El nuevo desafío de la IA: demostrar que realmente genera resultados

La conversación empresarial sobre inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Después de dos años marcados por anuncios, pilotos, asistentes virtuales y proyectos de automatización, las organizaciones comienzan a enfrentar una pregunta más incómoda: ¿qué resultados concretos ha generado la inversión en IA?

La discusión adquiere especial relevancia en Colombia, donde el CONPES 4144 de 2025 estableció una inversión de $479.273 millones para desarrollar capacidades nacionales en inteligencia artificial hacia 2030. Mientras tanto, las compañías privadas continúan aumentando recursos destinados a esta tecnología, aunque no siempre con resultados visibles en productividad, eficiencia o crecimiento.

Según expertos de SONDA, la presión por adoptar inteligencia artificial avanzó más rápido que la capacidad de muchas organizaciones para integrarla de manera efectiva en sus procesos.

“Muchas compañías están hablando de inteligencia artificial y contando lo que hacen con ella. Sin embargo, son pocas las que realmente están logrando sacarle su máximo potencial”, afirmó Patricio Fuentes, gerente general de SONDA Colombia.

La carrera por implementar IA dejó una pregunta pendiente

Durante los últimos dos años, la adopción de herramientas de IA estuvo impulsada por la necesidad de no quedarse atrás frente a competidores, clientes y tendencias globales.

Sin embargo, esa velocidad también generó decisiones apresuradas.

“He sabido de compañías que están desesperadas por aprovechar la IA y comienzan a comprar herramientas o contratar consultorías sin encontrar todavía una estrategia propia para su negocio y su sector. Por eso, el riesgo no está necesariamente en la tecnología, sino en los resultados que puede generar una implementación mal ejecutada dentro de la operación”, explicó Fuentes.

La situación ha creado una diferencia cada vez más evidente entre las organizaciones que ya venían avanzando en procesos de transformación digital y aquellas que todavía enfrentan problemas básicos de integración tecnológica, gestión de datos y modernización de sistemas.

La brecha entre empresas empieza a ampliarse

Para SONDA, la madurez tecnológica previa se está convirtiendo en un factor determinante para capturar valor de la inteligencia artificial.

Las compañías que ya contaban con infraestructura digital, procesos estructurados y estrategias de datos están encontrando más rápidamente oportunidades de automatización y optimización. En contraste, las organizaciones con sistemas fragmentados o baja capacidad de integración enfrentan mayores dificultades para escalar proyectos de IA.

El resultado es que buena parte de las iniciativas en América Latina continúan en etapas de prueba, experimentación o aprendizaje, sin casos ampliamente consolidados de impacto masivo en productividad u operación.

El problema ya no es acceder a la tecnología

Los expertos coinciden en que la barrera principal dejó de ser la disponibilidad de herramientas.

“El verdadero desafío está en identificar dónde puede generar impacto real para el negocio”, señaló Jorge Quintero, director de Digital Factory de SONDA.

Según el ejecutivo, uno de los errores más frecuentes consiste en tratar la inteligencia artificial como un proyecto exclusivamente tecnológico cuando, en realidad, implica cambios en procesos, objetivos, indicadores y dinámicas operativas de toda la organización.

“La inteligencia artificial no debe implementarse simplemente por tendencia o presión competitiva. El verdadero desafío está en identificar dónde puede generar impacto real para el negocio”, agregó Quintero.

Datos, cultura y procesos: los obstáculos reales

Aunque la atención suele concentrarse en los modelos y plataformas de IA, los principales desafíos continúan estando dentro de las organizaciones.

SONDA identifica cuatro factores críticos: calidad de los datos, integración de sistemas, cultura organizacional y adaptación de procesos internos.

La compañía advierte que muchas implementaciones fracasan porque la inteligencia artificial termina aislada como una iniciativa tecnológica, sin conexión directa con los objetivos estratégicos del negocio.

“Muchas implementaciones fallan porque la IA termina siendo tratada únicamente como un proyecto tecnológico y no como una iniciativa estratégica del negocio”, explicó Quintero.

Mientras tanto, la presión por invertir sigue creciendo. De acuerdo con el Lenovo CIO Playbook 2025, el 96% de las organizaciones planea aumentar sus inversiones en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses.

Del entusiasmo a la ejecución

La industria también está evolucionando rápidamente. El mercado ya no se concentra únicamente en asistentes virtuales capaces de responder preguntas o generar contenido. Las organizaciones empiezan a explorar agentes inteligentes capaces de ejecutar tareas complejas de manera autónoma, automatizar procesos completos y acelerar el desarrollo de software.

Sin embargo, el éxito de esas iniciativas dependerá menos de la sofisticación tecnológica y más de la capacidad de integrarlas en la operación diaria.

Después del boom de la inteligencia artificial, las empresas están entrando en una etapa más exigente. Los directorios, inversionistas y líderes de negocio ya no preguntan quién está usando IA. La pregunta ahora es cuánto valor está generando. La respuesta podría definir qué compañías logran convertir la tecnología en una ventaja competitiva y cuáles se quedan únicamente con el costo de haber seguido una tendencia.