Solo 8 % de las empresas logra escalar la IA con impacto económico
La adopción de inteligencia artificial avanza en las empresas, pero su implementación todavía no se traduce de forma generalizada en impacto económico sostenible.
Convertir la IA en una capacidad de negocio requiere medir resultados, fortalecer las condiciones para escalarla y vincularla con prioridades corporativas.
Cerca del 92 % de las organizaciones ya utiliza inteligencia artificial en alguna de sus funciones, pero solo el 8 % ha logrado escalar estas iniciativas para generar un impacto económico real y sostenible, según datos de McKinsey & Company.
La adopción de IA no garantiza por sí misma una ventaja competitiva. Para Servinformación, el valor de estas tecnologías depende de la capacidad de las empresas para integrarlas con las necesidades concretas del negocio.
Identificar casos de uso y medir resultados.
Uno de los primeros pasos consiste en identificar casos de uso relacionados directamente con los objetivos corporativos. La IA puede contribuir a optimizar costos y tiempos, mejorar la experiencia del cliente, anticipar comportamientos, apoyar decisiones, desarrollar nuevos servicios y generar oportunidades de crecimiento.
El siguiente aspecto es medir el valor generado. Definir indicadores antes de implementar una solución permite determinar si una iniciativa produce resultados y cuáles tienen potencial para escalar.
Productividad, ingresos, costos, calidad, tiempos de respuesta y satisfacción del cliente son algunas de las variables que pueden formar parte de esta evaluación.
“La conversación sobre inteligencia artificial debe pasar de cuántas soluciones tiene una empresa a qué resultados consigue con ellas. Una organización obtiene una ventaja competitiva cuando identifica procesos donde la IA puede generar un impacto concreto, establece indicadores para medirlo y cuenta con las condiciones tecnológicas y organizacionales para escalarlo”, afirma Juan Manuel Urrego, Regional Innovation Manager de Servinformación.
Crear las condiciones para escalar la IA.
La capacidad de escalar estas soluciones hacia procesos reales también exige revisar datos, infraestructura, seguridad, talento y gobierno de la IA, además de adaptar los flujos de trabajo cuando la tecnología modifica la forma en que las personas ejecutan sus funciones.
“Una prueba de concepto puede demostrar que una tecnología funciona, pero una estrategia de IA debe demostrar que genera valor para el negocio. El paso hacia una adopción de mayor escala requiere datos confiables, infraestructura, talento especializado, seguridad y una hoja de ruta que conecte cada iniciativa con una prioridad empresarial”, agrega Urrego.
En síntesis, el paso de la experimentación a la adopción estratégica implica convertir la inteligencia artificial en una capacidad que genere resultados medibles, pueda escalar y responda a las prioridades de cada organización.
|
|
| Recomendados | ||
|
|
| Debes saber esto | ||
