En salas de reuniones de todo el mundo, de Nueva York a Singapur, tiene lugar una escena cada vez más habitual. En la pantalla aparece una diapositiva con una cuadrícula ordenada de proyectos piloto de IA (chatbots por aquí, copilotos por allá) y todos en la sala asienten. Luego comienzan las preguntas. ¿Cuáles de estos pilotos están generando ingresos reales? ¿Cuáles están ayudando a reducir costos? Y, sobre todo, ¿en cuántos casos el uso de la IA ha permitido tomar decisiones mejores, más rápidas o seguras?
El silencio que suele seguir refleja una realidad incómoda: para muchas empresas, toda esa actividad en torno a la IA no está generando retornos medibles. El análisis de PwC revela que el valor hoy se concentra en un grupo reducido: el 20% de las 1.217 empresas que encuestamos captura el 74% de los retornos impulsados por la IA.
¿Qué separa a estos líderes en IA del resto? Es lo que hemos llegado a definir como preparación para la IA (AI fitness): la capacidad de dirigir la inteligencia artificial hacia lo que realmente importa, construir bases adecuadas para su propósito e integrar la IA de manera profunda en toda la empresa.
Este artículo está escrito para líderes empresariales que quieren dejar de contabilizar proyectos piloto de IA y empezar a generar aumentos medibles de ingresos y ahorros de costos con IA. Explica qué hacen las empresas que están obteniendo resultados sobresalientes para volverse realmente aptas en IA, y demuestra que estas prácticas están al alcance de todas las organizaciones.
La ventaja de un rendimiento 7,2 veces mayor
Para entender por qué algunas empresas están obteniendo retornos reales mientras que la mayoría no, analizamos comparativamente a 1.217 empresas (de distintas regiones del mundo y 25 sectores) según su desempeño financiero impulsado por la IA, definido como los aumentos de ingresos y de eficiencia derivados de la IA y ajustado para que cada empresa pudiera compararse con la mediana de su sector.
También consultamos a altos ejecutivos de estas empresas sobre su nivel de participación en 60 áreas de gestión e inversión en IA, con el fin de evaluar el impacto de estas prácticas en el desempeño financiero impulsado por la IA. Agrupamos estas prácticas en nueve categorías, relacionadas tanto con la forma en que las empresas utilizan la IA como con las capacidades fundamentales que la hacen confiable y escalable, como la estrategia y la gobernanza. Estas nueve categorías conforman los componentes de nuestro índice de preparación en IA (AI fitness).
Las empresas con mayor aptitud en IA registran un desempeño impulsado por IA 7,2 veces mayor, ajustado por industria
*El desempeño impulsado por IA (mostrado aquí como la diferencia en puntos porcentuales en relación con la puntuación media) es una medida que combina los ingresos impulsados por IA y las ganancias de eficiencia o reducción de costos impulsadas por IA, en comparación con las medianas del sector. La eficiencia proveniente de la IA representa el promedio entre las mejoras de eficiencia y las reducciones de costos derivadas de la IA.
Fuente: Estudio de desempeño en IA de PwC.
Por qué importa: Ofrecer casos de uso sin la capacidad de repetirlos de forma fiable reduce el retorno de la inversión.
Tu próximo paso: Antes de ampliar su presencia en IA, identifique las capacidades básicas que probablemente obstaculicen la repetibilidad y corríjalas primero para las iniciativas de mayor valor.
Enfocar la IA hacia el crecimiento y la reinvención
Muchas empresas utilizan la IA para ganar eficiencia en las actividades que ya realizan. Es el caso, por ejemplo, de las aseguradoras, donde las soluciones de IA permiten procesar siniestros con rapidez, o de las compañías de software, donde los programadores emplean esta tecnología para generar una parte significativa del nuevo código. Los líderes en IA que analizamos también la emplean para mejorar su eficiencia. Pero no se detienen ahí. Estas compañías tratan la IA como un motor de reinvención orientado al crecimiento, capaz de ayudarles a crear nuevas propuestas y redefinir sus modelos de negocio para acceder a mercados emergentes prometedores.
