Por Rodrigo Ramele y Rodrigo Díaz (*)
En los sectores productivos tradicionales, la madurez es más baja; aquellas empresas que ya habían avanzado en la digitalización de procesos internos, y que “surfearon” la ola del data science, son las que mejor posicionadas están para abordar la inteligencia artificial y transformar sus operaciones.
Uno de los principales obstáculos para pasar de pruebas de laboratorio a proyectos escalables radica en no caer en la búsqueda de soluciones forzadas. La verdadera innovación surge de manera orgánica. Cuando las corporaciones identifican espacios en los que la IA genera impacto real, alineado con el negocio y la cultura organizacional. Implementar esta tecnología sin esa visión estratégica suele conducir a proyectos que no logran resultados concretos.
Las empresas que logran un retorno de inversión positivo son aquellas que integran la IA dentro de un marco de innovación endógena; transitan la transformación de los datos, habilitan espacios internos de experimentación y permiten que las áreas productivas y de soporte participen activamente. Así, los proyectos de laboratorio pueden incorporarse a los procesos núcleo, iniciando un ciclo iterativo de innovación. En este sentido, las organizaciones con un “gen innovador” son las que marcarán la diferencia frente a la competencia.
Los sectores con mayor potencial de transformación gracias a la IA son los vinculados a la economía del conocimiento, impulsados por la Ley de promoción de software, seguidos por la energía, el agro y la agroindustria. Estas industrias tienen la combinación de datos, procesos y cultura empresarial que les permite acelerar la adopción tecnológica.
El factor humano se convierte en un elemento crítico. La IA redefine costos, roles y procesos, generando cambios profundos en la organización. Por eso, contar con estructuras estratégicas de Recursos Humanos y un liderazgo claro, como un Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO), es esencial. Este rol actúa como guía, soporte y catalizador, ayudando al CEO y a las áreas internas a entender y aplicar la transformación de manera efectiva.
Ni lujo ni experimento aislado
La decisión de invertir en IA debe estar alineada con el nivel de madurez digital de la empresa. No tiene sentido construir modelos internos si no hay datos suficientes o procesos digitalizados. Asimismo, aunque es posible medir el retorno de inversión de proyectos específicos, el impacto organizacional global, como cambios en la manera de trabajar o modificaciones estructurales derivadas en la propia organización, implican una medición del ROI (retorno de inversión) mucho más compleja de cuantificar.
Para los directivos, hay cinco recomendaciones claves: volverse parte de la conversación sobre IA y sus posibilidades; armar equipos con roles estratégicos; desarrollar proyectos emblemáticos que aporten valor; proyectar un plan de incorporación de IA en los procesos críticos; y asociarse con universidades y centros de conocimiento para potenciar la innovación. Estas estrategias permiten que la organización no solo adopte la IA, sino que la integre como motor de transformación, manteniendo competitividad y relevancia en un entorno cada vez más tecnológico.
En definitiva, la IA no es un lujo ni un experimento aislado: es la nueva ola de la transformación digital. Su adopción exitosa depende de cultura, estrategia, datos y, sobre todo, de un enfoque humano que permita que la tecnología potencie a las personas y los negocios en igualdad de medida.
(*) Docente e investigador y director del Departamento de Sistemas Digitales y Datos del ITBA, respectivamente.
IA en Argentina: del laboratorio al negocio .
Nota original en: MERCADO
