Durante los últimos dos años, la inteligencia artificial generativa ha pasado de ser una promesa tecnológica, a convertirse en un vector tangible de competitividad empresarial. Lo que comenzó como proyectos piloto aislados dentro de áreas de innovación, hoy está migrando hacia el núcleo operativo de las organizaciones. La conversación ya no gira en torno a la novedad, sino a cuál es el retorno de la inversión.
Las compañías más maduras entendieron rápidamente que el verdadero valor de la IA no está en la herramienta, sino en su aplicación directa sobre procesos que impactan en ingresos, costos o velocidad de ejecución. En ese contexto, el mercado está entrando en una fase más pragmática, existe menos experimentación y más disciplina financiera.
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Una mejora tangible de la productividad
Uno de los patrones más visibles es el auge del modelo ‘copiloto’. Desde desarrolladores que automatizan bloques completos de código hasta equipos comerciales que generan propuestas en minutos, la IA comienza a comportarse como una capa transversal de productividad. El resultado es una mejora medible de los tiempos de entrega, reducción de errores y mayor capacidad para escalar operaciones sin incrementar proporcionalmente la estructura.
Sin embargo, la adopción real está exponiendo una verdad incómoda: implementar la IA es más un desafío organizacional que tecnológico. Muchas empresas cuentan con las plataformas necesarias, pero carecen de datos estructurados, políticas claras de gobierno o procesos preparados para convivir con decisiones asistidas por algoritmos.
Más valor aún para el dato
En este escenario, el dato se consolida como el activo estratégico por excelencia. Modelos potentes sobre información deficiente solo producen errores amplificados. Por ello, se empieza a priorizar iniciativas de calidad, catalogación y seguridad de la información antes de expandir el uso de IA a gran escala. El mensaje es claro: sin una base de datos confiable, no hay automatización sostenible.
Todo indica que la IA generativa seguirá el mismo camino que otras tecnologías críticas pues dejará de percibirse como una ventaja para transformarse en un estándar
MOISÉS CAMARERO, COMPUSOF
Otro debate relevante que atraviesa a los líderes tecnológicos es la disyuntiva entre construir modelos propios o utilizar los existentes. Desarrollar internamente ofrece control y diferenciación, pero implica inversiones elevadas, mayor riesgo y enfrentarse a una necesidad de talento escaso. Consumir servicios de mercado acelera el time-to-value, aunque aumenta la dependencia de proveedores. La tendencia dominante apunta a esquemas híbridos: utilizar modelos base y personalizarlos con datos corporativos.
Control responsable
En paralelo, emerge un nuevo riesgo que ya está captando la atención de las juntas directivas: el uso desordenado de IA por parte de los empleados. El fenómeno conocido como ‘shadow AI’ —herramientas adoptadas sin supervisión formal— puede derivar en filtraciones de información sensible o en decisiones apoyadas en modelos no validados. Como respuesta, las empresas más avanzadas están definiendo marcos de uso responsable, controles de acceso y lineamientos éticos.
El impacto también comienza a sentirse en la estructura laboral. Lejos de un reemplazo masivo, lo que se observa es una redefinición de roles. Las tareas repetitivas pierden peso mientras crece la demanda de perfiles capaces de supervisar, entrenar y contextualizar sistemas inteligentes. La combinación de criterio humano y capacidad analítica es la base del diferencial competitivo.
Hacia un nuevo estándar
Mirando hacia adelante, todo indica que la IA generativa seguirá el mismo camino que otras tecnologías críticas pues dejará de percibirse como una ventaja para transformarse en un estándar. Para los CIO y líderes de negocio, la prioridad ya no debería ser la tecnología per se, sino definir dónde puede “mover la aguja” del resultado operativo. Esto exige foco, patrocinio ejecutivo y métricas claras de éxito.
La historia reciente del mercado IT demuestra que cada ola tecnológica redefine a los ganadores. La inteligencia artificial generativa no será la excepción. Las organizaciones que actúen con criterio, fortalezcan su gobierno de datos y alineen la tecnología con objetivos concretos estarán mejor posicionadas para capturar valor.
La conclusión es muy clara, la IA dejó de ser un laboratorio y hoy es una infraestructura estratégica. Y, como toda infraestructura crítica, su ventaja no radica en tenerla, sino en obtener un rendimiento económico, exactamente igual que cualquier otra inversión.