Nuestro estudio muestra que las compañías líderes tienen 2,6 veces más probabilidades que el resto de mejorar su capacidad para reinventar su modelo de negocio.
En las empresas líderes, la utilidad de la tecnología abarca todas las actividades de reinvención del negocio que analizamos. Todo comienza con la búsqueda de oportunidades. Descubrimos que las compañías líderes tienen 1,8 veces más probabilidades que otras empresas de usar IA para identificar nuevos pools de valor emergentes, en particular aquellos centrados en las necesidades de los clientes, que requieren combinaciones innovadoras y multisectoriales de productos y servicios. A medida que las industrias convergen para satisfacer estas necesidades, los retornos para las compañías que reinventan sus modelos de negocio aumentarán.
De hecho, la capacidad de captar oportunidades de crecimiento derivadas de la convergencia de industrias destaca en nuestra investigación como el factor de AI fitness más determinante en el rendimiento económico impulsado por la IA.
Los líderes en IA tienen entre dos y tres veces más probabilidades que el resto de utilizarla para colaborar con compañías de otros sectores, generar valor mediante ecosistemas empresariales y competir más allá de sus ámbitos tradicionales. Un ejemplo ilustra este potencial: fabricantes de automóviles y proveedores de servicios de salud pueden colaborar para equipar vehículos con sensores avanzados que monitoricen la salud del conductor y envíen esos datos a sistemas de IA capaces de diseñar programas de prevención personalizados.
Por qué importa: No hay forma de saber si tus inversiones en IA están dando resultados si no cuentas con un mecanismo claro de medición de resultados.
Tu próximo paso: Implementa una revisión mensual de "escalar o detener". Solo los proyectos que muestren un progreso medido en una métrica de negocio definida recibirán más financiación.
Tu próximo paso: Cambia el foco de costos a generación de caja. Trata el crecimiento impulsado por la convergencia de industrias como un portafolio de IA diferenciado, con patrocinio senior. Utiliza la IA para detectar hacia dónde se está moviendo el valor y respalda esa visión con decisiones concretas: una hoja de ruta priorizada, responsables claramente definidos e indicadores de impacto que obliguen a tomar decisiones y a establecer prioridades.
Construir fundamentos de IA enfocados
Orientar la IA a la reinvención y a las oportunidades derivadas de la convergencia de industrias es la parte fácil. Lo difícil es lograr esos resultados de forma repetible, y por eso el siguiente factor diferenciador no es la ambición, sino las seis capacidades fundamentales enfocadas. En lugar de tratar estas capacidades como una agenda abstracta de modernización, los líderes en IA construyen solo lo que es necesario para convertir el uso de la IA (orientado al crecimiento y a otros objetivos de alto valor) en resultados medibles a escala.
Los fundamentos cambian la economía de la IA; reducen la fricción, el retrabajo y los desarrollos “puntuales”, de modo que cada nuevo despliegue sea más rápido, más barato y confiable.
Fomentar la innovación impulsada por IA
Si el financiamiento es el combustible, la innovación es el motor. Los líderes en IA crean las condiciones para la experimentación a alta velocidad. Tienen 1,5 veces más probabilidades que otras empresas de contar con infraestructura tecnológica diseñada específicamente para la experimentación en IA, como entornos de prueba tipo sandbox, aislados de los sistemas empresariales, donde los desarrolladores pueden probar nuevas soluciones de IA de forma segura.
También es más probable que designen responsables de innovación que dirijan los proyectos de IA dentro de las unidades de negocio. Esta combinación facilita poner en marcha pilotos y ejecutarlos de manera rápida y segura.
Además, los líderes en IA son más propensos que el resto a realizar revisiones estructuradas de sus iniciativas de innovación en IA, lo que les permite decidir cuáles priorizar, escalar o terminar. El resultado es un pipeline de experimentos que de forma consistente se traduce en soluciones de IA que generan valor.
