Errores que están impidiendo a las empresas aprovechar el potencial de la iA

La inteligencia artificial pasó de ser una promesa tecnológica a convertirse en una prioridad para prácticamente todas las empresas. Sin embargo, pese a las inversiones, pilotos y estrategias implementadas, muchas organizaciones aún no están viendo los resultados esperados en productividad, eficiencia o rentabilidad.

De acuerdo con Xabier Zuazo, CEO de TIMIA para Latinoamérica, compañía especializada en inteligencia artificial y transformación digital, el problema ya no es la tecnología, sino la forma en que las empresas la están incorporando en sus operaciones, “Las herramientas funcionan y evolucionan constantemente. Lo que estamos observando es que muchas organizaciones intentan implementar inteligencia artificial sin cambiar la manera en que trabajan, y eso limita enormemente los resultados“.

Según el ejecutivo, existen tres errores recurrentes que están frenando el verdadero potencial de la IA en las organizaciones.

1. Implementar IA sin transformar los procesos

Muchas compañías están utilizando inteligencia artificial para automatizar tareas puntuales, pero mantienen intactos sus modelos operativos. El resultado suele ser una mejora marginal, sin una transformación real del negocio.

“El verdadero valor de la IA aparece cuando las organizaciones replantean cómo se ejecuta el trabajo, cómo toman decisiones y cómo colaboran sus equipos. Automatizar una tarea es útil; rediseñar un proceso completo es transformador“, señala Zuazo.

2. Pensar que la IA resolverá problemas de datos

Otro error frecuente es asumir que la inteligencia artificial puede compensar deficiencias en la gestión de la información. Para TIMIA, cualquier estrategia de IA requiere datos estructurados, accesibles y gobernados. De lo contrario, los modelos terminan reproduciendo inconsistencias o generando resultados poco confiables.

3. Lanzar pilotos sin una estrategia de negocio

Muchas organizaciones desarrollan pruebas de concepto exitosas, pero encuentran dificultades para escalar los proyectos y convertirlos en resultados medibles.

La razón suele ser la falta de una estrategia que conecte las iniciativas de IA con objetivos concretos del negocio, como reducción de costos, eficiencia operativa, mitigación de riesgos o crecimiento de ingresos.

“Vemos empresas con múltiples herramientas, asistentes y casos de uso funcionando de manera aislada. Sin una visión común y sin mecanismos de gobierno adecuados, resulta muy difícil generar impacto sostenible“, afirma Zuazo.

Ante este panorama, TIMIA recomienda que las organizaciones se planteen preguntas fundamentales antes de invertir en nuevas soluciones como qué problema busca resolver, si sus datos están preparados, si sus equipos cuentan con las capacidades necesarias y cómo esa iniciativa contribuirá a los objetivos estratégicos de la compañía.

“La carrera de la inteligencia artificial no la ganarán las empresas que adopten más herramientas, sino aquellas que entiendan que el verdadero cambio está en transformar la forma de trabajar alrededor de ellas”, concluye Zuazo.