¿Cuál es el principal desafío de las empresas a la hora de implementar el uso de la IA?

Las organizaciones aceleran sus iniciativas de inteligencia artificial en busca de mayor eficiencia, innovación y competitividad. Sin embargo, transformar los proyectos piloto en capacidades empresariales de largo plazo sigue siendo uno de los principales retos para muchas compañías.

(M&T) - La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como una de las principales prioridades de inversión para las organizaciones. Sin embargo, pasar de la experimentación a una adopción transversal continúa siendo uno de los mayores retos para las empresas.

De acuerdo con el informe Estado de la IA en las empresas de Deloitte, muchas organizaciones han comenzado a incorporar esta tecnología en distintas áreas de negocio, pero aún enfrentan desafíos importantes para generar valor a escala. Más allá de la implementación de herramientas, el verdadero reto radica en construir las capacidades organizacionales necesarias para que la IA deje de ser un experimento aislado y se convierta en un motor de transformación empresarial.

Fernando Alvarado, socio líder en Transformación Digital y Tecnología para Deloitte, explica que uno de los principales obstáculos es que muchas compañías desarrollan iniciativas puntuales sin considerar desde el inicio los elementos necesarios para escalarlas a nivel corporativo.

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"Muchas empresas están llevando a cabo pilotos pequeños, en áreas muy específicas y no necesariamente están considerando desde el principio qué necesitarán para verdaderamente escalar estos esfuerzos a nivel corporativo", explicó.

Para Deloitte, la adopción efectiva de la IA requiere una visión integral que combine estrategia, infraestructura tecnológica, gestión de datos, gobernanza y desarrollo del talento. La ausencia de alguno de estos componentes dificulta que las iniciativas generen resultados sostenibles en el tiempo.

Del piloto al impacto empresarial

Uno de los hallazgos del estudio es que las organizaciones aún se encuentran en una etapa de maduración. Aunque existe interés por experimentar con nuevas capacidades de IA, no siempre hay claridad sobre cómo vincular esos esfuerzos con objetivos concretos del negocio.

Por ello, Deloitte recomienda comenzar con una evaluación de madurez que permita identificar fortalezas, brechas y prioridades antes de invertir en nuevos proyectos. A partir de ese diagnóstico, las empresas pueden enfocar sus recursos en casos de uso con potencial de generar impacto medible y escalable.

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Más allá de automatizar tareas o mejorar procesos existentes, la oportunidad está en utilizar la IA para replantear la forma en que las organizaciones innovan, producen, comercializan y se relacionan con sus clientes. "La recomendación es escoger uno o dos casos de negocio que realmente moverían la barra en términos de valor para para la empresa", indicó Alvarado.

La deuda pendiente: los datos

Si existe un elemento común en la mayoría de los desafíos asociados a la inteligencia artificial, ese es la gestión de los datos. La calidad de los resultados depende directamente de la calidad de la información disponible, así como de la capacidad de las organizaciones para administrarla de manera consistente.

En muchas empresas, los datos continúan dispersos en distintos sistemas, con problemas de actualización, calidad o integración. Esta fragmentación limita la capacidad de los modelos de IA para generar resultados confiables y dificulta la captura de valor a escala. "En nuestra experiencia, la mayor parte de las empresas de nuestra región no están preparadas aún para esta realidad", afirmó Alvarado.

Ante este panorama, Deloitte considera que una estrategia robusta de gobierno de datos se convierte en un requisito indispensable para avanzar en la adopción de la inteligencia artificial y maximizar su impacto.

Liderazgo y gobernanza, factores decisivos

La transformación impulsada por la inteligencia artificial tampoco puede recaer exclusivamente en las áreas tecnológicas. El informe destaca la importancia del liderazgo ejecutivo para definir prioridades, asignar recursos y promover los cambios culturales necesarios dentro de la organización.

En este sentido, Deloitte sostiene que la agenda de IA debe formar parte de la estrategia corporativa y contar con el respaldo directo de la alta dirección. Esto implica no solo invertir en tecnología, sino también desarrollar programas de formación que permitan preparar a los colaboradores para trabajar en entornos cada vez más impulsados por datos e inteligencia artificial. "Es crítico que la agenda de IA sea liderada por el CEO de las organizaciones o, en su defecto, por algún miembro de su equipo de liderazgo directo", aseguró el especialista.

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A esto se suma la necesidad de fortalecer los mecanismos de gobernanza para abordar aspectos relacionados con la ética, la privacidad y la seguridad de la información. Para Deloitte, innovar y gestionar riesgos no son objetivos opuestos, sino capacidades que deben desarrollarse de manera simultánea.

A medida que la inteligencia artificial continúa evolucionando, el desafío para las empresas ya no parece estar únicamente en adoptar la tecnología, sino en construir las capacidades organizacionales necesarias para escalarla y convertirla en una fuente sostenible de valor.