La mayoría de las empresas de la región ya está experimentando con inteligencia artificial. El problema es que pocas consiguieron convertir esa experimentación en resultados de negocio. Estas son las decisiones que pueden cerrar esa brecha.
La inteligencia artificial ya está dentro de las empresas latinoamericanas. Se usa para generar contenido, automatizar tareas, analizar información, atender clientes y apoyar decisiones.
Pero adoptar IA y capturar valor con ella son dos cosas distintas. Un estudio del Foro Económico Mundial y McKinsey & Company, basado en una encuesta a 129 organizaciones de América Latina, encontró que solo el 23% genera algún valor económico con IA y apenas el 6% reporta una creación de valor significativa.
1. Empezar por un problema de negocio, no por una herramienta
Uno de los errores más comunes es comenzar con la tecnología:
¿Dónde podemos implementar IA?
El punto de partida debería ser otro: ¿Qué problema del negocio necesitamos resolver?
Puede ser reducir el fraude, aumentar la conversión, disminuir los tiempos de atención, anticipar la fuga de clientes o mejorar la productividad de un equipo. Una vez definido el problema, recién tiene sentido evaluar qué tipo de IA puede resolverlo.
¿Qué hacer?
Elegir un indicador concreto y construir el caso de uso alrededor de él.
Si el objetivo es reducir el abandono de clientes, por ejemplo, la iniciativa no debería ser simplemente “implementar IA en atención”. Debería buscar identificar anticipadamente qué clientes tienen mayor probabilidad de abandonar y activar una acción específica para retenerlos.
2. Llevar la IA al proceso completo
Otra diferencia está en el nivel de integración. Una persona que utiliza IA para redactar un correo puede trabajar más rápido. Pero eso no significa que la empresa haya transformado su proceso comercial.
El impacto aumenta cuando la IA entra en un flujo completo y modifica cómo se toman decisiones o se ejecutan tareas.
Por ejemplo:
- Ventas: identificar leads con mayor probabilidad de conversión y priorizar la gestión comercial.
- Atención al cliente: clasificar consultas, resolver las más simples automáticamente y escalar las complejas.
- Operaciones: anticipar fallas antes de que afecten la producción.
- Riesgos: detectar patrones de fraude y actuar antes de que se concrete una operación.
La captura de valor requiere reimaginar procesos centrales y modelos de negocio, en lugar de limitarse a buscar pequeñas mejoras de productividad. Mapear el proceso completo, identificar dónde la IA puede cambiar una decisión o eliminar una fricción y rediseñar el flujo alrededor de esa capacidad.
3. Elegir pocos casos de uso y llevarlos a resultados
Tener una larga lista de pilotos no significa tener una estrategia de IA. De hecho, puede ser exactamente lo contrario.
Cuando una empresa prueba demasiados casos de uso al mismo tiempo, los recursos se dispersan y resulta más difícil llevar cualquiera de ellos a escala.
Se debe priorizar los casos de uso según tres criterios:
- Impacto: cuánto puede mover un indicador relevante del negocio.
- Viabilidad: qué tan fácil es implementarlo con la tecnología y los datos disponibles.
- Escalabilidad: si puede extenderse a otras áreas o procesos una vez que funciona.
El objetivo debería ser encontrar dos o tres casos que funcionen y convertirlos en capacidades reales del negocio.
4. Ponerle un responsable al resultado
La IA no debería ser responsabilidad exclusiva del área de tecnología. Cuando un proyecto busca reducir costos, aumentar ventas o mejorar la experiencia del cliente, el área que responde por ese resultado también debe involucrarse en la iniciativa de IA.
Cada caso de uso debería tener: un responsable + una métrica + un plazo.
Eso permite responder tres preguntas desde el comienzo:
- ¿Quién debe conseguir el resultado?
- ¿Cómo vamos a saber si funcionó?
- ¿Cuándo vamos a decidir si escalamos o detenemos la iniciativa?
Sin esa estructura, un piloto puede mantenerse activo durante meses sin demostrar si realmente aporta valor.
5. Medir antes de escalar
El objetivo de un piloto debería ser demostrar que funciona para el negocio.
Por eso, antes de implementar una solución, la empresa debería establecer una línea base: cuánto cuesta hoy el proceso, cuánto tarda, qué nivel de conversión tiene o cuántos errores genera. Después puede comparar qué cambió con la intervención de IA.
Definir el resultado esperado antes de implementar la solución y medirlo después. Sin una métrica de negocio, no hay forma de saber si la IA está generando valor.
6. No construir desde cero lo que ya existe
Capturar valor con IA tampoco significa necesariamente desarrollar un modelo propio. Para muchas empresas, especialmente las que no cuentan con grandes equipos tecnológicos, resulta más eficiente evaluar soluciones existentes, integrarlas a sus sistemas y adaptarlas a sus necesidades.
Esto permite reducir tiempos de implementación y concentrar la inversión en lo que realmente puede convertirse en una ventaja competitiva: los datos, los procesos y la forma en que la organización utiliza la tecnología.
El siguiente paso no es adoptar más IA
América Latina tiene una oportunidad importante. El informe estima que la IA podría generar entre US$1,1 y US$1,7 billones de valor económico adicional al año en la región, pero capturar ese potencial requiere pasar de la experimentación a una ejecución mucho más disciplinada.
A partir de ahí empieza el verdadero trabajo: identificar la oportunidad, diseñar el caso de uso, rediseñar el proceso, implementarlo, medirlo y escalarlo.
Ese es el recorrido que separa a una empresa que usa IA de una empresa que captura valor con IA. Y ahí está la verdadera brecha que las organizaciones latinoamericanas todavía tienen que cerrar.