Más allá del hype, las empresas necesitan evaluar a fondo cada nuevo proyecto de IA, para garantizar un impacto positivo en el negocio y mantener los riesgos bajo control. 

Nadie parece quedar ajeno al fenómeno: la consultora IDC estima que las 5.000 empresas más importantes de América Latina dedicarán más del 25% del gasto básico en TI a iniciativas de inteligencia artificial (IA) para 2027. Esto, explica, podría generar un aumento de nada menos que dos dígitos en la tasa de innovación de productos y procesos. 

A nivel global, los números son más sorprendentes: para 2025, el 40% del gasto principal de IT de las 2000 empresas más grandes del mundo estará destinado a esta tecnología, según otro informe de la misma consultora. Gartner, por su parte, predice que para 2027 la inversión sólo en software vinculado a IA será de US$297.000 millones, y que la cifra viene creciendo a una tasa cercana al 20% anual. 

Razones para una aceleración 

Esta aceleración tiene múltiples explicaciones. La IA es una tecnología seductora, futurista, que viene demostrando resultados probados y beneficios tangibles.  

Concretamente, ofrece aumento de la productividad y eficiencia a través de la automatización, mejora en la experiencia de cliente a partir de los asistentes virtuales o aumento en la rentabilidad gracias a su capacidad de interpretar y hasta anticipar escenarios de mercado o de demanda, entre muchas otras ventajas. 

Sin embargo, en el camino aparecen numerosos desafíos tecnológicos, de negocios y culturales que invitan a ser prudentes.  

Los primeros se vinculan a la necesidad de repensar la infraestructura para que dé soporte a las nuevas y potentes cargas de trabajo que implican las soluciones de IA. Si bien la nube cubre parcialmente esta necesidad, se produce una paradoja: como el presupuesto de IT se inclina hacia IA, la inversión en infraestructura puede quedar “desprotegida”. 

Otro aspecto crucial que requiere una revisión y una inversión ligada a las aplicaciones de IA son los activos de datos. Una buena calidad de datos no sólo es el primer paso para obtener resultados de las inversiones en IA, sino también la medida esencial para evitar sesgos, alucinaciones y otros problemas reputacionales, en especial en las aplicaciones de cara al cliente. 

Objetivo: alinear el negocio y la tecnología 

Desde el punto de vista del negocio, es necesaria una estructura de gobierno de Inteligencia Artificial, que permita orquestar todas las iniciativas y asegurar que están alineadas con las necesidades de la empresa. 

En ese sentido, IDC destaca que se harán más necesarios nuevos roles, incluyendo uno capaz de identificar casos de uso y su impacto en el negocio, y otro especializado en desarrollar habilidades en los equipos y avanzar sobre la gestión de cambio. Y, por supuesto, el rol de centinela, responsable de la evaluación de riesgos, sesgos, toxicidad en los procesos, fugas de datos o derechos de autor. 

Una importante consultora detectó que las empresas están transitando distintos caminos para incorporar estas habilidades: un 28% adquiere las capacidades y el talento necesarios para desplegar la IA a través de programas de capacitación internos, un 27% opta por la contratación de profesionales especializados y un 25% las incorpora exclusivamente a través de partners tecnológicos especializados. 

Por otra parte, la misma consultora indica que se observa una falta de KPIs (siglas en inglés por indicadores clave de desempeño) específicos para evaluar el impacto de la IA en el negocio. El desarrollo de estas medidas cuantitativas debería permitir una mejor comprensión del valor y los desafíos de esta tecnología. 

Un uso ético y responsable 

Los desafíos más importantes, no obstante, son los de tipo cultural. La expansión y la democratización de la IA es un hecho: en 2024, según Forrester, el 60% de los trabajadores utilizarán su propia IA para realizar su trabajo y tareas. 

En este contexto, el uso adecuado, responsable y basado en marcos éticos resulta fundamental para avanzar de manera sólida maximizando los beneficios y minimizando los potenciales problemas.  

La aparición de marcos normativos como el IA Act en Europa o múltiples recomendaciones que ya están surgiendo en Latinoamérica (como la hoja de ruta para IA de Colombia) pueden servir como referencia para interpretar los límites y anticipar las reglamentaciones que cabrán para cada país. En efecto, la ausencia de leyes específicas también funciona como un stopper a la hora de comenzar iniciativas de Inteligencia Artificial. 

La importancia de no estar solos 

Es un camino complejo y no exento de obstáculos, pero al final del recorrido la organización puede obtener algunos beneficios que no tienen precedentes en la historia de los negocios. Como ocurre habitualmente en estos casos, es importante estar bien acompañados para alcanzar de manera más rápida y eficiente los resultados deseados. 

IDC recomienda optar por partners tecnológicos que puedan exponer los planes de entrenamiento, reglas claras sobre el uso de datos, el código y el consumo, y que dispongan del conocimiento y el expertise para estudiar la evolución de la oferta y el impacto en la organización. 

Los desafíos y los riesgos de adoptar IA son muy importantes. Pero las oportunidades son aún mucho mayores. Con el acompañamiento adecuado, las empresas pueden avanzar con éxito hacia un futuro que es, inevitablemente, más inteligente. 

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