Según el estudio realizado por Meetrep AI, el 88 % de las organizaciones utiliza inteligencia artificial en sus operaciones; sin embargo, solo el 5 % logra un impacto empresarial significativo.
En ese escenario, el informe State of AI in Business 2025, publicado por el MIT, el 95 % de los proyectos piloto de inteligencia artificial en empresas no se consolidan. La cifra no indica un fracaso de la tecnología, sino una brecha estructural, la adopción de la IA avanza a mayor velocidad que las capacidades organizacionales para implementarla correctamente, especialmente en estrategia, rediseño de procesos y gestión del cambio.
Uno de los problemas más frecuentes es que las empresas incorporan herramientas de IA sin rediseñar la manera en que trabajan. En la práctica, esto significa automatizar procesos antiguos en lugar de repensarlos, lo que limita significativamente el impacto en productividad y eficiencia.
“Las empresas no fracasan por falta de inteligencia artificial, sino por falta de adaptación organizacional”, explicó Patricio Fernández Roccatagliata, CEO y fundador de WiTI.
A esto se suma que muchas veces los recursos no se destinan a las áreas donde se genera mayor impacto económico. Varias organizaciones priorizan funciones más visibles, mientras que las principales oportunidades suelen estar en procesos internos y operativos.
“Las organizaciones que logran resultados no necesariamente tienen mejor tecnología, sino una ejecución estratégica más clara y consistente en sus procesos”, agregó Fernández.
Bajo esa línea, las experiencias más exitosas comienzan con aplicaciones donde el impacto puede medirse con claridad. A partir de ahí, las empresas ajustan sus procesos, establecen criterios concretos para evaluar resultados y amplían progresivamente las soluciones que demuestran efectividad.
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Asimismo, la forma en que la organización integra la tecnología en su funcionamiento resulta determinante. Las empresas que logran más resultados invierten de forma inteligente, revisan el trabajo con personas y tienen líderes que impulsan el cambio.
En este contexto, el principal desafío no es solo incorporar inteligencia artificial, sino adaptar los procesos y la estructura para que su uso genere valor sostenible en el tiempo.
