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Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial en la práctica: de la teoría al impacto en los negocios

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La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa lejana para convertirse en una fuerza transformadora en la economía y los negocios.

En este primer post de nuestra serie sobre IA, explicaremos qué es la IA, sus fundamentos principales y su presencia en diversos sectores. Además, analizaremos los desafíos que enfrentan las empresas en su transformación y adopción, y explicaremos por qué comprender la IA es esencial para cualquier organización en la actualidad.

¿Qué es la Inteligencia Artificial?

La IA consiste en sistemas que simulan la inteligencia humana, capaces de analizar grandes volúmenes de datos, reconocer patrones, aprender del historial y generar conocimientos o decisiones automatizadas. A diferencia de los programas basados solo en reglas fijas, los sistemas de IA evolucionan a través de los datos, volviéndose cada vez más eficientes. Sus principales tecnologías incluyen:

  • Machine Learning (ML): Algoritmos que aprenden con datos históricos para predecir comportamientos futuros o categorizar información;
  • Deep Learning: Redes neuronales artificiales inspiradas en el cerebro humano, utilizadas en tareas complejas como reconocimiento de imagen, voz y lenguaje natural;
  • Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN): La capacidad de comprender y generar lenguaje humano, esencial para chatbots y asistentes virtuales;
  • Sistemas predictivos y de recomendación: Que sugieren productos, optimizan rutas o anticipan mantenimientos.

Con estos recursos, la IA se aplica en todo, desde recomendaciones de películas en plataformas de streaming hasta el control de robots industriales, así como en soluciones de atención al cliente, diagnóstico médico y análisis de riesgos financieros.

El estado actual de la IA: Uso, Madurez y Desafíos

Según un estudio de la consultora McKinsey realizado en 2025, el 78% de las empresas globales utilizan la inteligencia artificial en al menos una función, lo que representa un aumento significativo respecto al 55% del año anterior. La mayor parte de la adopción se concentra en áreas como marketing, atención al cliente, ventas y TI. Más recientemente, la IA generativa, capaz de crear textos, códigos e imágenes, ha ganado popularidad y ha sido adoptada por el 71% de las organizaciones.

A pesar de su creciente popularidad, la escalabilidad sigue siendo un desafío. Pocas empresas logran superar las pruebas piloto e integrar realmente la IA en toda su operación. La mayoría aún busca alcanzar la madurez necesaria para transformar las posibilidades de la inteligencia artificial en beneficios tangibles.

Fundamentos estratégicos para extraer valor de la Inteligencia Artificial

Las empresas que realmente extraen valor de la IA comparten varias características comunes. En primer lugar, cuentan con una visión a largo plazo: sus inversiones en inteligencia artificial no son esporádicas, sino parte de una estrategia clara de transformación. En segundo lugar, invierten en una infraestructura de datos sólida, con pipelines automatizados, modelos reutilizables y una gobernanza efectiva.

Otro factor crítico es la integración entre equipos técnicos y de negocio. La IA deja de ser solo una iniciativa de TI y se convierte en un diferencial competitivo en todas las áreas. Finalmente, es crucial la formación: las empresas que capacitan a sus colaboradores en tecnologías autónomas tienen una mayor capacidad de innovación y adopción a gran escala.

Estos elementos forman la base de los llamados “AI high performers”, que reportan aumentos significativos en productividad, reducción de costos y mejoras en la experiencia del cliente.

¿Quién lidera y dónde está el potencial?

La adopción de la IA varía considerablemente entre sectores. Según la OECD, las industrias intensivas en conocimiento, como la tecnología, las telecomunicaciones y los servicios financieros, lideran en términos de uso, patentes y contratación de talento especializado. Estos sectores suelen tener tareas altamente digitalizadas, lo que favorece la integración de la IA en sus flujos de trabajo.

Por otro lado, sectores como la construcción, la agricultura y la manufactura tradicional aún enfrentan barreras, ya sea por limitaciones tecnológicas o por niveles más bajos de digitalización. Sin embargo, el potencial de transformación también es significativo en estos segmentos, especialmente con el avance de soluciones de IA embebida y el Internet de las Cosas (IoT).

Además, existe un grupo intermedio de sectores, como la educación, la logística y la salud, que están avanzando rápidamente y exhiben un potencial de crecimiento considerable, con iniciativas centradas en la automatización de procesos, diagnóstico y personalización.

Desafíos reales: Habilidades, Datos y Cultura

La falta de profesionales calificados representa uno de los mayores obstáculos para la adopción de la IA a gran escala. El informe de la OECD señala que sectores como la manufactura y las finanzas identifican la escasez de competencias técnicas como una barrera clave. Además, incluso en empresas que han adoptado la IA, a menudo falta comprensión sobre cómo utilizar estas soluciones estratégicamente.

Otro desafío es la gobernanza de los datos. Sin datos organizados, actualizados y accesibles, los modelos de IA pierden eficiencia y credibilidad. La cultura organizacional también desempeña un papel decisivo: es fundamental que el liderazgo incentive la innovación y que los equipos estén abiertos a experimentar, cometer errores y aprender.

Superar estos desafíos exige un enfoque integrado que combine liderazgo, tecnología y educación continua.

IA en el Mundo Real: Ejemplos y Potencial Económico

Las estimaciones más recientes de McKinsey sugieren que la IA generativa podría generar entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en valor económico global anualmente. Esto incluye ganancias de eficiencia en funciones administrativas, optimización de operaciones, aumento de la productividad en ingeniería y mejoras en la atención al cliente.

En la práctica, las empresas reportan beneficios como una reducción del 50% en el volumen de solicitudes de soporte gracias al uso de asistentes virtuales, la automatización de procesos repetitivos en el desarrollo de software, y la creación de campañas de marketing más eficientes mediante personalización avanzada.

Sin embargo, es importante destacar que la mayoría de las empresas aún no ha alcanzado retornos financieros significativos. Las ganancias en eficiencia, ingresos o reducción de costos dependen directamente de la madurez de la iniciativa y su alineación con los indicadores comerciales.

Conclusión: Inteligencia Artificial más allá de la tecnología

ASM considera que la inteligencia artificial representa una de las tecnologías más prometedoras del siglo XXI. Sin embargo, su verdadero valor solo se realiza cuando se utiliza con intención, preparación y estrategia. Las empresas que lideran no son solo las más tecnológicas, sino aquellas que saben integrar personas, procesos y datos en torno a objetivos comunes.

En el próximo post, descubrirás cómo los diferentes sectores están adoptando y aplicando la inteligencia artificial en la práctica. Sigue acompañando los contenidos de ASM y descubre cómo transformar datos en decisiones con impacto real.

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