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Introducción: implementación de la IA en las empresas
En un estudio reciente de Dataiku, el 74% de los 500 directores ejecutivos de todo el mundo confesaron que podrían perder sus empleos en un plazo de dos años si no obtienen beneficios cuantificables impulsados por la IA. No se trata de especulaciones; son sus propias palabras. (Dataiku, 2025)
Preocupaciones sobre la implementación de la IA en las empresas ya no se limitan a los empleados. Los equipos de liderazgo ahora se enfrentan a su propia versión de incertidumbre. La mitad de los directores ejecutivos encuestados cree que la IA puede reemplazar de 3 a 4 miembros del equipo ejecutivo a los efectos de la planificación estratégica (Dataiku, 2025). Esto significa que, a medida que la IA avanza, va definiendo el liderazgo en sí misma. Y la presión va en aumento. A los directores ejecutivos se les pide, tanto directamente como indirectamente, que demuestren que la implementación de la IA en las empresas puede ofrecer un valor empresarial real a corto y medio plazo. A continuación se muestra un resumen de los puestos que los directores ejecutivos creen que la IA puede reemplazar, desglosados por región, lo que subraya la creciente preocupación y el sentido de urgencia en torno a la adopción de la IA.
Afortunadamente, las ventajas son reales. Microsoft descubrió que las inversiones en inteligencia artificial producen un rendimiento promedio de 3,5 veces. Las empresas con mejor desempeño obtienen una rentabilidad de hasta 8 veces mayor. (Microsoft, 2024)
Esto plantea una pregunta clara: ¿Cuál es el papel del CEO en la implementación de la IA en su empresa?
Cada vez más líderes se dan cuenta de que no se puede delegar. La aprobación de los presupuestos, la revisión de las métricas de adopción o la evaluación comparativa entre pares pueden ofrecer visibilidad, pero no generan impulso. Implementar la IA en las empresas requiere la participación de arriba hacia abajo. Significa establecer la dirección, eliminar los obstáculos estructurales y hacer que la organización rinda cuentas por los resultados. Ese cambio ya está en marcha y se está convirtiendo en una prueba decisiva del liderazgo.
El papel del CEO en la era de la IA
Alexander Sukharevsky, socio principal y codirector global de QuantumBlack, IA de McKinsey, explica que
«La implementación efectiva de la IA en las empresas comienza con una alta dirección totalmente comprometida e, idealmente, con una junta directiva igualmente comprometida. El instinto de muchas empresas es delegar la implementación al departamento digital o de TI, pero una y otra vez, esto resulta ser una receta para el fracaso». (Singla y otros, 2025)
El mismo informe de McKinsey también revela que
«La supervisión por parte del director ejecutivo de la gobernanza de la IA — es decir, las políticas, los procesos y la tecnología necesarios para desarrollar e implementar los sistemas de IA de manera responsable — es uno de los elementos que más se correlaciona con un mayor impacto final autodeclarado por el uso de la IA de generación en una organización».
Por eso es extremadamente importante que los directores ejecutivos participen en las iniciativas de IA. Su responsabilidad no se limita únicamente a los resultados a corto plazo, sino que también implica establecer la dirección para el mañana. Ahí es donde pensar en el futuro se vuelve esencial (Pensamiento futuro: qué es y por qué es importante en el trabajo, 2024).
Se trata de preguntar:
- ¿Cómo cambiará la IA mi negocio?
- ¿En qué punto de la curva de adopción estamos?
- ¿Qué tan rápido se mueven nuestros competidores?
- ¿Ya estamos atrasados?
Uno de los ejemplos más claros de esta mentalidad proviene de Moderna. En un estudio de caso de 2024 publicado por OpenAI, la compañía farmacéutica implementó ChatGPT Enterprise en toda la empresa, no como un proyecto tecnológico, sino como una capacidad básica. Su objetivo: tener el 100% de competencia organizacional en un plazo de seis meses.
Las operaciones legales, comerciales, de I+D y clínicas se vieron capacitadas para crear herramientas de inteligencia artificial que mejoraran el trabajo diario. En solo dos meses, los empleados crearon más de 750 modelos internos de GPT. Los directivos no se limitaron a respaldar esta idea, sino que el director ejecutivo y el comité ejecutivo impulsaron activamente la implementación.
