Pero esta suerte de carrera armamentística es un arma de doble filo, ya que muchas empresas están priorizando la velocidad por sobre la solidez metodológica a la hora de implementar la IA en sus procesos, y esto inevitablemente trae problemas a mediano y largo plazo si no se construyen las bases necesarias para sostener en el tiempo ese avance.
Aproximadamente el 88% de las empresas ya usa la IA en al menos una tarea dentro de su organización, según estimaciones de 2025 de McKinsey. No obstante, la gran mayoría sigue estancada en una fase de experimentación, que rara vez se traduce en un impacto financiero real a nivel corporativo.
De hecho, más de la mitad de los CEOs (56%) encuestados por PwC este año admitió que la implementación de herramientas de IA no trajo aparejado un beneficio económico o reducción de costos en las empresas que dirigen.
Esto ocurre porque se están automatizando procesos con IA en lugar de usar esta herramienta para rediseñarlos aprovechando las virtudes de la inteligencia artificial generativa. Apurarse para implementar un chatbot o una herramienta de codificación porque “es lo que hace todo el mundo” y sin una metodología clara ni una planificación genera lo que el experto en management Steve Blank denomina «teatro de la innovación»: actividades que parecen innovadoras, pero que por la manera en que están implementadas no producen ningún valor tangible.
Los datos muestran que existe un puñado de empresas (1 de cada 8) que sí están logrando aumentar ingresos y reducir costos apelando a la IA. Y lo hacen poniendo el foco en tres pilares metodológicos.
- Rediseño de flujos de trabajo: las empresas de alto rendimiento tienen tres veces más probabilidades de rediseñar fundamentalmente sus flujos de trabajo en lugar de simplemente aplicar la IA sobre procesos antiguos para hacer lo mismo, pero con manos digitales en vez de humanas.
- Arquitectura de datos y limpieza: el punto crítico sigue estando en la limpieza y estandarización de los datos que maneja la empresa. Sin información de calidad, los modelos de IA son ineficaces y arriesgados, porque carecen de la flexibilidad interpretativa que puede tener un empleado experimentado.
- Gobernanza y confianza: el 66% de los CEOs encuestados por PwC admitió haberse enfrentado a la desconfianza de los accionistas por su estrategia respecto de la IA en 2025. Una metodología sólida de incorporación de IA en la organización incluye claridad en los procesos y validación humana («human-in-the-loop») para asegurar la precisión y la integración ética dentro de la empresa.
La urgencia por “ser parte de la revolución” es incluso mayor ahora que entramos en la era de la IA agéntica, con sistemas capaces de razonar, coordinar y ejecutar flujos de trabajo complejos de forma autónoma en nombre de la empresa.
Esta no es una simple ola de automatización; es un cambio estructural en la tecnología empresarial. Capturar el potencial de los agentes requiere modernizar la arquitectura de IT para permitir la interoperabilidad y el acceso a datos en tiempo real. Si una empresa no logró escalar su IA generativa, la complejidad de la IA agente simplemente multiplicará sus deudas técnicas y los riesgos operativos implícitos.
Lo que debe quedar claro para cualquier compañía que esté analizando implementar, inevitablemente, soluciones de IA dentro de la empresa es que lograr que resulte útil exige una gran disciplina en el diseño de procesos y la gobernanza del mismo, para lograr que ese recambio sea un ciclo virtuoso de modernización y aceleración competitiva. Las organizaciones que se mueven con decisión, rediseñando su arquitectura y sus formas de trabajo, serán las únicas capaces de aprovechar la IA a largo plazo.
