La adopción de la inteligencia artificial en las empresas se ha convertido en una necesidad operativa del presente. Por lo tanto, no es raro que, al comenzar a estructurar una estrategia propia para su adopción, muchas compañías entendieron que los mayores obstáculos eran organizativos, culturales y estratégicos.
La urgencia por obtener resultados reales con la inteligencia artificial no surgió de la nada. Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, las corporaciones globales han acelerado iniciativas que antes tomaban años.
¿Cómo ha comenzado a generar valor el uso de la inteligencia artificial?
El uso de la inteligencia artificial pasó de la fase de pilotos aislados a iniciativas con impacto en los ingresos, la eficiencia y la experiencia del cliente cuando las empresas comenzaron a conectar la inteligencia artificial con procesos de negocio críticos.
El informe Superagency in the Workplace de McKinsey (enero de 2025) reveló que el 92% de las empresas globales planeaban aumentar las inversiones en inteligencia artificial en los próximos tres años. Sin embargo, solo el 1% de ellas se considera madura en la implementación; es decir, con la IA integrada en los flujos y generando resultados tangibles.
Por esta razón, en Stefanini Group definen cinco aprendizajes consolidados a lo largo de su trayectoria de transformación de negocio con inteligencia artificial.
Lección 1: Comenzar por el problema, no por la herramienta
La mejor forma de implementar la IA en las empresas es definir el caso de uso antes de elegir el modelo o la herramienta. Esto evita el error de adoptarla simplemente porque existe, y no porque resuelva algo específico.
En la práctica, los equipos que parten de la pregunta “¿qué puntos de dolor operativos u oportunidad de negocio queremos atacar?” llegan más rápido a resultados medibles que aquellos que prueban herramientas sin un anclaje estratégico.
Lección 2: La cultura cambia más lento de lo que avanza el proyecto
La inteligencia artificial en el día a día corporativo transforma procesos y comportamientos. El mayor impacto cultural observado fue el cambio en la relación de las personas con el error y con la velocidad de decisión, donde los equipos que trabajan con IA desarrollan una mayor tolerancia para iterar rápido y ajustar el curso.
En proyectos de automatización de atención al cliente, por ejemplo, es común que los primeros meses generen resistencia en los equipos que operaban el proceso manualmente.
El cambio ocurre cuando el liderazgo comienza a usar los datos generados por la inteligencia artificial en las reuniones de resultados como una herramienta de decisión compartida.
Lección 3: ¿Cómo mantener la gobernanza al escalar la inteligencia artificial para negocios?
Responder esta pregunta exige crear estructuras de control antes de ampliar el alcance. La gobernanza no es burocracia; es lo que diferencia un piloto funcional de una implementación sostenible.
Cuando se expande el uso de la IA a múltiples áreas, surgen riesgos que en entornos controlados permanecen invisibles, como sesgos en los modelos, uso inadecuado de datos sensibles o decisiones automatizadas sin trazabilidad.
En proyectos de análisis predictivo para crédito o RR. HH., por ejemplo, los modelos que funcionan bien en un entorno de prueba pueden presentar un sesgo sistemático en producción. Sin un proceso de revisión periódica, esto podría pasar meses sin ser identificado.
Lección 4: la inteligencia artificial aislada crea más trabajo
Las soluciones aisladas fallan porque la IA para negocios necesita datos de otros sistemas, automatizaciones que ejecuten sus recomendaciones e interfaces que conecten el resultado al usuario adecuado.
En Stefanini han observado este patrón repetidamente: las empresas que implantan un modelo de inteligencia artificial sin conectarlo al ERP, al CRM o a las plataformas operativas acaban generando una mayor carga operativa.
Una empresa que automatiza la clasificación de leads con inteligencia artificial, pero necesita que alguien copie manualmente los resultados al CRM, no ha ganado eficiencia; simplemente ha desplazado el problema.
Lección 5: Definir qué es el éxito antes de comenzar
Medir el ROI del uso de la inteligencia artificial comienza por definir, antes del lanzamiento, qué indicadores demostrarán el éxito. Sin una línea de base y sin métricas acordadas, la evaluación se vuelve subjetiva y vulnerable a disputas internas.
El error más común es medir solo la adopción de la herramienta (cuántas personas la usan, cuántas consultas se realizaron) y no el impacto en el negocio. La adopción es una condición necesaria, pero no suficiente.
En proyectos de automatización de procesos financieros, es común que el equipo de tecnología celebre la adopción mientras el área de negocio aún cuestiona el valor. Esto sucede porque las métricas no fueron acordadas al inicio y cada lado comenzó a mirar indicadores diferentes.
Finalmente, desde Stefanini reconocen que las métricas que efectivamente demuestran el retorno de la IA siguen tres dimensiones principales: Eficiencia operativa, Impacto financiero directo y Calidad de decisión.
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