La tecnología importaba, pero lo que los diferenciaba era la postura. Moderna no esperó a que la IA se generalizara. Reconocieron el cambio y actuaron pronto, con urgencia, no con vacilación. (IA abierta, 2023)
Así es como se piensa en el futuro en la práctica: explorar el desempeño de la empresa en diferentes escenarios futuros y luego prepararse para ganar en el que tenga más probabilidades de surgir.
Tenga en cuenta su sector
La implementación de la IA en las empresas se está acelerando, aunque no al mismo ritmo en todos los sectores. Sectores como el marketing y las ventas ya han pasado a la implementación activa, y el 67% de las empresas utilizan activamente la IA (consulte la imagen a continuación). En estos ámbitos, la IA ya no es experimental, sino que está integrada en las operaciones diarias, por lo que las expectativas en torno al rendimiento y la velocidad han cambiado en consecuencia.
Por el contrario, sectores como la cadena de suministro, los servicios legales y algunas partes de la fabricación aún se encuentran en las primeras fases de adopción, y solo el 12% de las empresas utilizan actualmente la IA. Para las organizaciones de estos campos que avanzan más lentamente, este retraso representa una clara oportunidad. Avanzar pronto puede ofrecer no solo eficiencias internas, sino también una ventaja competitiva significativa. En particular, la implementación de la inteligencia artificial en la atención médica es otra área en la que los pioneros pueden obtener grandes beneficios.
Cuando la IA ya está integrada, se espera su adopción. Cuando aún es nueva, puede convertirse en una fuente de ventajas. Saber cuál es la posición de su sector ayuda a aclarar la urgencia y la oportunidad.
El objetivo no es que cunda el pánico. Es para prepararse. El liderazgo estratégico no consiste en reaccionar ante las tendencias, sino en crear un entorno donde la empresa pueda actuar de forma deliberada y decisiva.
Cuando se trata de una implementación exitosa de la IA en las empresas, es vital explorar una amplia gama de opciones, ya sea una implementación de IA generativa o enfoques más tradicionales. Nuestro Inicio rápido de IA El programa lo ayuda a identificar las estrategias correctas y a obtener ganancias rápidas e impactantes en solo cuatro semanas.
Cómo implementar la IA en su empresa
Demasiados lanzamientos de IA comienzan con la tecnología y terminan en una decepción. Las empresas que tienen éxito tratan la IA como una decisión empresarial, no como una decisión de software. Eso significa empezar por lo que más importa: su gente, sus sistemas, su economía y su capacidad de ejecución.
Comience con los problemas empresariales, no con las soluciones tecnológicas
La IA crea valor cuando está vinculada a las fricciones en la empresa, no cuando se implementa por sí misma. La mayoría de las implementaciones fallidas se deben a soluciones en busca de un problema.
Un enfoque más estratégico comienza por identificar las principales limitaciones: dónde los márgenes se están erosionando, la toma de decisiones es demasiado lenta o la capacidad humana se gasta en tareas de bajo apalancamiento. Estos obstáculos suelen presentarse en forma de ineficiencias en los costos, pérdida de clientes o crecimiento plano a pesar de la creciente complejidad operativa.
La IA se vuelve útil una vez que identificas el origen de la restricción. Por ejemplo, si la conversión de ventas B2B es lenta, es posible que el problema no sea el talento de ventas, sino la fragmentación de los datos de los clientes entre las distintas funciones. En ese caso, implementar una implementación de inteligencia artificial generativa para la redacción de propuestas no es la solución. Es el punto final de un rediseño más amplio que incluye la inteligencia de los procesos, la calificación de clientes potenciales y una infraestructura de CRM compartida.
Encuadre estratégico: No preguntes,
«¿Qué puede hacer la IA por nosotros?»
Pregunte,
«¿Dónde no estamos logrando escalar y qué papel podría desempeñar la implementación de la IA en las empresas para desbloquear eso?»
Evalúe la preparación de los sistemas y los datos
Antes de seguir adelante con cualquier iniciativa de IA, vale la pena hacer una pausa para hacer una pregunta más básica: ¿estamos realmente preparados?
Esto va más allá de tener un programa piloto o probar una herramienta en un equipo pequeño. La verdadera preparación significa que la organización está preparada para utilizar la IA de forma coherente, a gran escala y en todas las funciones empresariales. Eso comienza con lo fundamental: sus datos y sus sistemas.
Si sus datos son inconsistentes, desordenados o incompletos, cualquier esfuerzo por utilizar la IA reflejará esas debilidades. Andrew Ng, una figura destacada en el ámbito de la IA, dijo una vez:
«Los datos son alimento para la IA. Si comes comida mala, no importa lo bueno que sea tu chef, vas a tener una mala comida».
