En la era digital actual, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más prometedoras y disruptivas que puede transformar radicalmente la manera en que las empresas operan. Sin embargo, a pesar del gran entusiasmo y la avalancha de inversiones en IA, un reciente estudio realizado por IBM revela una realidad sorprendente: la mayoría de estas inversiones están impulsadas más por el miedo a quedarse atrás (FOMO, por sus siglas en inglés) que por un análisis claro de retorno sobre la inversión (ROI). El estudio de IBM que encuestó a 2,000 CEOs a nivel global destaca que únicamente una cuarta parte de las iniciativas de IA han generado los resultados financieros esperados hasta ahora. Esto resulta llamativo, considerando el enorme volumen de recursos destinados en los últimos años a proyectos de inteligencia artificial y aprendizaje automático dentro de las empresas. Aunque el discurso corporativo suele estar cargado de optimismo respecto a la capacidad de la IA para entregar valor real, la evidencia muestra que los beneficios concretos todavía son limitados para la mayoría.
Entre los hallazgos más reveladores destaca que apenas un 52% de los CEOs declararon que sus organizaciones han obtenido un valor claro de sus inversiones en IA generativa más allá de la reducción de costos. La IA generativa, que incluye herramientas avanzadas como los modelos de lenguaje y sistemas que crean contenido, ha estado en el centro de la atención por su potencial disruptivo, pero su impacto medible aún es incipiente en muchas empresas. Un fenómeno clave que explica este comportamiento es el temor generalizado a no perder competitividad en medio de una carrera tecnológica acelerada. El "FOMO" impulsa a las organizaciones a adoptar tecnologías de IA apresuradamente, incluso sin un entendimiento claro de cómo se integrarán en sus procesos o si realmente generarán valor. Según el reporte, alrededor del 64% de las empresas adoptaron soluciones de IA antes de poder evaluar adecuadamente su beneficio potencial para la organización.
Esta prisa por estar a la vanguardia ha llevado a implementaciones puntuales y, en muchos casos, desconectadas dentro de las propias empresas. Tan solo el 16% de las iniciativas de IA han logrado escalar y permear a lo largo y ancho de toda la organización. Esta falta de integración puede traducirse en un uso fragmentado de la tecnología, dificultando la obtención de ventajas competitivas sostenibles. Los CEOs parecen mantener la esperanza de que las inversiones en IA darán frutos a largo plazo. El 85% de los ejecutivos consultados considera que pasarán al menos dos años antes de observar un retorno positivo sobre estas inversiones.
Este horizonte temporal refleja tanto la complejidad que implica implementar soluciones de IA efectivas como los ajustes culturales, tecnológicos y organizativos necesarios para sacarle el máximo provecho. La encuesta también destaca una estrategia emergente en el uso de agentes de IA. A diferencia de las aplicaciones tradicionales de chatbots o generadores de imágenes, los agentes de IA se enfocan en automatizar tareas completas combinando múltiples herramientas, modelos y fuentes de datos. Esta aproximación busca trascender el uso aislado de tecnologías para generar flujos de trabajo autónomos y eficientes. Sin embargo, la adopción de agentes aún está en fases iniciales y enfrenta desafíos de integración técnica.
Uno de los principales obstáculos identificados es la proliferación de tecnologías desconectadas y parciales que las organizaciones deben gestionar simultáneamente. Alrededor del 50% de los CEOs indicaron que lidiar con sistemas fragmentados es una carga creciente. Esta situación, junto con los elevados costos del hardware necesario para soportar IA, tanto en la nube como en infraestructura local, complica la optimización de recursos y la obtención de resultados tangibles. El estudio de IBM también pone de relieve las tensiones financieras que existen entre mantener las operaciones actuales y destinar fondos a la innovación. Más de la mitad de los participantes admitieron dificultades para equilibrar estas prioridades en contextos de incertidumbre y cambio abrupto.
Esta realidad podría explicar parcialmente por qué algunas inversiones en IA no han rendido los frutos esperados. En materia de talento, la irrupción de la IA genera nuevos retos y oportunidades en el mercado laboral. Más de la mitad de las organizaciones están contratando para puestos especializados en IA que no existían hace apenas un año. Además, se prevé que hasta un tercio de la fuerza laboral deberá ser reasignada o capacitada para adaptarse a las nuevas exigencias en los próximos tres años. Esta transformación del capital humano será clave para que las inversiones en IA puedan desplegar su verdadero potencial.
El aprovechamiento de los datos propios de las empresas es otro factor crucial que las organizaciones aún están aprendiendo a dominar. Casi tres cuartas partes de los ejecutivos coinciden en que la gestión efectiva de estos datos es fundamental para desbloquear el valor de la IA generativa. Sin embargo, procesar, normalizar y filtrar información relevante para alimentar los modelos de IA sigue siendo un desafío técnico importante. Para enfrentar estos retos, IBM ha presentado nuevas iniciativas y productos, como el framework Watsonx Orchestrate, diseñado para facilitar la creación de agentes de IA que se integren con plataformas SaaS y librerías de software populares. También se anunció el API Agent, que ayuda a identificar o generar APIs necesarias para conectar datos y servicios con agentes inteligentes.
Estas herramientas representan pasos hacia la simplificación y estandarización de la adopción de IA en entornos empresariales. Las alianzas estratégicas de IBM con grandes actores como Salesforce, AWS, Oracle y Lumen subrayan la importancia de la colaboración en el ecosistema tecnológico para acelerar la madurez y escalabilidad de las soluciones de IA. La combinación de capacidades tecnológicas y experiencia sectorial puede ofrecer a las organizaciones mejores oportunidades para implementar proyectos exitosos. En conclusión, mientras la inteligencia artificial sigue siendo un motor de innovación con un potencial indudable, la evidencia actual muestra que su adopción está marcada por una mezcla de optimismo cauteloso y estrategias impulsadas más por el temor a quedarse atrás que por una planificación financiera sólida. Esta dinámica crea un escenario donde muchas organizaciones invierten en tecnologías emergentes sin un modelo claro de retorno, lo que puede generar desilusión y desafíos operativos.
Para que la IA cumpla su promesa de transformar las empresas en verdaderos motores de eficiencia y crecimiento, es fundamental adoptar un enfoque estratégico y escalable que combine la selección adecuada de casos de uso, la integración tecnológica inteligente, el desarrollo de talento especializado y una gestión eficiente de datos. Solo así será posible convertir el miedo a perderse la revolución tecnológica en una oportunidad concreta de ventaja competitiva, rentable y sostenible en el tiempo.
