Luego de dos años en el centro de las conversaciones estratégicas, empiezan a surgir dudas sobre los beneficios reales de la inteligencia artificial (IA) en las empresas. Aunque su promesa de valor es enorme, muchas organizaciones no han logrado traducir esa expectativa en resultados concretos. El entusiasmo inicial choca ahora con la complejidad de su implementación.
En una reciente columna publicada en el Wall Street Journal, un académico advertía que “una mayoría de empresas no están preparadas para implementar una estrategia de IA”. En la misma línea, un estudio de BCG -basado en más de 1.000 compañías- concluye que menos del 30% ha tenido éxito en sus iniciativas de IA. ¿Qué está fallando?
Durante más de una década, la IA analítica y predictiva ha demostrado su utilidad, aunque limitada a organizaciones capaces de invertir en capacidades especializadas como la ciencia de datos. La irrupción de la IA generativa cambió ese paradigma: su facilidad de uso ha democratizado el acceso a esta tecnología, permitiendo que cualquier persona incremente su productividad sin conocimientos técnicos avanzados. Esto abrió una nueva promesa: llevar la IA desde los laboratorios a toda la organización.
Sin embargo, la realidad ha sido menos auspiciosa. Traducir el potencial de la IA generativa en productividad organizacional es una tarea tan atractiva como elusiva. Las causas son múltiples: falta de claridad para priorizar oportunidades, dificultades en la gestión del cambio, baja madurez digital, gestión deficiente del riesgo, o simplemente, una subestimación de la complejidad sistémica que implica incorporar IA al corazón de la operación.
Por eso, el liderazgo organizacional y el gobierno corporativo tienen un rol irremplazable. La alta dirección debe dejar de delegar la IA a equipos técnicos o de innovación, y asumirla como una agenda estratégica transversal. Definir la estrategia no basta: es indispensable asegurar su ejecución, monitorear resultados y ajustar el rumbo cuando sea necesario.
Para facilitar este proceso, propongo una regla nemotécnica simple: la matriz 3x3, que aborda tres ámbitos clave con tres focos en cada uno:
Personas: formación en IA, desarrollo de capacidades internas y gestión del cambio cultural.
Datos: inventario, gobernanza y marco ético.
Estrategia: balance entre corto y largo plazo, distribución de la inversión entre IA analítica y generativa, y foco equilibrado en procesos y personas.
Según McKinsey, el desarrollo de la IA podría impulsar el PIB mundial en un 20%. Para países como Chile, con desafíos estructurales de crecimiento y productividad, este dato representa una oportunidad difícil de ignorar.
Pero también una advertencia: capturar valor con IA no es solo cuestión de acceso a tecnología, sino de comprender profundamente su implementación, gobernanza y sostenibilidad.
El riesgo no es que la IA no funcione, sino que las organizaciones no sepan cómo hacerla funcionar.
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