El impacto de la IA en los negocios está transformando la forma en que las organizaciones compiten, innovan y crean valor. Sin embargo, detrás de los ambiciosos pilotos tecnológicos, la realidad muestra que muchos proyectos no logran escalar ni generar resultados sostenibles.  

¿Por qué tantas iniciativas quedan estancadas o terminan en abandono? La respuesta no radica, como suele pensarse, en las limitaciones técnicas, sino en la falta de un enfoque estratégico que integre la IA en la estructura misma del negocio. 

La experiencia del mercado muestra que el éxito de los proyectos de IA no depende exclusivamente de contar con el modelo más sofisticado o de adoptar la última innovación en GenAI. El verdadero diferencial está en diseñar soluciones alineadas con necesidades de negocio concretas, enfocadas en un retorno sobre la inversión (ROI) claro y en un impacto medible. La IA en los negocios debe verse como un habilitador de objetivos estratégicos, no como un fin en sí mismo. 

La Inteligencia Artificial no es magia; es método. Y como todo método efectivo, comienza con un entendimiento profundo del proceso que se busca transformar. La adopción exitosa exige partir desde la estrategia: entender cuál es el objetivo de negocio, qué proceso se quiere optimizar y cómo se medirá el éxito. Sin esta base, cualquier avance técnico corre el riesgo de quedarse en una demostración aislada, sin continuidad real.

El 85% de los proyectos de IA nunca superan la fase piloto  

De acuerdo con un estudio de Gartner, entre el 25% y el 30% de los proyectos de IA se bloquean y se queman por completo, mientras que el 80% ni siquiera pasa de la fase piloto. ¿Por qué ocurre esto?  

Los habilitadores claves para escalar la IA  

Uno de los errores más comunes al implementar proyectos de IA es tratarlos como iniciativas tecnológicas aisladas, desconectadas de los cimientos estructurales que realmente permiten su escalabilidad y sostenibilidad. Para que haya un impacto de la IA real en los negocios, es fundamental contar con una base sólida que combine calidad de datos, gobernanza efectiva e infraestructura tecnológica preparada para la integración y el crecimiento. 

Primero, la calidad de los datos. No basta con tener grandes volúmenes de información: los datos deben ser precisos, relevantes, actualizados y accesibles. Modelos de IA entrenados sobre datos de baja calidad inevitablemente producen resultados erróneos, generando desconfianza en toda la organización. 

Segundo, la gobernanza de datos. Definir políticas claras sobre propiedad, acceso, calidad y seguridad de los datos es clave para garantizar que la IA opere de forma ética y conforme a normativas. La ausencia de gobernanza expone a las organizaciones a riesgos de cumplimiento y a ineficiencias operativas. 

Tercero, la infraestructura tecnológica. La IA moderna exige plataformas robustas que permitan procesamiento en tiempo real, almacenamiento seguro, escalabilidad flexible y capacidades de integración con otros sistemas empresariales. Invertir en infraestructura adecuada no es opcional, es una condición esencial para la sostenibilidad de cualquier proyecto. 

Más allá de los aspectos técnicos, el éxito en la adopción de IA requiere un cambio cultural profundo. Las organizaciones deben evolucionar hacia una cultura orientada a los datos, donde la toma de decisiones basada en evidencia sea prioritaria. Este cambio debe ser impulsado desde los directorios y líderes ejecutivos, quienes deben asumir un rol activo en posicionar la IA como una palanca estratégica para el negocio. 

Según el estudio de EY y el Instituto de Directores en Chile (2024), a nivel nacional, los gerentes valoran más que los directores la importancia del análisis de datos: un 70,9% lo considera un aspecto clave para la organización, frente a un 60,4% de los directores, una diferencia de 10 puntos porcentuales. Esta brecha refuerza la necesidad de que los directorios asuman un rol más activo, supervisando las inversiones de capital requeridas para el éxito de la IA y elevando la prioridad de los datos y de la infraestructura tecnológica en la agenda estratégica. 

De la experimentación a la integración estratégica para el impacto de la IA  

Hoy, la IA está avanzando hacia una integración mucho más profunda en las operaciones y estructuras organizacionales. Ya no se trata solo de chatbots o automatización básica: se está trabajando con agentes verticales, capaces de comprender contextos de negocio específicos, interactuar entre sí y tomar decisiones autónomas que impactan directamente en los resultados de las compañías. 

En MAS Analytics, hemos vivido esta evolución de primera mano a través de diversos casos de negocio. En específico, el desarrollo de RecuperaMAS, nuestra solución de cobranza impulsada por IA. En este proyecto, el principal desafío fue transformar un proceso tradicionalmente manual y reactivo en un ecosistema inteligente, proactivo y orientado a resultados de negocio medibles. Para lograrlo, fue necesario: 

• Entender a fondo el proceso de cobranza, sus puntos de fricción y las decisiones críticas que impactan directamente en los KPI’s operacionales. 

• Integrar fuentes de datos históricas y transaccionales para alimentar modelos predictivos. Esta integración fue clave para asegurar la precisión de los modelos y maximizar su contribución al ROI del proyecto. 

• Diseñar flujos de decisión automatizados, auditables y alineados con el marco regulatorio, permitiendo a los agentes inteligentes operar con autonomía controlada.  

• Desplegar una infraestructura cloud escalable y resiliente, capaz de soportar grandes volúmenes de interacción sin degradar la performance, y habilitar el monitoreo en tiempo real de los indicadores clave del sistema. 

• Capacitar a los equipos humanos para interpretar y actuar sobre las recomendaciones generadas por la IA, promoviendo una colaboración efectiva entre personas y máquinas que eleva el desempeño global del ecosistema de cobranza. 
   

Uno de los principales aprendizajes fue entender que la efectividad del modelo no dependía solo de su precisión, sino también de su capacidad de integrarse armónicamente con los procesos y equipos existentes. Hoy, RecuperaMAS no solo ha mejorado la tasa de recuperación, sino que también ha optimizado los costos operativos y ha elevado los estándares de servicio hacia los clientes. 

Este tipo de integración evidencia que escalar IA implica reconfigurar procesos, redefinir roles y fortalecer las competencias. Pero, sobre todo, demanda una mentalidad de mejora continua y adaptación constante: la IA no es un destino, sino un proceso permanente de evolución organizacional.

Conoce más detalles de los desafíos y aprendizajes en el desarrollo de un caso de negocio en específico: ¿Cómo generar impacto en el negocio con IA? 

IA en los negocios como estrategia, no como tecnología 

El verdadero impacto de la IA en los negocios no se mide por la cantidad de pilotos tecnológicos realizados, sino por la capacidad de generar valor real, sostenible y alineado con los objetivos estratégicos. 

La diferencia entre las organizaciones que logran escalar sus iniciativas con impacto de la IA y aquellas que no, radica en su compromiso con una cultura de datos, su visión de largo plazo y su inversión constante en capacidades fundamentales. Apostar por la IA es apostar por una transformación profunda que no solo moderniza las operaciones, sino que redefine la manera en que las organizaciones compiten y crecen. 

En este nuevo escenario, las empresas que comprendan que el éxito de la IA depende tanto de su método como de su enfoque estratégico estarán mejor posicionadas para capturar su verdadero potencial y liderar en la era de la inteligencia.