La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto un concepto habitual en el mundo empresarial, pero su uso práctico dista de estar resuelto. Cerca del 70 % de las empresas no sabe cómo utilizar la IA de manera efectiva en sus procesos, según el Global AI Survey de McKinsey, que advierte que la mayoría de las organizaciones no logra traducir la tecnología en mejoras concretas de productividad, eficiencia o toma de decisiones.
El estudio señala que, aunque muchas compañías declaran haber incorporado IA, solo una minoría logra integrarla de forma estructural en su operación, mientras que el resto se queda en pilotos, pruebas aisladas o herramientas desconectadas del negocio. La principal barrera no es técnica, sino estratégica: no existe claridad sobre para qué usar la IA ni en qué procesos genera valor real.
Puede transformarse en un riesgo operativo y reputacional
Para Paolo Soto, CEO de Landscape, el problema está en cómo se está abordando la adopción.
“Hoy muchas empresas dicen que usan inteligencia artificial, pero no pueden explicar en qué proceso concreto les está ayudando. Sin un diagnóstico claro, la IA se transforma en una demo atractiva, pero no en una herramienta útil para el negocio”, sostiene.
A esta falta de comprensión se suma el temor a los riesgos. El mismo informe advierte que errores en los resultados, uso indebido de datos y eventuales incumplimientos normativos llevan a que muchas organizaciones frenen su avance o implementen IA sin controles adecuados. “Cuando la IA se usa sin criterios claros de seguridad y responsabilidad, deja de ser una ventaja y puede transformarse en un riesgo operativo y reputacional”, agrega Soto.
Especialistas coinciden en que el desafío ya no es “tener IA”, sino entenderla y aplicarla con foco, integrándola a procesos reales, a las personas y a la toma de decisiones, con resguardos desde el diseño. De lo contrario, la inteligencia artificial seguirá siendo una promesa instalada en el discurso, pero lejos de su potencial en la práctica.