En resumen, una entrada deficiente conduce a una salida deficiente. No importa lo sofisticado que sea el modelo si los datos subyacentes no pueden respaldar sus decisiones.
Los líderes deben evaluar tres cosas para comprender el nivel de preparación de su organización:
- Preparación de datos: ¿Están limpios los datos? ¿Están etiquetados de manera que las máquinas puedan aprender de ellos? ¿Y se almacena en un lugar donde se pueda rastrear, auditar y actualizar?
- Preparación del sistema: ¿Los sistemas están integrados de manera que los datos relevantes sean visibles y utilizables? ¿Se puede generar información rápidamente o todo sigue funcionando a través de plataformas desconectadas y procesos anticuados?
- Preparación organizacional: ¿Los equipos entienden lo que debe hacer la IA? ¿Existen procesos para utilizar realmente lo que generan las herramientas? ¿La gente sabe quién es responsable de qué cuando interviene la IA?
La IA no solucionará los equipos desalineados ni los flujos de trabajo caóticos. Hará que esos problemas sean más obvios. Si las bases no son sólidas, es probable que los primeros experimentos de IA sigan siendo pequeños, aislados e incapaces de escalar.
En casos como estos, tener una perspectiva externa puede marcar la diferencia. Por eso, AI Quickstarter incluye una auditoría técnica completa, que te ayuda a evaluar la calidad de los datos, la preparación del sistema y las brechas de integración antes de escalar. Durante cuatro semanas, trabajamos directamente con su equipo de liderazgo para identificar las oportunidades de alto impacto, evaluar su infraestructura y ofrecer una hoja de ruta de IA personalizada. Esto garantiza que no solo experimentes con la IA, sino que estás construyendo sobre una base sólida teniendo en cuenta un ROI claro y un valor a largo plazo.
Cree un caso financiero con números reales
La IA debe evaluarse con la misma disciplina que cualquier inversión de capital. Eso significa dejar de lado los rumores y centrarse en los fundamentos: el flujo de caja, el riesgo y la rentabilidad a largo plazo. Si no aprobarías una nueva línea de productos sin una inversión adecuada, la implementación de la IA en las empresas merece el mismo nivel de escrutinio.
Comience con un modelo financiero de referencia. Piense en:
- Supuestos sobre la mejora del rendimiento: Documéntelos con claridad. ¿Qué parte específica del proceso se está mejorando y en qué medida? ¿Se trata de una reducción del esfuerzo manual? ¿Una disminución en la repetición de trabajos? ¿Tiempos de entrega más rápidos? Estas suposiciones deben estar directamente relacionadas con la forma en que se realiza el trabajo.
- Coste total de la habilitación: Esto significa todo lo necesario para que la solución de IA funcione y funcione. Esto incluye la preparación de los datos, la integración con los sistemas internos, el tiempo de formación y cualquier tipo de soporte externo. Sea honesto acerca de la capacidad interna. Si las personas necesitan cambiar de enfoque para apoyar la implementación, eso tiene un costo, por lo general, en demoras en el trabajo en otros lugares.
- Coste de oportunidad: Cada recurso dedicado a la IA es un recurso que no se utiliza en ningún otro lugar. Si su equipo de ciencia de datos está creando este modelo, ¿qué otra cosa podrían haber hecho en su lugar? Si su jefe de operaciones está comprometido con la integración, ¿qué otros proyectos están en suspenso? Las ventajas y desventajas son importantes.
- Valor actual neto ajustado al riesgo: Tenga en cuenta el tiempo que lleva implementarlo, la rapidez con la que los equipos adoptarán el nuevo proceso y los casos en los que la resistencia podría retrasar las cosas.
Además, tenga en cuenta el costo irrecuperable. El hecho de que ya hayas pagado un proyecto piloto o hayas invertido en herramientas no significa que tengas que redoblar la apuesta. Si las cifras no dan resultado, o si la preparación organizacional no es la necesaria, dar marcha atrás no es un fracaso. El costo irrecuperable no debería impulsar la estrategia.
Los mejores modelos financieros también toman en cuenta los efectos de segundo orden, los cuales son menos obvios pero a menudo más poderosos. Por ejemplo, una herramienta de inteligencia artificial que mejora la precisión del inventario puede parecer modesta sobre el papel. Pero si esto se traduce en plazos de entrega más rápidos, precios más flexibles o mejores negociaciones con los proveedores, el retorno de la inversión crece exponencialmente. No se trata de tonterías, sino de un verdadero apalancamiento operativo.
