La Inteligencia Artificial (IA) es uno de los principales protagonistas en el mundo de la tecnología, donde, hoy en día, pasa a ser un concepto de moda que muchos mencionan para parecer innovadores, aun cuando no se entiende su utilidad real.
Un reciente estudio del MIT: “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” señala que el 95% de las iniciativas empresariales con IA Generativa no mostraron ningún impacto real en sus resultados financieros. Sólo un 5% logró acelerar ingresos con rapidez, normalmente enfocados en resolver un problema específico y colaborando con socios adecuados.
Es por esto que surgen una serie de interrogantes y temores respecto al futuro de la IA y su atractivo de inversión, donde la tasa de crecimiento en 2025 fue de más del 50%, se espera que para 2026 sea entre 16% a 26%.
Sin embargo, en el estudio se menciona que la mayoría de los fracasos no se atribuye a fallos tecnológicos, sino a una mala integración de la IA en procesos, expectativas poco realistas y foco en áreas que no generan retorno. Por lo que se refleja una adopción de la IA más a la “fuerza” que inteligente, que basta con “tener IA” para resolver todos los problemas y lograr una ventaja competitiva en la industria, en la realidad, no se trata de tener IA por tenerla, sino en saber cómo implementarla.
Pero, ¿cómo es una adopción inteligente de la IA?
En primer lugar, su adopción debe ser estratégica, gradual y, por sobre todo, con un propósito claro. Es clave responder preguntas como: ¿Qué problema específico quiero resolver?, ¿qué procesos puedo automatizar? o, ¿cómo mediré el éxito: reducción de costos, ahorro de tiempo?
Tener un objetivo definido evita caer en proyectos sin impacto real y permite alinear la IA con los dolores que la organización experimenta. Es importante tener un foco en un desafío concreto del negocio. Además, definir correctamente el alcance permite gestionar mejor los recursos y expectativas.
La importancia de los datos
Por más sofisticado y prometedor sea un modelo de IA, el éxito en su implementación depende directamente de la calidad de datos que recibe. En el mundo de la IA, existe una frase muy conocida: “Garbage In, Garbage Out” (“basura entra, basura sale”), lo cual hace referencia a que datos incompletos y desordenados, derivará en resultados deficientes y poco confiables por la IA.
Tener una buena base de datos (estructurada y consistente) es casi tan importante como el propio modelo. Es aquí donde conceptos (generalmente ignorados) como “gobierno de datos” juegan un papel muy relevante, ya que permite tener una completa visibilidad del estado de los datos y su correcta integración a modelos de analítica e inteligencia artificial.
Una buena ejecución marca la diferencia
Otro aspecto relevante es cómo y con quién se implementa la solución. Una estrategia de IA mal integrada a los flujos de trabajo, está destinada al fracaso.
Según el MIT NANDA (Networked Agents and Decentralized AI), las implementaciones realizadas mediante terceros demostraron tener aproximadamente el doble de éxito (≈67%) en comparación con desarrollos internos (≈33%). Esto se explica a que los proveedores especializados:
- Ya tienen modelos entrenados y listos.
- Traen casos de uso probados en otras industrias.
- Los resultados se ven más pronto, con menos gasto inicial.
Dentro de nuestra experiencia, en C+C 1 Consultores hemos acompañado a distintas empresas en la adopción de IA, donde una de nuestras soluciones ha potenciado 10 veces la cobertura de licitaciones de un cliente, mientras que ahorra alrededor de un 33% del tiempo invertido por el personal, logrando resultados visibles desde el día uno.
Desde que C+C 1 Consultores se subió a la carrera de la Inteligencia Artificial, específicamente con Agentes IA, hemos aprendido a identificar su potencial, desarrollando e implementando casos de uso que generan un valor real en nuestros clientes, y con un impacto rápido y medible.
Por Nicolás De Celis, área Inteligencia Artificial, C+C1 Consultores