La inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una tecnología emergente a convertirse en una prioridad para las organizaciones. De hecho, el 67% de las grandes empresas de Argentina, Brasil, Chile, México y Perú ha acelerado su adopción durante los últimos dos años, superando el promedio global, según IBM. Sin embargo, este avance refleja interés y velocidad de implementación, más no necesariamente resultados concretos.
Mientras mercados como Estados Unidos registran niveles de adopción empresarial superiores al 80% y China continúa liderando el despliegue de estas tecnologías, América Latina enfrenta un reto distinto: convertir el entusiasmo por la IA en valor real para el negocio.
Para Martín Balcázer, gerente de Operaciones y TI del Grupo Crosland, una de las principales razones es que muchas organizaciones implementan herramientas de IA sin definir previamente qué problema buscan resolver ni cómo medir su impacto.
Aunque la IA promete eficiencia, automatización y crecimiento, muchas empresas están encontrando dificultades para obtener los resultados esperados. Esto ha generado frustración en equipos directivos que impulsaron su adopción y hoy enfrentan la presión de demostrar su retorno.
"Existe una frustración real en la alta dirección. En muchas organizaciones se generó la expectativa de que la IA produciría mejoras inmediatas en eficiencia y rentabilidad. Sin embargo, cuando los resultados no llegan, aparece el desgaste. La IA no corrige problemas de gestión ni reemplaza procesos deficientes. Por ello, el primer paso no es tecnológico, sino operativo: ordenar procesos, definir objetivos claros y establecer métricas que permitan medir el impacto esperado", explica Balcázer.
Antes de implementar IA
Antes de incorporar cualquier solución basada en inteligencia artificial, las organizaciones deberían seguir cuatro pasos fundamentales: identificar un problema concreto, evaluar la calidad de los datos, definir indicadores de éxito y preparar a los equipos que utilizarán la herramienta.
Las empresas que obtienen mejores resultados son aquellas que entienden la IA como una herramienta de gestión y no como un fin en sí mismo. En lugar de sumar tecnologías, priorizan iniciativas capaces de generar eficiencia, mejorar la toma de decisiones o fortalecer la experiencia del cliente.
IA como acelerador del trabajo cognitivo
Para Balcázer, uno de los errores más frecuentes es pensar que la IA debe implementarse en cualquier área. Su mayor potencial está en procesos intensivos en trabajo cognitivo repetitivo, como el análisis de información, la elaboración de reportes, la atención de consultas o la generación de contenido.
"Los modelos de lenguaje son aceleradores de procesos cognitivos. La pregunta no debería ser '¿Dónde implemento IA?', sino '¿Dónde tengo procesos intensivos en trabajo cognitivo repetitivo?'. Ahí es donde esta tecnología puede generar valor. Cuando una iniciativa fracasa, suele ser porque se implementó una herramienta sin identificar previamente el problema o proceso que debía optimizar", afirma.
¿Qué hacer cuando la IA no funciona?
Cuando una iniciativa de IA no genera los resultados esperados, la recomendación no es descartarla de inmediato, sino revisar su enfoque. Es necesario evaluar si responde a una necesidad real del negocio, si existen indicadores claros para medir su impacto y si los datos utilizados son adecuados.
Asimismo, resulta clave identificar posibles brechas en la adopción por parte de los equipos y determinar si el proceso que se busca optimizar estaba correctamente definido desde el inicio.
En ese contexto, la discusión ya no gira únicamente en torno a adoptar inteligencia artificial, sino a identificar dónde puede generar valor real para el negocio. La diferencia entre el éxito y el fracaso suele estar menos en la tecnología y más en la capacidad de la organización para integrarla dentro de una estrategia clara, medible y alineada con sus objetivos. (Fuente: Agencia Andina, 20.06.2026; Foto: ANDINA/Héctor Vinces).