Para impulsar la adopción hay que cultivar la confianza de los colaboradores
El valor de la IA se materializa cuando las personas la usan. Por eso, la confianza de los colaboradores en la tecnología es mucho más que un punto dentro de la “gestión del cambio”. La falta de confianza es un cuello de botella: poca confianza implica bajo uso, y bajo uso implica bajo impacto.
Los líderes crean las condiciones para la adopción. En las organizaciones líderes en IA, los colaboradores tienen 2,1 veces más probabilidades de confiar en los insights generados por IA y de actuar en base a ellos en su trabajo diario.
La confianza rara vez se construye con un solo programa. Surge de un sistema compuesto por los siguientes elementos:
- Involucramiento. En las empresas líderes en IA, es más común que equipos de negocio, datos y especialistas en IA cocreen soluciones de IA. La colaboración transversal promueve la alineación entre las necesidades del negocio y el diseño de las soluciones, y elimina las transferencias torpes entre desarrolladores y usuarios finales que suelen frenar la adopción. Las compañías líderes también ofrecen a los colaboradores incentivos claros para experimentar con IA, lo que puede dar origen a ideas escalables alineadas con las prioridades de la organización.
- Desarrollo de habilidades. Una capacitación efectiva enseña a los colaboradores cómo aplicar la IA en situaciones cotidianas de trabajo. Las empresas líderes tienen más probabilidades de ofrecer aprendizaje continuo en IA, basado en roles. Sus ejecutivos senior también predican con el ejemplo, asistiendo a sesiones de formación y utilizando visiblemente la IA en su propio trabajo.
- Seguridad. Los líderes en IA fortalecen aún más la confianza de los colaboradores mediante límites claros y protocolos. Cuando las personas entienden qué está permitido hacer con la IA, qué situaciones requieren escalamiento y quién es responsable, pueden usar la IA con mayor confianza. En las empresas líderes, es más probable que los colaboradores cuenten con controles de acceso a datos y a la IA basados en roles, junto con seguridad sólida y actualizada para los datos, los modelos y la infraestructura.
Utilizar la gobernanza para reforzar la confianza y acelerar resultados
Las empresas líderes toman la gobernanza en serio, pero se aseguran de aplicarla de una manera que agilice la ejecución en lugar de frenarla. Un comité de gobernanza define las políticas de IA responsable, y los equipos las incorporan en su trabajo diario mediante mecanismos como plantillas estándar de desarrollo, puntos de control rápidos y monitoreo periódico. Este enfoque permite que los casos de uso rutinarios avancen con rapidez, mientras los equipos recurren al comité solo para revisar los trabajos de mayor riesgo.
Las empresas líderes en IA tienen mayor probabilidad de contar con esta infraestructura en funcionamiento: presentan 1,7 veces más probabilidades de utilizar un marco documentado de IA responsable que se aplica a todo el proceso, desde la selección de casos de uso hasta el monitoreo de las aplicaciones, y 1,5 veces más probabilidades de contar con un comité de gobernanza de IA transversal.
Eliminar la fricción tecnológica y de datos
Según nuestra experiencia, algunos de los mayores obstáculos para escalar la IA son la calidad y el acceso a los datos, la integración tecnológica y el costo oculto de reconstruir repetidamente los mismos componentes (como pipelines de datos y capas de integración).
Los líderes en IA se enfocan en eliminar estos cuellos de botella en sus casos de uso de mayor impacto.
Tienen 2,4 veces más probabilidades de crear componentes de IA reutilizables, catalogados de forma centralizada, que los equipos pueden utilizar directamente en lugar de reinventarlos desde cero. Además, presentan 1,7 veces más probabilidades de proporcionar los datos de alta calidad necesarios para las aplicaciones de IA priorizadas.
