La experimentación con inteligencia artificial empieza a dar paso a una etapa más exigente: convertir las pruebas en resultados sostenibles. Entre las compañías tecnológicas de América Latina, el desafío consiste en seleccionar pocas oportunidades y rediseñar procesos completos alrededor de ellas

Menos pilotos, más procesos prioritarios

Un informe elaborado a partir de entrevistas con 131 fundadores y líderes del sector identifica ocho claves para llevar la IA a escala. Entre ellas, una de las principales es abandonar la dispersión de iniciativas y concentrarse en dos o tres oportunidades de alto valor por semestre o por año

La recomendación es replantear esos procesos desde cero e incorporar sistemas de IA con funciones específicas. La inteligencia artificial genérica, sin una tarea definida dentro del trabajo cotidiano, no garantiza resultados. En cambio, una solución integrada a un flujo real puede contribuir al rendimiento si su impacto se puede medir

Para evaluar cada iniciativa, las empresas deberían responder tres preguntas: si el caso es específico, si está incorporado al proceso real y si sus resultados pueden medirse

El liderazgo debe fijar las reglas

La segunda clave es el respaldo de la dirección. El CEO y su equipo no necesitan administrar cada proyecto, pero sí establecer dónde será prioritaria la IA, quién asumirá la responsabilidad, cómo se evaluará el desempeño y qué equilibrio se aceptará entre rapidez, riesgo y costo

Cuando esa agenda tiene un responsable claro dentro de la conducción, aumenta la posibilidad de que las iniciativas permanezcan y se integren a la organización

El cuello de botella está en la organización

La regla 10-20-70 resume otra de las conclusiones: el valor dependería en un 10% de los algoritmos, en un 20% de la tecnología y en un 70% de las personas y los procesos

Las principales dificultades para crecer no serían exclusivamente técnicas. También aparecen la falta de talento, la capacidad de ejecución, la complejidad de integrar sistemas y la resistencia cultural

Por eso, la próxima etapa debería orientar más presupuesto hacia las personas y los procesos. También requiere expectativas explícitas de adopción, equipos de habilitación y planes de reconversión laboral destinados a rediseñar las tareas, en lugar de limitarse a incorporar nuevas herramientas

En 2027, la diferencia no estará necesariamente en disponer de inteligencia artificial, sino en contar con la disciplina organizacional para convertirla en resultados