{"id":180793,"date":"2026-10-02T11:26:51","date_gmt":"2026-10-02T14:26:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/?p=180793"},"modified":"2026-10-02T11:26:51","modified_gmt":"2026-10-02T14:26:51","slug":"ia-en-empresas-5-lecciones-practicas-que-transforman-la-operacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/inteligencia-artificial\/ia-en-empresas-5-lecciones-practicas-que-transforman-la-operacion\/","title":{"rendered":"IA en empresas: 5 lecciones pr\u00e1cticas que transforman la operaci\u00f3n"},"content":{"rendered":"

La adopci\u00f3n de la inteligencia artificial<\/strong> en las empresas se ha convertido en una necesidad operativa del presente<\/strong>. Por lo tanto, no es raro que, al comenzar a estructurar una estrategia propia para su adopci\u00f3n<\/strong>, muchas compa\u00f1\u00edas entendieron que los mayores obst\u00e1culos eran organizativos, culturales y estrat\u00e9gicos<\/strong>.<\/p>\n

La urgencia por obtener resultados reales con la inteligencia artificial<\/strong> no surgi\u00f3 de la nada. Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022<\/strong>, las corporaciones globales han acelerado iniciativas que antes tomaban a\u00f1os.<\/p>\n

\u00bfC\u00f3mo ha comenzado a generar valor el uso de la inteligencia artificial?<\/strong><\/span><\/h2>\n

El uso de la inteligencia artificial<\/strong> pas\u00f3 de la fase de pilotos aislados<\/strong> a iniciativas con impacto en los ingresos, la eficiencia y la experiencia del cliente<\/strong> cuando las empresas comenzaron a conectar la inteligencia artificial con procesos de negocio cr\u00edticos<\/strong>.<\/p>\n

El informe Superagency in the Workplace de McKinsey (enero de 2025)<\/strong> revel\u00f3 que el 92% de las empresas globales<\/strong> planeaban aumentar las inversiones en inteligencia artificial en los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os. Sin embargo, solo el 1% de ellas se considera madura en la implementaci\u00f3n<\/strong>; es decir, con la IA integrada en los flujos y generando resultados tangibles<\/strong>.<\/p>\n

Por esta raz\u00f3n, en Stefanini Group<\/strong> definen cinco aprendizajes<\/strong> consolidados a lo largo de su trayectoria de transformaci\u00f3n de negocio con inteligencia artificial.<\/p>\n

Lecci\u00f3n 1: Comenzar por el problema, no por la herramienta<\/strong><\/span><\/h3>\n

La mejor forma de implementar la IA en las empresas<\/strong> es definir el caso de uso<\/strong> antes de elegir el modelo o la herramienta. Esto evita el error de adoptarla simplemente porque existe, y no porque resuelva algo espec\u00edfico.<\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, los equipos que parten de la pregunta \u201c\u00bfqu\u00e9 puntos de dolor operativos u oportunidad de negocio<\/strong> queremos atacar?\u201d llegan m\u00e1s r\u00e1pido a resultados medibles<\/strong> que aquellos que prueban herramientas sin un anclaje estrat\u00e9gico.<\/p>\n

Lecci\u00f3n 2: La cultura cambia m\u00e1s lento de lo que avanza el proyecto<\/strong><\/span><\/h3>\n

La inteligencia artificial en el d\u00eda a d\u00eda corporativo<\/strong> transforma procesos y comportamientos. El mayor impacto cultural observado fue el cambio en la relaci\u00f3n de las personas con el error y con la velocidad de decisi\u00f3n<\/strong>, donde los equipos que trabajan con IA desarrollan una mayor tolerancia para iterar r\u00e1pido y ajustar el curso<\/strong>.<\/p>\n

En proyectos de automatizaci\u00f3n de atenci\u00f3n al cliente<\/strong>, por ejemplo, es com\u00fan que los primeros meses generen resistencia<\/strong> en los equipos que operaban el proceso manualmente.<\/p>\n

El cambio ocurre cuando el liderazgo comienza a usar los datos generados por la inteligencia artificial<\/strong> en las reuniones de resultados como una herramienta de decisi\u00f3n compartida<\/strong>.<\/p>\n

