De la exageración a la realidad
La Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de estar en los márgenes de las conversaciones de negocio al centro de la planificación estratégica. Las encuestas muestran que más del 70 % de las organizaciones ya utilizan IA al menos en una función, y el entusiasmo es innegable. Sin embargo, al mirar el resultado final, el panorama es más sobrio: muchos pilotos nunca escalan, y el impacto medible en ingresos o rentabilidad sigue siendo esquivo. El verdadero reto no está en el modelo en sí, sino en cómo las empresas lo integran en sus procesos, ecosistemas de datos y estructuras de gobernanza.
Más que eficiencia: construir resiliencia
La primera ola de adopción de IA se presentó a menudo como una jugada de eficiencia: procesamiento más rápido, reducción de costes, tareas automatizadas. Aunque esas ganancias de eficiencia importan, el entorno empresarial actual exige más. Las organizaciones están recurriendo a la IA como una forma de construir resiliencia —anticipar riesgos, garantizar el cumplimiento y tomar mejores decisiones en contextos de incertidumbre. La detección de fraude, por ejemplo, no solo previene pérdidas financieras, sino que refuerza la confianza. La monitorización predictiva de la cadena de suministro no solo ahorra en logística, sino que protege la continuidad del negocio cuando ocurren disrupciones.
La brecha de adopción
A pesar del entusiasmo, muchas organizaciones siguen atascadas en lo que se puede llamar la brecha de adopción. Invierten en pilotos pero tienen dificultades para escalarlos a nivel de toda la empresa. Las barreras son consistentes: la falta de habilidades especializadas, datos fragmentados o de baja calidad, la dificultad de pasar del piloto a la producción en entornos heredados y la ausencia de una gobernanza clara. Las investigaciones incluso muestran que la IA puede inicialmente reducir la productividad mientras los equipos enfrentan curvas de aprendizaje y rediseñan procesos en torno a nuevas capacidades. El éxito depende de gestionar expectativas, desplegar en fases e incorporar la gestión del cambio en cada etapa.
Aplicaciones prácticas que generan valor
Lo que realmente marca la diferencia son aplicaciones críticas para el negocio. En lugar de sustituir sistemas completos, las empresas pueden modernizar sus aplicaciones incorporando agentes inteligentes que amplían la funcionalidad y aceleran los flujos de trabajo. Más allá de la automatización robótica básica de procesos, la nueva frontera es la automatización inteligente que orquesta procesos completos a través de plataformas habilitadas por IA. En la gestión de riesgos, la IA crea un valor medible, pasando de controles reactivos a detección predictiva de fraude, vulnerabilidades en la cadena de suministro y puntos ciegos operativos. Estas son formas concretas de transformar operaciones y generar resultados.
Enfoque pragmático de Levare
En Levare, creemos que la IA debe dejar de ser un experimento tecnológico para convertirse en un habilitador de crecimiento. Nuestro enfoque es pragmático, diseñado para organizaciones que necesitan agilidad sin contar con recursos ilimitados. Comenzamos con una fase de descubrimiento, luego avanzamos a una evaluación de datos y riesgos. Los pilotos se estructuran con KPIs vinculados a métricas financieras, seguidos por la integración en los flujos de trabajo apoyados por la gestión del cambio. Finalmente, los pilotos exitosos se escalan con marcos de gobernanza que aseguran la responsabilidad y la sostenibilidad. Este método acelera el ROI y fortalece la resiliencia a lo largo del tiempo.
Conclusión: de los experimentos al crecimiento
La IA ha llegado para quedarse, pero su valor solo se materializará mediante una ejecución disciplinada. Para las empresas mid-market, la oportunidad es inmensa: si ponen el foco en la resiliencia, la integración y los resultados medibles, podrán convertir la IA en una ventaja competitiva genuina. En Levare, nuestra misión es ayudar a las organizaciones a dejar atrás los experimentos y abrazar un crecimiento impulsado por la IA.
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