{"id":179789,"date":"2026-06-02T13:20:38","date_gmt":"2026-06-02T16:20:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/?p=179789"},"modified":"2026-06-02T13:20:38","modified_gmt":"2026-06-02T16:20:38","slug":"despues-del-boom-de-la-ia-las-empresas-enfrentan-el-reto-de-demostrar-resultados-reales","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/inteligencia-artificial\/despues-del-boom-de-la-ia-las-empresas-enfrentan-el-reto-de-demostrar-resultados-reales\/","title":{"rendered":"Despu\u00e9s del boom de la IA, las empresas enfrentan el reto de demostrar resultados reales"},"content":{"rendered":"

Durante los \u00faltimos dos a\u00f1os, la inteligencia artificial pas\u00f3 de ser una tecnolog\u00eda emergente a convertirse en una prioridad estrat\u00e9gica para empresas de pr\u00e1cticamente todos los sectores. Sin embargo, a medida que se multiplican las implementaciones, tambi\u00e9n crece una pregunta inc\u00f3moda: \u00bfcu\u00e1nto valor real est\u00e1n generando esas inversiones?<\/strong><\/p>\n

Seg\u00fan especialistas de SONDA<\/strong>, muchas organizaciones avanzaron r\u00e1pidamente en la adopci\u00f3n de asistentes inteligentes, automatizaci\u00f3n y herramientas generativas, pero todav\u00eda enfrentan dificultades para integrar estas tecnolog\u00edas dentro de los procesos centrales del negocio.<\/p>\n

Este escenario adquiere especial relevancia en Colombia, donde se impulsan iniciativas para fortalecer las capacidades nacionales en inteligencia artificial de cara a los pr\u00f3ximos a\u00f1os.<\/p>\n

\u201cMuchas compa\u00f1\u00edas est\u00e1n hablando de inteligencia artificial y contando lo que hacen con ella. Sin embargo, son pocas las que realmente est\u00e1n logrando sacarle su m\u00e1ximo potencial\u201d, sostuvo Patricio Fuentes, gerente general de SONDA Colombia<\/strong>.<\/p>\n

La presi\u00f3n por implementar IA avanz\u00f3 m\u00e1s r\u00e1pido que la preparaci\u00f3n de las empresas<\/span><\/h2>\n

Mientras el mercado ya comenz\u00f3 a exigir mejoras concretas en productividad y retorno de inversi\u00f3n, gran parte de las organizaciones contin\u00faa transitando etapas de prueba, aprendizaje y ajuste alrededor de la IA.<\/p>\n

De acuerdo con Fuentes, muchas empresas reaccionaron a la presi\u00f3n competitiva incorporando herramientas o contratando consultor\u00edas sin haber definido previamente una estrategia alineada con sus objetivos de negocio.<\/p>\n

\u201cHe sabido de compa\u00f1\u00edas que est\u00e1n desesperadas por aprovechar la IA y comienzan a comprar herramientas o contratar consultor\u00edas sin encontrar todav\u00eda una estrategia propia para su negocio y su sector. Por eso, el riesgo no est\u00e1 necesariamente en la tecnolog\u00eda, sino en los resultados que puede generar una implementaci\u00f3n mal ejecutada dentro de la operaci\u00f3n\u201d, explic\u00f3.<\/p>\n

La brecha tecnol\u00f3gica tambi\u00e9n se ampl\u00eda<\/span><\/h2>\n

La compa\u00f1\u00eda identific\u00f3 adem\u00e1s una diferencia cada vez m\u00e1s marcada entre las organizaciones que ya ven\u00edan desarrollando procesos de transformaci\u00f3n digital antes del auge de la IA y aquellas que todav\u00eda enfrentan problemas de integraci\u00f3n tecnol\u00f3gica, calidad de datos o modernizaci\u00f3n de sistemas.<\/p>\n

En ese contexto, las empresas con mayor madurez digital cuentan con m\u00e1s herramientas para capturar valor de la inteligencia artificial y acelerar su adopci\u00f3n efectiva<\/strong>. Por el contrario, aquellas que a\u00fan deben resolver desaf\u00edos estructurales encuentran m\u00e1s dificultades para convertir la tecnolog\u00eda en resultados concretos.<\/p>\n

A la fecha, la mayor\u00eda de las iniciativas de inteligencia artificial en la regi\u00f3n todav\u00eda se encuentran en etapas tempranas o de prueba, sin casos ampliamente consolidados de impacto masivo.<\/p>\n

