Diversos especialista revelan por qué la mayoría de las empresas aún no logra obtener beneficios económicos de sus inversiones en IA
08.07.2026 • 17:15hs • clave éxitosa
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Inteligencia artificial: el error que impide a la mayoría de las empresas duplicar ingresos
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Las empresas aceleran sus inversiones en IA con el objetivo de mejorar su productividad, reducir costos y ganar competitividad. Sin embargo, especialistas advirtieron que para garantizar buenos resultados es necesario ser estratégicos.
A medida que la IA gana protagonismo en el mundo corporativo, se comienza a utilizar para automatizar tareas o asistir a sus empleados pero la clave está en convertir a la herramienta en una ventaja para el negocio
Juan Carlos Naranjo, gerente de Soluciones de Red Hat Colombia, detalló a Infobae que muchas organizaciones comienzan a utilizar IA por las tendencias de mercado o por temor a quedarse atrás frente a la competencia, sin definir previamente qué problema busca resolver.
Según el ejecutivo, existe una gran diferencia entre utilizar asistentes de IA para tareas puntuales y desarrollar agentes inteligentes capaces de:
- gestionar procesos completos
- optimizar operaciones
- mejorar la experiencia de los clientes
Este último tipo de tecnología es la que determina el diferencial de la organización y permite observar mayores beneficios económicos luego de su implementación.
Uno de los errores más frecuentes para él, es implementar soluciones de IA sin establecer objetivos concretos ni indicadores que permitan medir su impacto. En esos casos, resulta difícil determinar si la inversión realmente aporta valor al negocio.
Como generar mejores rendimientos con la incorporación de IA
La importancia de medir los resultados también se vio reflejada en un estudio del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT). El informe indica que, pese al crecimiento de inversiones en IA generativa, solo el 5% de los proyectos piloto logra generar un valor medible y sostenible.
El informe atribuye ese bajo nivel de éxito a factores como la falta de herramientas que aprendan de forma continua, la ausencia de memoria contextual y el crecimiento de la denominada "shadow AI", el uso de aplicaciones de IA fuera del control de las empresas.
De acuerdo con Naranjo, las compañías que consiguen obtener un retorno positivo de estas inversiones son aquellas que seleccionan cuidadosamente los casos de uso. Ante esto, el especialista recomendó:
- priorizar proyectos que permitan reducir costos
- optimizar procesos
- generar nuevos servicios que los usuarios estén dispuestos a pagar
Además, sostuvo que cada iniciativa debe contar con objetivos específicos, métricas de desempeño y una evaluación que permita comparar la situación antes y después de incorporar la tecnología.
Otro de los desafíos para las empresas es superar la etapa de prueba. Diversas experiencias mostraron como organizaciones terminan estancadas en proyectos piloto debido a:
- dificultades para integrar la IA con sus procesos
- falta de apoyo de la dirección
- una gestión del cambio insuficiente.
Para los especialistas, el verdadero retorno de la inversión no se encuentra en sumar más aplicaciones, sino en implementar soluciones capaces de aprender, adaptarse y generar mejoras concretas en el funcionamiento de la empresa.
