Inversiones en IA: Valor comercial real
A pesar de las masivas inversiones inyectadas en inteligencia artificial (IA) durante los últimos años, un porcentaje significativo de corporaciones globales aún no logra traducir estos recursos en un valor comercial tangible. De acuerdo con el informe 2026 Global CEO Survey de la consultora PwC, apenas uno de cada ocho directores ejecutivos reporta que la IA ha generado de manera simultánea un incremento en los ingresos y una reducción en los costos operativos. Asimismo, más de la mitad de los líderes empresariales encuestados afirma no haber percibido un beneficio financiero relevante derivado de la adopción de esta tecnología hasta el momento.
El error metodológico: automatizar la ineficiencia existente
El obstáculo principal para rentabilizar la IA radica en que las organizaciones suelen aplicar estas herramientas a estructuras organizacionales, flujos de trabajo y procesos preexistentes sin cuestionar su validez actual. El enfoque predominante ha sido automatizar las tareas tal como se realizan hoy en día, en lugar de analizar el propósito fundamental del trabajo, los resultados esperados y las nuevas vías disponibles para alcanzarlos.
La interrogante directiva suele limitarse a cómo acelerar el trabajo actual mediante la tecnología, cuando la pregunta crítica debería ser si dicho trabajo debe seguir existiendo bajo su diseño y formato tradicional.
De la productividad individual al rediseño operativo integral
La fase inicial de adopción de IA generativa se centró en la experimentación a nivel de tareas individuales, permitiendo que los empleados crearan asistentes de redacción, síntesis, investigación y análisis. Si bien esta etapa aportó un aprendizaje valioso, evidenció límites claros en términos de productividad macro.
- Desafíos no tecnológicos: El manual 2026 Enterprise AI Playbook del Stanford Digital Economy Lab revela que el 77% de las dificultades más complejas en la implementación de IA corresponden a la gestión del cambio, la calidad de los datos y el rediseño de procesos, más que a la tecnología en sí misma.
- El valor del aprendizaje: El mismo estudio destaca que el 61% de los proyectos exitosos de IA registraron al menos un fracaso previo en su etapa de desarrollo.
Estos hallazgos sugieren un enfoque corporativo para migrar de la entrega de mejores herramientas individuales hacia una reconfiguración estructural de los flujos de trabajo.
Diseñar en función del potencial tecnológico y no de las limitaciones humanas
Históricamente, los puestos de trabajo fueron diseñados agrupando tareas en función de las limitaciones y capacidades del personal. A modo de ejemplo, un rol comercial tradicional se estructura priorizando habilidades interpersonales y de comunicación, omitiendo deliberadamente exigencias analíticas profundas o de procesamiento sistemático de datos debido a la dificultad de hallar perfiles que conjuguen ambas aptitudes.
Dado que un agente de IA no posee limitaciones de personalidad ni restricciones cognitivas de esta índole, el puesto de trabajo tradicional y la estructura departamental vigente resultan ser puntos de partida incorrectos para la transformación digital.
Impacto proyectado y responsabilidad de la alta dirección
Las implicaciones de este cambio de paradigma son profundas a mediano plazo:
- Automatización de horas laborales: Estimaciones de McKinsey señalan que, bajo un ritmo moderado de adopción, aproximadamente el 27% de las horas de trabajo actuales en los Estados Unidos podrían estar automatizadas para el año 2030. Esto obligará a las empresas a tomar decisiones estratégicas sobre cómo redistribuir esa capacidad liberada.
- Evolución de competencias: El informe Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial proyecta que los empleadores prevén que el 39% de las habilidades principales de los trabajadores cambiarán para el año 2030, lo que requerirá una transformación profunda del talento corporativo hacia nuevas áreas de creación de valor.
La responsabilidad de liderar este rediseño del trabajo corresponde directamente al comité ejecutivo. La dirección debe definir los objetivos estratégicos y determinar cómo la IA altera lo que es posible alcanzar, delegando la ejecución y el rediseño específico de los procesos a los líderes operativos de cada área, con el soporte de los departamentos de tecnología, finanzas y recursos humanos.
FUENTE: www.propertycasualty360.com