Lecci\u00f3n 3: \u00bfC\u00f3mo mantener la gobernanza al escalar la inteligencia artificial para negocios?<\/strong><\/p>\n

Responder esta pregunta exige crear estructuras de control<\/strong> antes de ampliar el alcance. La gobernanza<\/strong> no es burocracia; es lo que diferencia un piloto funcional de una implementaci\u00f3n sostenible<\/strong>.<\/p>\n

Cuando se expande el uso de la IA a m\u00faltiples \u00e1reas, surgen riesgos que en entornos controlados permanecen invisibles, como sesgos en los modelos<\/strong>, uso inadecuado de datos sensibles<\/strong> o decisiones automatizadas sin trazabilidad<\/strong>.<\/p>\n

En proyectos de an\u00e1lisis predictivo para cr\u00e9dito o RR. HH.<\/strong>, por ejemplo, los modelos que funcionan bien en un entorno de prueba pueden presentar un sesgo sistem\u00e1tico en producci\u00f3n<\/strong>. Sin un proceso de revisi\u00f3n peri\u00f3dica, esto podr\u00eda pasar meses sin ser identificado.<\/p>\n

Lecci\u00f3n 4: la inteligencia artificial aislada crea m\u00e1s trabajo<\/strong><\/span><\/h3>\n

Las soluciones aisladas<\/strong> fallan porque la IA para negocios necesita datos de otros sistemas<\/strong>, automatizaciones que ejecuten sus recomendaciones e interfaces que conecten el resultado al usuario adecuado.<\/p>\n

En Stefanini<\/strong> han observado este patr\u00f3n repetidamente: las empresas que implantan un modelo de inteligencia artificial sin conectarlo al ERP, al CRM o a las plataformas operativas<\/strong> acaban generando una mayor carga operativa.<\/p>\n

Una empresa que automatiza la clasificaci\u00f3n de leads con inteligencia artificial<\/strong>, pero necesita que alguien copie manualmente los resultados al CRM, no ha ganado eficiencia; simplemente ha desplazado el problema<\/strong>.<\/p>\n

Lecci\u00f3n 5: Definir qu\u00e9 es el \u00e9xito antes de comenzar<\/strong><\/span><\/h3>\n

Medir el ROI del uso de la inteligencia artificial<\/strong> comienza por definir, antes del lanzamiento, qu\u00e9 indicadores demostrar\u00e1n el \u00e9xito. Sin una l\u00ednea de base y sin m\u00e9tricas acordadas<\/strong>, la evaluaci\u00f3n se vuelve subjetiva y vulnerable a disputas internas.<\/p>\n

El error m\u00e1s com\u00fan es medir solo la adopci\u00f3n de la herramienta<\/strong> (cu\u00e1ntas personas la usan, cu\u00e1ntas consultas se realizaron) y no el impacto en el negocio<\/strong>. La adopci\u00f3n es una condici\u00f3n necesaria, pero no suficiente.<\/p>\n

En proyectos de automatizaci\u00f3n de procesos financieros<\/strong>, es com\u00fan que el equipo de tecnolog\u00eda celebre la adopci\u00f3n mientras el \u00e1rea de negocio a\u00fan cuestiona el valor. Esto sucede porque las m\u00e9tricas no fueron acordadas al inicio<\/strong> y cada lado comenz\u00f3 a mirar indicadores diferentes.<\/p>\n

Finalmente, desde Stefanini<\/strong> reconocen que las m\u00e9tricas que efectivamente demuestran el retorno de la IA<\/strong> siguen tres dimensiones principales: Eficiencia operativa, Impacto financiero directo y Calidad de decisi\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h2>\n

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La adopci\u00f3n de IA es una realidad en muchas empresas, aunque al tratarse de una tecnolog\u00eda nueva, es importante tener en cuenta algunas lecciones respecto de su implementaci\u00f3n. El siguiente contenido detalla 5 aprendizajes con su respectiva explicaci\u00f3n, a partir de la experiencia de Stefanini en la materia.<\/p>\n","protected":false},"author":233,"featured_media":180798,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[29],"tags":[508],"class_list":["post-180793","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-mckinsey"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180793","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/users\/233"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180793"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180793\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":180800,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180793\/revisions\/180800"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/media\/180798"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180793"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=180793"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=180793"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}