En los últimos tres años, muchas empresas han esperado que la inteligencia artificial transforme de manera drástica su productividad. Sin embargo, la realidad ha mostrado un panorama más complejo: los premios y beneficios prometidos no se han materializado con la rapidez prevista en numerosos casos. Este texto explora las razones subyacentes, las lecciones aprendidas y los caminos prácticos para avanzar con una implementación responsable y sostenible de la IA.

1) Un cambio más gradual de lo esperado
La adopción de tecnologías de IA a gran escala requiere una infraestructura adecuada, datos de alta calidad y procesos organizativos que permitan aprovechar las capacidades de los modelos. En muchos escenarios, la integración ha sido incremental, con proyectos piloto que no escalan de forma sostenida. Este ritmo más lento ha condicionado la percepción de “ganancias de productividad” frente a las expectativas iniciales.

2) Desafíos de datos y gobernanza
La calidad, gobernanza y acceso a datos son factores críticos. Sin una estrategia clara de gestión de datos, la IA puede generar resultados inconsistentes o, incluso, riesgos operativos. Las organizaciones que han logrado avances destacan la importancia de catálogos de datos, trazabilidad de modelos y controles de seguridad para sostener la productividad a lo largo del tiempo.

3) Medición y objetivos mal definidos
Surtidores de valor como “ganancias de eficiencia” deben traducirse en métricas operativas claras. Muchas empresas han luchado por cuantificar el impacto real de la IA en KPIs específicos, lo que dificulta la toma de decisiones y la asignación de recursos. Definir objetivos medibles y un marco de evaluación continua es crucial para entender el retorno de la inversión.

4) Enfoques pragmáticos para avanzar
– Empezar por casos de uso de bajo riesgo y alto impacto: procesos repetitivos, analítica de datos y atención al cliente pueden ofrecer beneficios tangibles sin complicaciones mayores.
– Construir capacidades internas: capacitar equipos, establecer centros de excelencia y fomentar una cultura de experimentación controlada.
– Implementar gobernanza de modelos y datos: estándares, consistencia y trazabilidad para reducir riesgos operativos y regulatorios.
– Medición continua: establecer un mix de métricas de productividad, calidad, velocidad y satisfacción del negocio.

5) Oportunidades que persisten, pero requieren enfoque nuevo
Aunque el optimismo extremo puede parecer desproporcionado, la IA sigue prometiendo mejoras sustanciales cuando se aborda de manera disciplinada. Las organizaciones que logran combinar tecnología con procesos, talento y gobernanza adecuada pueden ver aumentos sostenidos en productividad a medio y largo plazo.

Conclusión
El horizonte de la productividad impulsada por IA no es lineal ni garantizado, pero tampoco está condenado al fracaso. La clave reside en gestionar expectativas, focalizar esfuerzos en casos de uso bien definidos, y construir una base de datos, modelos y procesos que permitan escalar con responsabilidad. Con un enfoque práctico y una gobernanza sólida, las empresas pueden convertir la promesa de la IA en resultados reales y perdurables.

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