Aquí es donde muchos casos empresariales de IA se desmoronan. No porque el valor no esté ahí, sino porque nadie se toma el tiempo de modelarlo correctamente. El análisis es demasiado superficial o está demasiado centrado en las ganancias a corto plazo.
La IA puede impulsar sin duda el rendimiento financiero. Pero solo se convierte en una inversión inteligente cuando se evalúa con el mismo cuidado, realismo y rigor que cualquier otra apuesta estratégica.
Prepare la organización
La IA no genera valor por sí sola. Su utilidad depende de si las personas entienden cómo trabajar con ella y de si sus funciones están configuradas para respaldar ese cambio.
Aquí es donde muchos despliegues de IA comienzan a estancarse. Se introducen herramientas, pero los flujos de trabajo siguen siendo los mismos. El resultado es una actividad visible sin un impacto significativo.
Desarrolle capacidades en torno a la forma en que realmente se realiza el trabajo
La capacitación debe reflejar las responsabilidades específicas de cada función. Las diferentes partes de la organización interactúan con la IA de diferentes maneras, y las habilidades requeridas deben coincidir con esa realidad.
- Ejecutivos necesitan entender cómo la IA informa las prioridades empresariales. Deben saber con fluidez cómo afecta a las decisiones de cartera, al riesgo estratégico y a la gobernanza a largo plazo.
- Gerentes benefíciese de una experiencia directa y práctica. Necesitan entender los asistentes basados en indicaciones o las interfaces de implementación de inteligencia artificial generativa para poder reducir la complejidad de las operaciones del equipo e impulsar ayuda a la eficiencia operativa.
- Personal necesita desarrollar la habilidad de trabajar con los resultados de la IA. Esto incluye interpretar las sugerencias, validar los resultados, identificar errores y recomendar mejoras. Se trata de habilidades aplicadas y basadas en el juicio que mejoran con el tiempo con el uso real.
Mida los resultados correctos
El seguimiento del uso de la IA es sencillo. Medir el impacto es más difícil y mucho más importante.
Muchos equipos informan sobre las métricas de adopción: inicios de sesión, frecuencia de uso y número de solicitudes. Sin embargo, a menos que esas métricas se vinculen directamente con el rendimiento empresarial, son ruido.
El enfoque correcto es vincular los esfuerzos de IA con el problema empresarial específico que se está abordando y medir el éxito a través de esa lente. Si el objetivo es mejorar la predicción de la demanda, el éxito no se mide en función de los resultados del modelo ni de la actividad del panel. Se mide en función de resultados como la precisión de las previsiones, la rotación del inventario o la reducción del desabastecimiento, todos los cuales están relacionados con el capital circulante y el margen.
Esta lógica se aplica en todos los casos de uso:
- Si automatizas la atención al cliente, controla el tiempo de resolución o la tasa de desvío de tickets.
- Si estás optimizando los precios, controla las tasas de conversión o el tamaño medio de las ofertas.
- Si está implementando la IA para la elaboración de informes internos, mida el tiempo de obtención de información o la latencia de las decisiones.
- Si está explorando la implementación de la inteligencia artificial en la atención médica, mida los resultados de los pacientes o reduzca los tiempos de espera.
Tenga cuidado de no caer en la trampa de optimizar las métricas de proxy. Cuando los equipos se centran en lo que es fácil de medir en lugar de en lo que importa, el esfuerzo se desvía. Como nos recuerda la Ley de Goodhart: cuando una medida se convierte en un objetivo, deja de ser una buena medida.
Conclusión
Las empresas que tienen éxito con la implementación de la IA en las empresas no solo supervisan el uso, sino que también gestionan el impacto. Definen el éxito de la misma manera que lo harían con cualquier iniciativa estratégica: en función de si mueve las cifras que importan.
Si estás preparado para pasar de la incertidumbre al impacto, el AI Quickstarter es un programa específico de 4 semanas diseñado para empresas de alto crecimiento que buscan implementar la IA con rapidez y claridad. Combina una auditoría técnica y estratégica completa, un mapeo de oportunidades, una evaluación del ROI y una mejora de las capacidades de liderazgo, todo ello con el apoyo práctico de expertos. Obtendrá una hoja de ruta clara y práctica adaptada a su negocio. Sin tonterías ni conjeturas, solo resultados medibles desde el principio.
