Ingenia, empresa argentina especializada en arquitectura de software e inteligencia artificial, presentó en colaboración con la Universidad del Salvador (USAL) el AI Adoption Playbook, una guía con estrategias organizacionales para impulsar la adopción efectiva de la inteligencia artificial (IA) en las empresas.
El documento combina una investigación de campo realizada por alumnas de la Licenciatura en Psicopedagogía de la USAL con más de 20 entrevistas a organizaciones de los sectores de Salud, Educación, Retail, Finanzas y Consultoría IT, con operaciones en Argentina, Chile, Colombia, Perú y México. A partir de estos relevamientos, Ingenia desarrolló un marco de acción para escalar la IA a nivel organizacional, de procesos y de personas.
Uno de los principales hallazgos del estudio es la velocidad con la que evolucionó el uso de esta tecnología. Mientras que en 2025 el 56,6% de los usos de IA en las organizaciones relevadas correspondía a tareas individuales de productividad (Nivel 1), en 2026 esa proporción cayó al 5,9%. En paralelo, la IA integrada en productos y en la interacción directa con clientes (Nivel 3) pasó del 9,4% al 64,7% de los casos.
Sin embargo, la investigación advierte que este avance no depende únicamente de la tecnología disponible, sino también de las capacidades que desarrollan las organizaciones. Las empresas que progresaron más rápido adoptaron una mirada sistemática sobre las personas, los procesos y la gobernanza, mientras que aquellas que implementaron soluciones de manera fragmentada terminaron diluyendo parte de su inversión.
En ese sentido, el estudio identifica uno de los principales errores en la implementación de IA: tratarla como una simple incorporación de software, cuando en realidad implica una transformación cultural que redefine roles, liderazgos y flujos de trabajo.
“Lo que encontramos una y otra vez es que el cuello de botella nunca fue la herramienta: fue organizacional. Las empresas que lograron una adopción sostenida entendieron que la IA es, ante todo, un proceso emocional antes que técnico, y que el miedo al desplazamiento no se resuelve con un taller de prompts sino con liderazgo visible, acompañamiento diferenciado por rol y espacios seguros para equivocarse”, señaló Natalia Castro, Team Dynamics Architect de Ingenia y responsable del Playbook.
El nuevo rol de las personas en la era de la IA
El informe también identifica cambios en los perfiles profesionales y destaca la importancia del principio Human-in-the-Loop, un modelo en el que las personas mantienen la supervisión y la responsabilidad sobre los resultados generados por la inteligencia artificial.
En este contexto, emerge el perfil del Cyborg Engineer, un profesional que deja de concentrarse exclusivamente en la ejecución de tareas para orquestar y supervisar el trabajo de agentes de IA. El modelo propuesto sigue una lógica 80/20: la tecnología se ocupa de producir el volumen de trabajo, mientras que las personas concentran su aporte en el 20% crítico, que incluye estructurar las instrucciones, supervisar los procesos y validar los resultados.
La investigación remarca que, incluso con una mayor automatización, la responsabilidad final continúa siendo humana. Por eso, las empresas deben preparar a sus equipos para trabajar junto con estas herramientas y desarrollar capacidades de evaluación, criterio y toma de decisiones.
Los seis pasos para una adopción efectiva de la IA
A partir de los resultados de la investigación, Ingenia sistematizó una hoja de ruta de seis pasos secuenciales para distinguir a las organizaciones que lograron escalar la inteligencia artificial de aquellas que no consiguieron aprovechar plenamente sus inversiones.
- 1. Elegir el problema correcto, no la herramienta de moda: comenzar por tareas de alto volumen y bajo costo de error, alineadas con los objetivos y resultados clave de la compañía (OKR).
- 2. Establecer las reglas antes de escalar: definir políticas de gobernanza, herramientas autorizadas y una AI Office con dedicación completa para coordinar la estrategia de inteligencia artificial.
- 3. Preparar a las personas, no solo la tecnología: abordar la resistencia al cambio y los temores relacionados con la transformación de los puestos de trabajo, en lugar de limitarse a transmitir información técnica.
- 4. Aprender haciendo, no capacitando de más: priorizar entrenamientos vinculados con tareas reales y, según el Playbook, destinar hasta cinco veces más inversión a las personas que a las licencias tecnológicas.
- 5. Rediseñar el trabajo, no automatizarlo tal como está: reconstruir los flujos de trabajo completos para obtener un mayor valor de la IA, en lugar de incorporar herramientas a procesos existentes sin modificarlos.
- 6. Medir lo que importa, no solo lo fácil de medir: implementar un tablero de seguimiento que contemple tanto los resultados del negocio como los niveles de adopción por parte de las personas.
Liderazgo, cultura y aprendizaje continuo
El AI Adoption Playbook concluye que la inteligencia artificial dejó de ser una tendencia futura para convertirse en un factor de competitividad empresarial. Sin embargo, su implementación efectiva depende menos de las herramientas elegidas que de la capacidad de las organizaciones para acompañar el cambio, desarrollar nuevas habilidades y construir una cultura de aprendizaje continuo.
El informe también advierte sobre un desafío a mediano plazo: los profesionales junior que comienzan a trabajar con IA desde el primer día podrían no desarrollar el mismo criterio de supervisión que los perfiles senior, cuya experiencia les permite detectar errores y evaluar resultados. Frente a este escenario, las organizaciones deberán diseñar estrategias de formación que garanticen el desarrollo de esas capacidades antes de que se conviertan en una necesidad crítica.
Informe disponible para descargar en https://ingenia.la/playbook-ai
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