Solo el 8% de las empresas convierte la IA en una ventaja competitiva

La inteligencia artificial ya es utilizada por el 78% de las organizaciones, frente al 20% registrado en 2017. Sin embargo, apenas el 8 % ha conseguido escalarla más allá de pilotos y casos aislados para generar un impacto económico real.

La diferencia muestra que adoptar herramientas no equivale a transformar el negocio. El 92 % restante utiliza alguna forma de inteligencia artificial, pero todavía no logra convertirla en una ventaja competitiva sostenible, según investigaciones de McKinsey recogidas en el documento The AI-Powered Banking Shift de Softtek.

El mayor impacto reportado está en innovación: el 64% de las organizaciones identifica mejoras en este frente. Los resultados son más limitados cuando se evalúan variables financieras: el 36% señala avances en rentabilidad, el 33% en crecimiento de ingresos y el 25% en participación de mercado.

“La IA genera verdadero valor cuando deja de operar como una suma de iniciativas independientes y pasa a formar parte de la arquitectura, los procesos y la toma de decisiones de toda la organización”, afirmó Daniel Aguilar, Sales VP Banking & Financial Services de Softtek.

La adopción avanza más rápido que el valor generado

El crecimiento en el uso de la inteligencia artificial ha sido acelerado, pero buena parte de las empresas continúa concentrándola en automatizaciones puntuales, asistentes internos o pruebas desarrolladas por áreas específicas.

Ese enfoque puede producir ahorros de tiempo y mejoras operativas, pero difícilmente modifica la posición competitiva de una organización si la tecnología no está conectada con los procesos centrales, la estrategia comercial y la información utilizada para tomar decisiones.

La brecha entre adopción e impacto también revela problemas de gobernanza. Una empresa puede disponer de múltiples soluciones de IA sin contar con datos confiables, una arquitectura integrada o criterios claros para priorizar los proyectos que generan valor.

En ese punto, la discusión deja de ser exclusivamente tecnológica. Escalar la IA requiere revisar procesos, responsabilidades, inversión, talento y métricas de negocio.

La banca podría generar hasta USD 340.000 millones al año

El sector financiero reúne condiciones que amplían el potencial de la inteligencia artificial: grandes volúmenes de información, operaciones estructuradas y decisiones que deben tomarse en tiempo real.

Estimaciones de PwC y McKinsey citadas en el documento calculan que la IA generativa podría producir entre USD 200.000 millones y USD 340.000 millones anuales para la banca mundial.

La cifra equivaldría a entre el 9% y el 15% de los beneficios operativos del sector, mediante mejoras en productividad, personalización, evaluación del riesgo, detección de fraude y eficiencia de los procesos.

“La banca opera sobre grandes volúmenes de datos, procesos altamente estructurados y decisiones que deben tomarse en tiempo real”, explicó Álvaro Molero, consultor de IA para la industria de banca en Softtek.

Según el especialista, la oportunidad está en llevar la tecnología desde la automatización de tareas particulares hacia modelos que optimicen de manera continua la relación con los clientes, el control del riesgo y la operación bancaria.

La inversión tecnológica define el retorno

La capacidad para capturar ese potencial también depende del presupuesto que las empresas asignan a la inteligencia artificial.

De acuerdo con datos de McKinsey y S&P Global incluidos en el informe, las organizaciones que destinan menos del 1,5% de su inversión tecnológica a iniciativas de IA obtienen retornos prácticamente nulos.

Los resultados comienzan a cambiar cuando la inversión alcanza un rango de entre 2,5% y 4% del presupuesto tecnológico.

En ese nivel, la IA puede dejar de ser una colección de herramientas dirigidas a resolver tareas específicas y comenzar a integrarse de forma estructural en la operación.

La cifra no significa que aumentar el presupuesto garantice automáticamente resultados. La inversión debe estar acompañada por casos de negocio claros, información disponible, capacidades internas y procesos preparados para incorporar las recomendaciones o decisiones de los sistemas.

El paso hacia organizaciones AI-First

Softtek plantea que las empresas deben avanzar hacia modelos AI-First, en los que los datos, la infraestructura, los procesos y la cultura estén diseñados para incorporar la inteligencia artificial de manera continua.

“El reto ya no consiste en implementar nuevos casos de uso, sino en evolucionar hacia organizaciones AI-First”, afirmó Álvaro Molero.

La transición implica integrar la tecnología en procesos de extremo a extremo, fortalecer la gobernanza de la información y rediseñar capacidades organizacionales para escalar su uso sin depender de pilotos desconectados.

En la banca, por ejemplo, esto supondría conectar la IA con la experiencia del cliente, la prevención de fraude, la originación de créditos, el cumplimiento regulatorio y la administración de riesgos, en lugar de limitarla a un asistente conversacional o una prueba dentro de una sola unidad.

“La IA ya dejó de ser una tecnología experimental para convertirse en un factor estratégico de competitividad”, concluyó Daniel Aguilar.