Por Laszlo Beke
La realidad de la IA en las empresas es que hay adopción masiva, pero el impacto es muy limitado. Nunca había existido una tecnología tan ampliamente utilizada por los individuos e inicialmente tan escasamente transformadora a nivel empresarial. La mayoría de las organizaciones ha logrado acceso a la IA, pero muy pocas han logrado convertirla en una capacidad organizacional diferenciadora. La principal barrera para la adopción de IA no es la tecnología ni la seguridad, es la capacidad organizacional para entender dónde generar valor y cómo transformar la forma de trabajar. Los líderes de negocio suelen sobreestimar el riesgo tecnológico y subestimar el reto de alfabetizar a los empleados, rediseñar procesos, crear nuevos modelos operativos y desarrollar confianza en el uso responsable de la IA. Por eso, en la mayoría de las organizaciones, el desconocimiento es el freno inicial más grande, la seguridad es el freno más grande cuando se intenta escalar. El artículo ¡En las empresas, con IA: adopción masiva, impacto limitado! corresponde al capítulo II de ¡La ruta empresarial para la IA!
Diversos estudios de McKinsey y BCG evidencian que la adopción de IA está creciendo rápidamente, mientras que el escalamiento organizacional y la captura de valor continúan siendo limitados. Hay una adopción individual, entre 48% y 66% de las personas en el mundo que declaran usar IA
. La IA está integrada en la actividad diaria de las personas a través de asistentes, en la generación de contenido, en el análisis, etc. El 30%-35% las empresas dicen haber han escalado IA a nivel organizacional, pero con poco impacto. La adopción en las empresas es principalmente desde abajo-hacia-arriba, partiendo de la decisión individual de los usuarios, y poco frecuentemente impulsadaen forma organizadapor la empresa
. Esto ha creado un fenómeno de “shadow AI”, personas utilizando IA sin estrategia ni gobernanza formal. La conclusión es que la IA ya está dentro de la organización, aunque la empresa no la esté gestionando activamente
.
La historia empresarial demuestra que las ventajas competitivas no provienen de adoptar una tecnología antes que los demás, sino de aprender a transformarse con ella más rápido que los competidores. La IA ya dejó de ser una cuestión tecnológica. Hoy es principalmente una cuestión de liderazgo, capacidades organizacionales y transformación del negocio. La IA ya está aquí y todos la están usando, pero muy pocos están capturando su verdadero valor, es allí donde está la oportunidad estratégica. En el mundo empresarial se está viviendo una tensión clave: la IA ya está siendo ampliamente adoptada, pero su madurez en las organizaciones y su impacto real siguen siendo bajos. Esto revela una brecha crítica entre su uso y su valor, la cual representa la mayor oportunidad competitiva actual.
Estado actualEscalamiento organizacional limitado – Solo entre 30% y 35% de las empresas han logrado escalar IA a nivel organizacional. Muchas empresas están dedicadas a realizar pilotos aislados, pruebas de concepto y casos no integrados. Efectivamente pocas han logrado la integración transversal, el impacto sostenido o la transformación operativa real. La mayoría de las empresas está en la fase de experimentación, no de industrialización.Madurez extremadamente baja – Solo alrededor del 1% de las organizaciones se consideran “maduras en IA”. Para ser “madura”, una empresa debe tener una estrategia integrada de IA, capacidades avanzadas (en los aspectos de data, talento, arquitectura e impacto sostenido en resultados). La madurez en IA es hoy una ventaja extremadamente escasa y diferenciadora. Al final existe una enorme distancia entre usar la IA y escalar la IA para potenciar la empresa.Conciencia plena del potencial de la IA – Los líderes empresariales ya reconocen que la IA no es una tendencia pasajera, pero si una palanca estratégica de transformación. El hecho es que no se trata solo de estar concientizado con la importancia de la IA, son las fallas de ejecución, la escasez de capacidades y la ausencia de liderazgo transformacional las que afectan.
