¿Vale la pena poner dinero en inteligencia artificial o solo suma otra pantalla, otra suscripción y otro problema que nadie termina de usar? Esa duda ya no vive solo en las grandes tecnológicas. También se instaló en empresas comunes que buscan ahorrar tiempo, vender mejor y no quedarse atrás.
El nuevo hallazgo llega por dos vías muy concretas: el informe “GenAI Divide” del MIT y la experiencia de Juan Carlos Naranjo, gerente de soluciones de Red Hat Colombia. La pieza clave es incómoda, pero clara: invertir en IA no garantiza beneficios. Lo que define el resultado es el mecanismo de implementación.
Los datos del MIT revelan un contraste fuerte. Solo el 5% de los proyectos piloto de IA generativa logra crear valor medible y sostenible, mientras que el 95% queda atrapado en la fase de prueba, sin impacto real en procesos ni en las finanzas. Naranjo lo explica sin rodeos: no alcanza con sumar chatbots o asistentes. La clave no está en tener la herramienta encendida, sino en conectar esa herramienta con un problema de negocio real, con indicadores de éxito y con una medición antes y después.
La analogía más simple es la de una casa. Comprar IA sin estrategia es como llenar una vivienda de interruptores nuevos sin revisar el cableado central. Puede verse moderna, incluso dar una sensación de control, pero si esos interruptores no están conectados a nada útil, la luz no cambia.
También te puede interesar:La IA Reduce un 99 % sus Costes en Dos Años y Dispara la Innovación MundialCon la IA pasa algo parecido. Un chatbot puede automatizar una tarea puntual, como responder preguntas frecuentes. Pero un agente inteligente, un sistema que ejecuta funciones completas y aprende de la experiencia, actúa más como una instalación eléctrica bien diseñada: conecta habitaciones, distribuye energía y evita trabajo manual repetido. Ese es el engranaje que separa una moda cara de una inversión rentable.
Además, hay obstáculos muy concretos. Uno es la falta de memoria contextual, la capacidad de recordar información útil entre interacciones. Sin esa pieza, muchos sistemas se sienten torpes y obligan al usuario a empezar de cero una y otra vez. Otro problema es la “shadow AI” (uso informal fuera de control), cuando empleados usan herramientas de IA por su cuenta, sin validación de la empresa. Eso puede parecer ágil al principio, pero abre grietas en seguridad, cumplimiento normativo y gestión del conocimiento.
La diferencia entre probar y transformar
Muchas compañías avanzan por presión competitiva. Ven que otras adoptan IA y activan pilotos para no perder terreno. Sin embargo, si no definen qué dolor quieren resolver, qué costo buscan bajar o qué servicio nuevo podría pagar un cliente, el proyecto queda en una vitrina de experimentos. Las empresas que sí capturan valor siguen un patrón más sobrio. Primero identifican un caso de uso específico. Después fijan métricas. Luego comparan el antes y el después. Recién ahí deciden si escalan.
En términos prácticos, el retorno aparece cuando la IA reduce costos operativos mediante automatización o mejora un servicio por el que el cliente está dispuesto a pagar. Esa medición convierte una promesa difusa en un dato verificable. También influye el apoyo ejecutivo, la formación interna y la adaptación de procesos. Si la organización no acomoda sus rutinas, la tecnología queda como una pieza suelta. Y una pieza suelta rara vez mueve una máquina completa.
También te puede interesar:La IA Reduce un 99 % sus Costes en Dos Años y Dispara la Innovación MundialLa pregunta que sí conviene hacer
Entonces, la pregunta ya no es si una empresa debe usar IA. En muchos sectores, ese estándar ya se consolidó. La pregunta útil es otra: qué problema concreto va a resolver, cómo se integrará y qué número demostrará que funcionó. Ahí aparece la oportunidad real. Cuando la IA se conecta al proceso correcto, libera tiempo, ordena tareas y mejora la calidad del servicio. No como un truco brillante, sino como ese interruptor que, por fin, sí enciende la habitación adecuada.
Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.
