Las herramientas de inteligencia artificial se han convertido rápidamente en una parte estándar de los flujos de trabajo y las funciones comerciales cotidianos. Sin embargo, a pesar de su adopción generalizada, muchas organizaciones se topan con las mismas limitaciones: la IA genera conocimientos pero no necesariamente genera resultados comerciales mensurables.
La investigación de McKinsey muestra que el 88% de las organizaciones están utilizando la IA en al menos una función empresarial, sólo un tercio la ha ampliado en toda la empresa y sólo el 39% informa un impacto financiero mensurable, lo que destaca la brecha entre la adopción individual y la ejecución en equipo o en toda la organización que impulsa los resultados.
La mayoría de las implementaciones se encuentran en lo que se puede describir como una “fase de chat” donde la IA está en manos de cada persona, resumiendo información y respondiendo preguntas. Sin duda, estas herramientas son útiles, ya que aceleran el trabajo de conocimiento al tiempo que reducen el tiempo dedicado a buscar información y reducen las barreras de entrada para interactuar con los datos.
Sin embargo, la desconexión con estas conversaciones de IA a menudo existe fuera del sistema donde realmente se planifica, rastrea y entrega el trabajo. Un asistente de IA puede identificar los riesgos de un proyecto, resumir el estado de una entrega o sugerir los próximos pasos, pero convertir esa información en acción aún requiere intervención humana.
Existe una gran dependencia de la coordinación entre herramientas para actualizar manualmente planes, asignar tareas o activar flujos de trabajo. La pena de muerte sigue estando fragmentada y dependiendo del hombre. También limita el impacto de la IA a nivel individual. Aunque las personas pueden sentirse más productivas, la organización en su conjunto no actúa rápidamente para tomar mejores decisiones.
Esta brecha está convirtiendo rápidamente a la IA en un desafío decisivo que va más allá de la productividad individual, hacia el impacto a nivel de equipo y, en última instancia, la transformación organizacional.
Por qué el contexto es fundamental
Una barrera clave para el progreso es que la mayoría de los sistemas de IA aún carecen de acceso a un contexto operativo significativo. Aunque los modelos son muy capaces, a menudo operan sin visibilidad de los datos estructurados que definen las tareas diarias, los planes de proyecto, las dependencias, los riesgos y los recursos. Sin una base de datos confiable y controlada, los proyectos de IA corren un mayor riesgo de fallar.
Y aunque solo la mitad (54%) de los proyectos de IA pasan del piloto a la producción, esto indica lo difícil que es para las organizaciones pasar de la experimentación a la escala y al impacto operativo.
Sin este contexto, la IA puede hacer recomendaciones pero no permitir una fácil ejecución. Los equipos deben interpretar los resultados y traducirlos para trabajar en múltiples herramientas. Esta traducción manual ralentiza las cosas e introduce inconsistencias y riesgos.
La adopción exitosa de la IA que va más allá de la fase de chat requiere que las empresas inviertan en acceso controlado y confiable a sistemas que puedan manejar complejidades del mundo real, como datos desordenados y flujos de trabajo multifuncionales. Cuando los equipos de inteligencia artificial y de negocios pueden ver los mismos datos e interactuar de forma segura con ellos, las empresas pueden pasar de generar conocimientos a impulsar la ejecución.
Un ejemplo de este enfoque es el surgimiento de arquitecturas abiertas que permiten que las herramientas de inteligencia artificial se conecten limpiamente a los datos y flujos de trabajo empresariales. Recientemente lanzamos nuestro servidor Model Context Protocol (MCP) para cerrar esta brecha conectando de forma segura herramientas de inteligencia artificial con datos de trabajo en vivo. Esto significa que los equipos pueden conectar sus propias herramientas de elección e integrar IA en los sistemas donde realmente se realiza el trabajo.
El uso temprano ilustra cómo permite pasar del conocimiento a la acción: el 48% de todas las acciones tomadas por los primeros usuarios que utilizan la nube a través de nuestro servidor MCP avanzan proactivamente el trabajo mediante la creación o actualización automática de tareas, en lugar de simplemente solicitar información. Al trabajar de esta manera, las organizaciones pueden pasar de conocimientos aislados a IA que conecta cada función y sistema como una capa de inteligencia. Cuando la IA funciona en una organización como ésta, los beneficios se multiplican.
Medición del ROI de la IA
A medida que la adopción de la IA madura y escala en toda la empresa, las organizaciones se encuentran bajo una presión cada vez mayor para demostrar un claro retorno de la inversión, no solo el rendimiento del modelo o las métricas de uso.
Centrarse en cómo la IA genera resultados empresariales mensurables En lugar de centrarse en la adopción de la IA a nivel individual, las empresas líderes están midiendo el impacto a nivel de equipo y organización. Hacen diferentes preguntas: ¿La IA reduce el tiempo del ciclo? ¿El riesgo surge ante él? ¿Mejora la calidad de las decisiones en todo el equipo?
Al mismo tiempo, la adopción en toda la empresa está poniendo de relieve el coste de la IA. Los tomadores de decisiones están mirando más allá de la experimentación para comprender cómo escalar la IA de manera efectiva y sostenible. Esto está poniendo mayor énfasis en la previsibilidad de los costos, así como en modelos más eficientes de costos de IA que optimicen la forma en que se comparten y procesan los datos.
Juntas, estas prioridades dan forma a la forma en que las organizaciones evalúan la IA, equilibrando el desempeño con un gasto disciplinado para garantizar un impacto escalable a largo plazo.
Un futuro más eficiente para la IA
En conjunto, estas tendencias apuntan a un cambio más amplio en la IA empresarial. El futuro no se trata de agregar más herramientas individuales, sino más bien de la posición de la IA como la capa de inteligencia que conecta a cada persona, función y sistema dentro de una empresa.
El siguiente paso en la adopción se definirá menos solo por las capacidades del modelo y más por la eficacia con la que la IA se integre en el tejido del trabajo cotidiano. Esto significa conectar el conocimiento con la ejecución, manteniendo al mismo tiempo la gobernanza y el contexto necesarios para gestionar la escala.
Incluso en esta etapa posterior, la ventaja competitiva vendrá no sólo del acceso a la IA, sino también de cómo las organizaciones la conectan efectivamente con sus sistemas operativos, datos y marcos de gobernanza.
A medida que la industria avance más allá de la “fase de chat”, tendrán éxito las organizaciones que traten la IA no solo como una herramienta de productividad, sino como parte de su infraestructura operativa, equilibrando la autonomía con el control y la innovación con la responsabilidad para generar resultados mensurables.
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