Tu próximo movimiento: construye solo lo que tu estrategia de IA realmente exige, en lugar de perderte en una transformación amplia e interminable. Esto implica anclar las bases a un conjunto reducido de resultados prioritarios, financiar el portafolio de forma ordenada para escalar a los ganadores, modernizar únicamente los datos y las plataformas necesarias, y ofrecer recapacitación específica a los colaboradores junto con una gobernanza adecuada. Este mensaje aplica tanto para las organizaciones rezagadas en IA como para las líderes en IA: incluso las que superan al resto no están adoptando algunas prácticas clave, lo que significa que aún están dejando valor sobre la mesa. Por ejemplo, aunque los líderes en IA son más disciplinados que sus pares al momento de depurar iniciativas, solo el 28 % afirma que realiza revisiones del portafolio de IA para terminar iniciativas en una medida “grande” o “muy grande”.
Integrar la IA en toda la organización
Una vez que los ejecutivos definen el conjunto de objetivos de negocio que esperan alcanzar con la IA (crecimiento, reinvención, eficiencia o una combinación de estos), se aseguran de que las soluciones de IA se desarrollen e implementen en todos los ámbitos de la empresa donde puedan marcar una diferencia. Integrar la IA de forma estructural en la organización implica trabajar en tres dimensiones: implementar la IA de manera amplia en múltiples áreas del negocio; incorporarla en los flujos de trabajo y sistemas centrales para potenciar la ejecución de las tareas; y aplicar la IA de forma cada vez más sofisticada, avanzando desde la asistencia hacia la automatización.
Pensar en grande
Nuestra investigación indica que la mayoría de las empresas todavía concentra la IA en “bolsillos”: unos pocos casos de uso dispersos en algunas funciones. Las compañías líderes escalan los casos de uso probados a través de equipos, regiones, funciones, actividades de la cadena de valor y productos, para que el valor no quede atrapado en un área aislada. Por ejemplo, una aseguradora que demuestra que la IA puede reducir el tiempo de procesamiento de facturas en finanzas puede reutilizar el mismo modelo de ingestión de documentos y flujos de trabajo para automatizar la revisión de contratos en el área legal y el procesamiento de siniestros en operaciones.
Encontramos que los líderes en IA tienen aproximadamente el doble de probabilidades que otras empresas de aplicar IA a lo largo de toda la cadena de valor, en áreas tan diversas como la estrategia corporativa, las operaciones de la cadena de suministro y las funciones de front y back office.
Algunos sectores están más avanzados que otros en el uso de la IA a lo largo de toda la empresa. Las compañías de medios y entretenimiento se sitúan cerca de la cima en la integración estructural de la IA en los procesos de la cadena de valor: un 54% ya lo ha hecho en la definición de la dirección (por ejemplo, estrategia y planificación), un 55% en la generación de demanda (marketing y ventas), un 35% en los servicios de soporte (finanzas, RR. HH.) y un 41% en el cumplimiento de la demanda (producción y planificación de la cadena de suministro).
Otros sectores destacan en partes específicas de la cadena de valor: la definición de la dirección en farmacéuticas, ciencias de la vida y automotriz; la generación de demanda en servicios tecnológicos y hospitalidad y entretenimiento; los servicios de soporte en private equity; y el cumplimiento de la demanda en seguros.
Profundizar en la integración
Las empresas con mejor desempeño en nuestro estudio no se limitan a añadir IA sobre los flujos de trabajo existentes. Integran plenamente la IA en los procesos operativos estándar, lo que resulta clave para mejorar tanto la eficiencia de las tareas como la calidad de los resultados. Esto puede implicar, por ejemplo, rediseñar el soporte al cliente para que la IA opere dentro del sistema de gestión de casos (recuperando el contexto adecuado del cliente y el conocimiento relevante, redactando respuestas y derivando solo los casos complejos a especialistas) en lugar de sumar un chatbot independiente que los agentes deban consultar y luego copiar manualmente en un ticket de soporte.
Contáctenos