El reto ya no es acceder a la IA, sino integrarla al negocio<\/span><\/h2>\n

Para los especialistas, uno de los errores m\u00e1s frecuentes consiste en considerar la inteligencia artificial exclusivamente como una decisi\u00f3n tecnol\u00f3gica y no como una transformaci\u00f3n operativa que involucra procesos, personas y objetivos empresariales.<\/p>\n

\u201cLa inteligencia artificial no debe implementarse simplemente por tendencia o presi\u00f3n competitiva. El verdadero desaf\u00edo est\u00e1 en identificar d\u00f3nde puede generar impacto real para el negocio\u201d, se\u00f1al\u00f3 Jorge Quintero, director de Digital Factory de SONDA<\/strong>.<\/p>\n

Incluso cuando una organizaci\u00f3n dispone de herramientas avanzadas, una implementaci\u00f3n sin alineaci\u00f3n estrat\u00e9gica puede impedir que los beneficios esperados se traduzcan en mejoras tangibles.<\/p>\n

La presi\u00f3n por acelerar las inversiones contin\u00faa creciendo a nivel global. De hecho, la gran mayor\u00eda de las organizaciones planea incrementar sus inversiones en inteligencia artificial durante los pr\u00f3ximos doce meses.<\/p>\n

Datos, procesos y cultura organizacional: los principales obst\u00e1culos<\/span><\/h2>\n

Actualmente, muchas compa\u00f1\u00edas permanecen en fases de observaci\u00f3n y aprendizaje antes de escalar proyectos de mayor impacto en \u00e1reas como automatizaci\u00f3n, productividad, operaci\u00f3n y atenci\u00f3n al cliente.<\/p>\n

Los desaf\u00edos m\u00e1s frecuentes est\u00e1n relacionados con la calidad de los datos, la integraci\u00f3n entre sistemas, la cultura organizacional y la capacidad de adaptar procesos internos a nuevas formas de trabajo<\/strong>.<\/p>\n

\u201cMuchas implementaciones fallan porque la IA termina siendo tratada \u00fanicamente como un proyecto tecnol\u00f3gico y no como una iniciativa estrat\u00e9gica del negocio\u201d, afirm\u00f3 Quintero.<\/p>\n

Mientras tanto, el mercado comienza a evolucionar hacia soluciones m\u00e1s sofisticadas. La conversaci\u00f3n ya no gira \u00fanicamente en torno a asistentes inteligentes, sino tambi\u00e9n a agentes capaces de ejecutar tareas complejas de manera aut\u00f3noma<\/strong>.<\/p>\n

En ese terreno, SONDA trabaja en iniciativas vinculadas con automatizaci\u00f3n, desarrollo acelerado de software y agentes inteligentes apoyados en tecnolog\u00edas como Claude y Microsoft Azure.<\/p>\n

Para la compa\u00f1\u00eda, el mercado empresarial est\u00e1 entrando en una nueva etapa: una menos enfocada en el entusiasmo alrededor de la inteligencia artificial y m\u00e1s orientada a demostrar c\u00f3mo estas inversiones pueden traducirse en resultados medibles para el negocio.<\/p>\n

Preguntas frecuentes (FAQ)<\/span><\/h2>\n

\u00bfPor qu\u00e9 muchas empresas a\u00fan no logran resultados concretos con la IA?<\/strong><\/p>\n

Porque en muchos casos la implementaci\u00f3n avanz\u00f3 m\u00e1s r\u00e1pido que la estrategia. Las organizaciones incorporaron herramientas de inteligencia artificial sin definir claramente los procesos, objetivos y m\u00e9tricas que permitir\u00edan generar valor para el negocio.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son los principales obst\u00e1culos para escalar proyectos de IA?<\/strong><\/p>\n

Los desaf\u00edos m\u00e1s habituales son la calidad de los datos, la integraci\u00f3n de sistemas, la cultura organizacional, la capacitaci\u00f3n de los equipos y la adaptaci\u00f3n de los procesos internos.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 buscan ahora las empresas al invertir en inteligencia artificial?<\/strong><\/p>\n

La prioridad ya no es experimentar con nuevas herramientas, sino obtener resultados medibles<\/strong>, mejorar la productividad, optimizar operaciones y demostrar un retorno concreto de la inversi\u00f3n.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n