Durante los últimos dos años, la inteligencia artificial pasó de ser una tecnología emergente a convertirse en una prioridad estratégica para empresas de prácticamente todos los sectores. Sin embargo, a medida que se multiplican las implementaciones, también crece una pregunta incómoda: ¿cuánto valor real están generando esas inversiones?
Según especialistas de SONDA, muchas organizaciones avanzaron rápidamente en la adopción de asistentes inteligentes, automatización y herramientas generativas, pero todavía enfrentan dificultades para integrar estas tecnologías dentro de los procesos centrales del negocio.
Este escenario adquiere especial relevancia en Colombia, donde se impulsan iniciativas para fortalecer las capacidades nacionales en inteligencia artificial de cara a los próximos años.
“Muchas compañías están hablando de inteligencia artificial y contando lo que hacen con ella. Sin embargo, son pocas las que realmente están logrando sacarle su máximo potencial”, sostuvo Patricio Fuentes, gerente general de SONDA Colombia.
La presión por implementar IA avanzó más rápido que la preparación de las empresas
Mientras el mercado ya comenzó a exigir mejoras concretas en productividad y retorno de inversión, gran parte de las organizaciones continúa transitando etapas de prueba, aprendizaje y ajuste alrededor de la IA.
De acuerdo con Fuentes, muchas empresas reaccionaron a la presión competitiva incorporando herramientas o contratando consultorías sin haber definido previamente una estrategia alineada con sus objetivos de negocio.
“He sabido de compañías que están desesperadas por aprovechar la IA y comienzan a comprar herramientas o contratar consultorías sin encontrar todavía una estrategia propia para su negocio y su sector. Por eso, el riesgo no está necesariamente en la tecnología, sino en los resultados que puede generar una implementación mal ejecutada dentro de la operación”, explicó.
La brecha tecnológica también se amplía
La compañía identificó además una diferencia cada vez más marcada entre las organizaciones que ya venían desarrollando procesos de transformación digital antes del auge de la IA y aquellas que todavía enfrentan problemas de integración tecnológica, calidad de datos o modernización de sistemas.
En ese contexto, las empresas con mayor madurez digital cuentan con más herramientas para capturar valor de la inteligencia artificial y acelerar su adopción efectiva. Por el contrario, aquellas que aún deben resolver desafíos estructurales encuentran más dificultades para convertir la tecnología en resultados concretos.
A la fecha, la mayoría de las iniciativas de inteligencia artificial en la región todavía se encuentran en etapas tempranas o de prueba, sin casos ampliamente consolidados de impacto masivo.
El reto ya no es acceder a la IA, sino integrarla al negocio
Para los especialistas, uno de los errores más frecuentes consiste en considerar la inteligencia artificial exclusivamente como una decisión tecnológica y no como una transformación operativa que involucra procesos, personas y objetivos empresariales.
“La inteligencia artificial no debe implementarse simplemente por tendencia o presión competitiva. El verdadero desafío está en identificar dónde puede generar impacto real para el negocio”, señaló Jorge Quintero, director de Digital Factory de SONDA.
Incluso cuando una organización dispone de herramientas avanzadas, una implementación sin alineación estratégica puede impedir que los beneficios esperados se traduzcan en mejoras tangibles.
La presión por acelerar las inversiones continúa creciendo a nivel global. De hecho, la gran mayoría de las organizaciones planea incrementar sus inversiones en inteligencia artificial durante los próximos doce meses.
Datos, procesos y cultura organizacional: los principales obstáculos
Actualmente, muchas compañías permanecen en fases de observación y aprendizaje antes de escalar proyectos de mayor impacto en áreas como automatización, productividad, operación y atención al cliente.
Los desafíos más frecuentes están relacionados con la calidad de los datos, la integración entre sistemas, la cultura organizacional y la capacidad de adaptar procesos internos a nuevas formas de trabajo.
“Muchas implementaciones fallan porque la IA termina siendo tratada únicamente como un proyecto tecnológico y no como una iniciativa estratégica del negocio”, afirmó Quintero.
Mientras tanto, el mercado comienza a evolucionar hacia soluciones más sofisticadas. La conversación ya no gira únicamente en torno a asistentes inteligentes, sino también a agentes capaces de ejecutar tareas complejas de manera autónoma.
En ese terreno, SONDA trabaja en iniciativas vinculadas con automatización, desarrollo acelerado de software y agentes inteligentes apoyados en tecnologías como Claude y Microsoft Azure.
Para la compañía, el mercado empresarial está entrando en una nueva etapa: una menos enfocada en el entusiasmo alrededor de la inteligencia artificial y más orientada a demostrar cómo estas inversiones pueden traducirse en resultados medibles para el negocio.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Por qué muchas empresas aún no logran resultados concretos con la IA?
Porque en muchos casos la implementación avanzó más rápido que la estrategia. Las organizaciones incorporaron herramientas de inteligencia artificial sin definir claramente los procesos, objetivos y métricas que permitirían generar valor para el negocio.
¿Cuáles son los principales obstáculos para escalar proyectos de IA?
Los desafíos más habituales son la calidad de los datos, la integración de sistemas, la cultura organizacional, la capacitación de los equipos y la adaptación de los procesos internos.
¿Qué buscan ahora las empresas al invertir en inteligencia artificial?
La prioridad ya no es experimentar con nuevas herramientas, sino obtener resultados medibles, mejorar la productividad, optimizar operaciones y demostrar un retorno concreto de la inversión.
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