La conversación sobre inteligencia artificial cambió. Ya no se trata de qué modelo usar ni de cuál es la herramienta más novedosa, sino de algo mucho más desafiante.
El reto actual es cómo traducir todo ese ruido en resultados reales. En América Latina, la adopción no se detiene y el interés por estas soluciones es masivo.
Según McKinsey & Company, el 72% de las organizaciones en la región han adoptado IA en, al menos, una función empresarial. Pero detrás del entusiasmo hay una realidad compleja.
Probar no es transformar. Muchas compañías experimentan con pilotos llamativos, pero pocas logran que la tecnología mueva la aguja en sus resultados de negocios.
Desde la llegada de GPT-3 en 2020, se ha visto una explosión de casos y experimentos. Hoy, 8 de cada 10 empresas aseguran usar estas herramientas en alguna de sus áreas.
Sin embargo, son muchas menos las que pueden mostrar mejoras concretas en ventas, productividad o experiencia del cliente. Esto no es un problema técnico, sino de enfoque.
Los resultados no dependen del modelo, sino de cómo se conecta con datos confiables, equipos preparados y objetivos de negocio claros. La IA no es magia.
El valor aparece cuando pasa de la prueba al hábito, cuando deja de ser una novedad para convertirse en parte del día a día. Requiere datos ordenados y talento capacitado.
Para aprovechar la ola sin quedarse atrapado en la espuma del hype, implica apuntar a lo que duele. No se trata de tener veinte pilotos, sino de identificar dónde se pierde dinero.
Definir cuál es el objetivo es clave ya que, sin métricas claras, no hay historia que contar. Por otra parte, atacar la fricción con agentes será diferencial.
Para eso es necesario automatizar pasos repetitivos en flujos largos: soporte, QA o reporting. La clave está en comenzar con asistencia humana, ganar confianza y escalar.
La IA solo rinde si los datos son de calidad y se pueden activar. Un tagging bien hecho, integraciones sólidas y medición avanzada marcan la diferencia competitiva.
En una organización inteligente, el talento se convierte en la verdadera ventaja competitiva. Capacitar no es solo enseñar a usar software, sino formar para pensar con criterio.
La cultura pesa más que el código, y el enfoque más que la tecnología. Es fundamental invertir con cabeza fría: no todos los casos generan valor real para la firma.
Parte del aprendizaje consiste en cortar rápidamente lo que no prospera para apostar con fuerza por lo que sí entrega impacto. Se trata de elegir con propósito y disciplina.
La tecnología no es un destino, sino un camino que se recorre con talento. La ventaja se construye día a día, lejos del hype y cerca de los resultados tangibles.
