expectativas irreales en cuanto a tiempos y resultados). Está la dimensión financiera (dificultad para calcular el retorno de la inversión -inversiones significativas con retornos inciertos-, competencia por presupuestos con otras prioridades corporativas).
Pero junto a estos obstáculos emergen también oportunidades sin precedentes. La IA está redefiniendo modelos de negocio completos. Desde cómo las empresas interactúan con sus clientes y leads, hasta cómo diseñan productos, optimizan su cadena de abastecimiento, toman decisiones estratégicas y gestionan riesgos. Y ni hablar del impacto que tendrán los agentes autónomos, sistemas capaces de ejecutar tareas complejas, decidir y autocorregirse con creciente independencia.
El panorama regulatorio añade otra capa de complejidad. Además, los dilemas éticos se multiplican y las empresas se plantean preguntas concretas de respuesta no siempre sencilla, como si usar o no IA para selección de personal, a riesgo de perpetuar sesgos, de qué manera maximizar el uso de los datos garantizando la privacidad, y cómo automatizar procesos y formar a las personas para que no queden excluidas.
El invaluable valor de las personas
Paralelamente, la IA está redefiniendo el valor del talento humano. Las habilidades técnicas siguen siendo críticas, pero no lo son todo. Las organizaciones se dan cuenta de que necesitan profesionales capaces de entender tanto el negocio como la tecnología, de identificar dónde la IA puede agregar valor y dónde es una aventura costosa. Necesitan personas críticas, que sean capaces de poner en tela de juicio lo que determinan los algoritmos; creativas, que imaginen aplicaciones no tan obvias; líderes que logren gestionar la resistencia al cambio y diseñen estrategias de adopción que incluyan a las personas.
El próximo punto de inflexión no será tecnológico sino cultural y estratégico. Ocurrirá cuando la IA deje de ser un proyecto de IT para convertirse en una capacidad organizacional transversal, cuando los CEO asuman la responsabilidad de una estrategia de IA alineada con el negocio, cuando las métricas de éxito midan los resultados por cantidad pero, más aún, por la calidad.
El tsunami de la IA, de la promesa a la práctica .
Nota original en: MERCADO