Las barreras para la adopción
La evidencia disponible sugiere que el desconocimiento (la falta de habilidades, la alfabetización y preparación organizacional) es hoy una barrera igual o incluso más importante que los temores de seguridad, especialmente en las etapas iniciales de adopción
. Sin embargo, a medida que las empresas avanzan hacia el escalamiento de la IA, los riesgos de seguridad, privacidad y gobernanza pasan a ser la principal preocupación
.En organizaciones que aún están comenzando en la ruta de la IA, la evidencia sugiere que la mayor parte de la lentitud inicial en la adopción está asociada a limitaciones de conocimiento, liderazgo y capacidades organizacionales, mientras que los riesgos de seguridad adquieren protagonismo en etapas más avanzadas de escalamiento. Las principales barreras suelen ser: carencia de habilidades en IA, ausencia de una estrategia clara, escasa preparación del liderazgo, falta de conocimiento sobre casos de uso y resistencia al cambio organizacional. El déficit de habilidades es el principal obstáculo reportado por los líderes empresariales para avanzar con IA. Las empresas en etapas tempranas se preocupan más por la preparación organizacional que por los aspectos técnicos.En organizaciones que ya están desplegando IA a escala, la situación cambia. Cuando la organización ya entiende la IA y tiene pilotos funcionando, la seguridad puede explicar entre el grueso de la ralentización del escalamiento, y las principales preocupaciones pasan a ser: seguridad de los datos, calidad de las respuestas, precisión de los resultados y privacidad.
La evidencia disponible sugiere que el desconocimiento (falta de habilidades, alfabetización y preparación organizacional) es hoy una barrera igual o incluso más importante que los temores de seguridad, especialmente en las etapas iniciales de adopción. Sin embargo, a medida que las empresas avanzan hacia el escalamiento de la IA, los riesgos de seguridad, privacidad y gobernanza pasan a ser la principal preocupación
. Los desafíos de riesgo, gobernanza y cumplimiento regulatorio son algunos de los principales factores que frenan la expansión de la IA empresarial.
La oportunidad está en pasar de adopción a transformación
Existen diferencias importantes entre productividad y transformación. La productividad personal es la consecuencia del uso individual de la IA; la eficiencia operacional se puede lograr con uso de la IA en equipos; la transformación del negocio es el resultado del uso empresarial de la IA y la ventaja competitiva que la IA puede proveer es consecuencia de su estratégico. Las etapas que se observan en el mercado en la evolución hacia la transformación de la empresa por efecto de la IA son: (a) Adopción en crecimiento
– uso individual y exploración; (b) Escalamiento en progreso
– intentos de industrializar los casos de uso; (c) Madurez aún limitada
– muy pocos logran impacto estructural y (d) Ventaja competitiva
para los que actúan ahora – la ventana de oportunidad abierta. Existe una asimetría competitiva explotable ahora, por cuanto:
- Se está en un punto de inflexión, similar al inicio de Internet o movilidad – quien se mueva temprano puede capturar valor desproporcionado.
- El riesgo no es no adoptar – El riesgo real es adoptar sin estrategia, no escalar, no capturar valor.
- Existe una ventaja competitiva clara – La adopción está democratizada, pero no lo está la ejecución efectiva.
Para avanzar en la transformación, se deben considerar entre otras:
- Prioridades inmediatas típicas – Pasar de pilotos a casos de uso priorizados con ROI, construir las fundaciones de datos y capacidades y definir una estrategia IA-primero clara.
- Los errores a evitar incluyen – Implementar herramientas sin rediseñar procesos, creer que la implementación de Copilots en forma aislada equivale a transformación o no invertir en talento y cultura.
- Movimientos estratégicos posibles – Crear un portafolio de iniciativas IA, escalar por dominios (ventas, operaciones, logística), implementar el gobierno de la IA desde el inicio.
Se está utilizando información proveniente de Microsoft Copilot, a través de un conjunto de Prompts dirigidos. Se utiliza información de diversos estudios: https://tinyurl.com/mryf7w3b, https://tinyurl.com/56ye3k4x y https://tinyurl.com/2s3mzxkx. El artículo también aparece en mi Portal https://tinyurl.com/2kh3yczw.
