La inteligencia artificial (IA) ha cobrado una importancia creciente en el ámbito empresarial, transformando no solo procesos específicos, sino también la manera en que las organizaciones interactúan con sus clientes y gestionan sus operaciones. Sin embargo, a medida que más empresas buscan implementar soluciones de IA, las expectativas están chocando con la realidad, generando un clima de incertidumbre en el mercado. Las últimas investigaciones de reconocidas consultoras han puesto de manifiesto que el camino hacia la adopción efectiva de esta tecnología no es tan sencillo como se había anticipado.
El panorama actual de la inteligencia artificial en las empresas
De acuerdo con un informe elaborado por Aditya Challapally, líder de un equipo de investigación, apenas el 5% de las empresas que han implementado IA han logrado experimentar un éxito significativo en sus resultados. Esta pequeña fracción corresponde a compañías que operan en nichos muy especializados y mantienen un contacto constante con sus clientes. Estas organizaciones han optado por invertir en herramientas de marketing y ventas basadas en IA, dejando en evidencia que no todas las aplicaciones de esta tecnología generen resultados positivos.
Un estudio del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) indica que la verdadera diferencia en el rendimiento de las empresas proviene de la capacidad de automatizar procesos internos. Significa que, para obtener resultados tangibles, es vital centrarse en mejorar toda la estructura organizacional, en lugar de simplemente enriquecer el producto final destinado al consumidor. Herramientas como ChatGPT y Copilot son ejemplos de aplicaciones dirigidas al cliente, pero no son suficientes para alcanzar un impacto generalizado en la eficiencia empresarial.
Desconfianza en la inteligencia artificial: un consenso creciente
La desconfianza hacia la IA se ha convertido en un tema común que atraviesa varias investigaciones recientes. Firmas como KPMG, PwC, McKinsey y Oliver Wyman han emitido advertencias sobre la situación actual. Según un informe de IBM, solo el 52% de los CEO encuestados asegura que está obteniendo beneficios más allá del simple ahorro de costos. Esto pone de manifiesto que, aunque hay un avance, el impacto deseado en ingresos, productividad y competitividad aún está lejos de lograrse.
Asimismo, el análisis de PwC revela que, a pesar de la fascinación por el potencial de la IA, persiste una brecha de confianza alarmante. Solo el 49% de los CEOs anticipa mejoras en rentabilidad gracias a la IA generativa, y apenas 1 de cada 3 se siente completamente confiado en su implementación. Esta cautela subraya el contraste entre la emoción inicial por la IA y la realidad de resultados modestos, lo que ha generado una atmósfera de escepticismo.
Obstáculos en la implementación exitosa de la IA
Los llamados “use cases star” o casos de éxito en IA han comenzado a mostrar sus limitaciones. Uno de los principales desafíos radica en la dificultad de escalar tecnologías que hasta ahora se han demostrado efectivas principalmente en generación de contenido y asistentes virtuales. En otras áreas más complejas, la adopción de soluciones basadas en IA avanza a un ritmo más lento.
Un estudio de Oliver Wyman evidenció que más de la mitad de los líderes empresariales ve la falta de casos probados y replicables como uno de los mayores riesgos asociados a la IA. Además, PwC destaca que, aunque existen oportunidades de mejora en productividad, el verdadero desafío es extender estas mejoras a procesos críticos en toda la organización.
Los costos asociados con la implementación de soluciones de IA también han generado dudas. A pesar de la premisa de que la IA generativa acarrearía ahorros, los números reflejan una situación más compleja. La incorporación de estas herramientas implica gastos significativos en contabilidad, almacenamiento y seguridad, además de la necesidad de contar con personal capacitado que supervise y controle la calidad de los resultados.
Otro aspecto que suscita preocupación es el costo técnico. McKinsey identificó que los principales problemas que enfrentan las empresas al utilizar IA incluyen las alucinaciones (respuestas incorrectas), sesgos y la falta de explicabilidad. A pesar de que un 40% de los encuestados considera que la interpretabilidad es crucial, solo el 17% afirma que están trabajando activamente en este problema. Estas limitaciones son especialmente críticas en sectores regulados como el financiero o el de la salud.
La demanda de transparencia en la adopción de la IA
La exigencia de transparencia en el uso de IA también ha cobrado relevancia. Un informe de PwC revela que el 73% de los inversores demanda a las empresas que aceleren la adopción de IA, pero al mismo tiempo exige una mayor claridad en su implementación y supervisión. La confianza, por lo tanto, se convierte en un activo valioso que puede determinar el éxito de una empresa en este fértil, pero incierto, terreno.
Como señala Diego López, de PwC Argentina, “el verdadero valor de la IA se materializa cuando se implementa con responsabilidad y transparencia”. Esto no solo implica mejorar la eficiencia, sino también construir confianza ante los grupos de interés y cumplir con regulaciones emergentes, como la Ley de IA en la Unión Europea.
A pesar de un panorama lleno de incertidumbres, las empresas no han abandonado la esperanza. Un estudio de KPMG revela que el 78% de los CEO sigue confiando en que obtendrán un retorno de la inversión en un plazo de uno a tres años. Sin embargo, muchos admiten que compiten por mantenerse a la vanguardia, motivados más por el temor a quedar rezagados que por expectativas reales de retorno inmediato.
Así, la incertidumbre y la cautela predominan en las organizaciones a medida que evalúan el impacto real de la IA en sus operaciones. La volatilidad del mercado frente a informes que cuestionan el verdadero impacto de esta tecnología ha llevado a las acciones de corporaciones vinculadas a la IA a experimentar caídas significativas. La situación continúa evolucionando, y el futuro de la IA en el ámbito empresarial permanecerá bajo vigilancia en los próximos meses.