Empecemos por el final de lo que hoy es una hipótesis bien conocida y que encuentra cada vez más coherencia en el debate ya casi redundante en torno a la inteligencia artificial: la IA está adquiriendo cada vez más importancia en las estrategias empresariales, pero el camino que marca su adopción no es nada sencillo en medio de dificultades técnicas, éticas y operativas. Los algoritmos, las herramientas generativas, los modelos y los agentes LLM -este es el mensaje que debe transmitirse y arraigarse- no son sólo tecnologías avanzadas, sino que constituyen (si se entienden y se utilizan bien) una palanca estratégica que acelera la innovación, reduce costos y crea ventajas competitivas. La fotografía realizada por AI Pulse Survey, el nuevo observatorio global de Protiviti, grupo multinacional de consultoría de gestión, confirma en este sentido cómo el ecosistema empresarial vive una fase muy dinámica en términos de adopción de la inteligencia artificial, pero con niveles de madurez aún fragmentados. El estudio consta de tres informes diferentes (“De la exploración a la transformación”, “De la confusión de datos a la confianza en la IA” y “De la automatización a la autonomía”) y refleja los conocimientos de más de mil profesionales y directivos activos en todas las principales funciones empresariales y una amplia representación de los sectores industriales, ofreciendo una lectura detallada de cómo la inteligencia artificial está transformando los modelos operativos, las estructuras de toma de decisiones y la gobernanza de datos en las empresas.
Madurez de la IA: menos de una de cada diez empresas se encuentra en una fase avanzada
El primer informe analiza el nivel de madurez, los beneficios percibidos y las perspectivas futuras de la IA en el contexto empresarial y destaca cómo el camino de transformación en curso dista mucho de ser uniforme. De hecho, sólo el 8% de las organizaciones alcanza una etapa avanzada de ejecución, donde la inteligencia artificial se integra estratégicamente y genera ventajas competitivas, mientras que el resto del mundo empresarial se divide entre fases de exploración, experimentación y primeras aplicaciones operativas. Sin embargo, el retorno de la inversión es claro: el 85 % de las organizaciones reportan un retorno de la inversión positivo, y más del 47 % de las empresas más maduras (también gracias a una infraestructura de datos más sólida y estructurada) dicen que han “superado significativamente” las expectativas. El viaje de adopción de la IA, según los expertos de Protiviti, se desarrolla a través de cinco niveles de madurez diferentes: desde la exploración inicial hasta la transformación avanzada, pasando por las fases intermedias de definición de procesos, creación de prototipos e integración. Y cada uno de estos niveles se caracteriza por una relación diferente entre personas, procesos y tecnología. Partimos de la fase de descubrimiento y experimentación a través de pequeños casos de uso y sin un marco estratégico definido para llegar a una segunda etapa donde la tecnología entra en funciones operativas, pero quedando confinada a iniciativas descoordinadas. Sin embargo, en el tercer nivel comienzan las primeras integraciones de tecnología en los flujos de trabajo, con beneficios tangibles, particularmente en términos de productividad. Por lo tanto, en la cuarta etapa, la IA se convierte en parte integral de los procesos de toma de decisiones para asumir (en la quinta etapa) el estatus de activo estratégico insertado en el núcleo operativo de la empresa.
Actualmente, la mayoría de las empresas se concentran en los tres primeros niveles (donde los beneficios predominantes se relacionan con el ahorro y la eficiencia) y solo una minoría, menos de una de cada diez, logra integrar plenamente el potencial de la tecnología, la gobernanza de datos y la capacidad de escalar proyectos, generando beneficios que van desde mayores ingresos hasta una reducción del tiempo de obtención de valor de los proyectos y una mayor competitividad. Según el informe, la brecha entre quienes están por delante y quienes actualmente están atrasados no es solo tecnológica: las empresas más maduras demuestran culturas de datos más sólidas, procesos de evaluación y monitoreo más estructurados y una capacidad superior para medir el impacto de la IA en indicadores comerciales clave.
La calidad de los datos como factor favorable (y discriminante)
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