La inteligencia artificial está transformando la forma en que las empresas compiten: además de automatizar procesos y reducir costos, está acelerando los ciclos de innovación, la toma de decisiones y la capacidad de responder a cambios en el mercado.
En este contexto, la velocidad con la que una organización puede aprender, experimentar y ejecutar se está convirtiendo en una nueva ventaja competitiva.
De acuerdo con Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics, el cambio implica pasar de utilizar la inteligencia artificial únicamente como una herramienta de eficiencia a incorporarla directamente en las estrategias de crecimiento y transformación del negocio.
“La principal métrica ahora es la velocidad. Las empresas necesitan reducir el tiempo entre identificar una oportunidad, probar una hipótesis, aprender de los resultados y llevar una solución al mercado”, señaló Cotait.
La evolución de la IA generativa está modificando los ciclos tradicionales de negocio. Productos, servicios y experiencias que anteriormente requerían largos periodos de desarrollo pueden ser probados y ajustados con mayor rapidez, mientras que los consumidores y competidores también elevan su velocidad de respuesta.
De la reducción de costos a la generación de valor
Durante los primeros años de adopción empresarial de la inteligencia artificial, uno de sus principales usos estuvo relacionado con la automatización y la eficiencia operativa.
Ahora, las organizaciones comienzan a utilizarla para desarrollar nuevos productos y servicios, personalizar experiencias, identificar oportunidades y explorar nuevas fuentes de ingresos.
“La IA está dejando de ser únicamente una herramienta de eficiencia para convertirse en una herramienta de crecimiento. La pregunta ya no es solo cómo podemos hacer más eficiente una operación, sino qué podemos hacer ahora que antes no era posible”, explicó Cotait.
Esta evolución también está modificando el papel de las áreas de tecnología. La IA comienza a participar en decisiones directamente vinculadas con el negocio, desde el diseño de experiencias hasta la identificación de oportunidades y la definición de nuevas propuestas de valor.
Los datos, el factor que puede determinar el éxito de la IA
A medida que el acceso a modelos avanzados de inteligencia artificial se vuelve más amplio, contar con la tecnología deja de ser, por sí solo, un diferenciador.
El reto está en la capacidad de cada organización para estructurar sus datos, garantizar su calidad y conectarlos con el contexto del negocio.
Según Gartner, el 63% de las organizaciones no cuenta con prácticas adecuadas de gestión de datos para IA y, para 2026, las empresas abandonarán el 60% de los proyectos de IA que no estén respaldados por datos preparados para inteligencia artificial.
Para Stefanini, este escenario demuestra que la adopción de IA no puede separarse de una estrategia sólida de datos y gobernanza.
“Los modelos avanzados no generan valor por sí solos. La verdadera ventaja está en la capacidad de una empresa para conectar sus datos con el conocimiento del negocio y convertir esa información en decisiones y acciones”, agregó Cotait.
La velocidad también transforma el liderazgo
La aceleración tecnológica también plantea nuevos retos para los líderes empresariales. En un entorno en el que las condiciones del mercado pueden cambiar rápidamente, las organizaciones necesitan desarrollar una mayor capacidad para experimentar, aprender y ajustar sus estrategias.
Esto implica también invertir en talento y desarrollar una cultura de aprendizaje continuo.
“Las empresas ya no pueden depender exclusivamente de planes rígidos a tres o cinco años. Necesitan construir capacidades que les permitan revisar sus hipótesis, ajustar el rumbo y actuar rápidamente cuando cambien las condiciones del mercado”, afirmó Cotait.
En este contexto, la ventaja competitiva no estará necesariamente en las organizaciones que adopten más herramientas de inteligencia artificial, sino en aquellas capaces de integrar tecnología, datos, talento y estrategia para convertir la innovación en resultados a mayor velocidad.
“La velocidad no significa correr sin dirección. Significa aprender antes, decidir mejor y ejecutar más rápido que el cambio del mercado”, concluyó el CEO de Stefanini Data & Analytics.
