La inteligencia artificial (IA) en las empresas ya no representa solo una oportunidad de eficiencia, sino una nueva forma de generar y capturar valor. Su impacto está reconfigurando las cadenas de valor, redefiniendo la contribución del talento y anticipando la relevancia de la propiedad intelectual en la innovación. La ventaja estará en gestionar estas transformaciones como una sola agenda, capaz de conectar la IA con las prioridades del negocio y sostener el crecimiento.
¿Cómo está cambiando la IA las cadenas de valor?
La integración de la inteligencia artificial en los productos, servicios y operaciones está rediseñando la forma en que las organizaciones utilizan sus capacidades distintivas en la cadena de valor. Ya no se trata solo de hacer las cosas mejor o más rápido, sino de llevar aquello que genera diferenciación a más áreas del negocio.
Expansiones como estas suelen materializarse en tres frentes:
En sectores, como el manufacturero, esta evolución puede observarse con más claridad. Al reconfigurar los procesos de compras, producción, investigación y desarrollo, y cadena de suministro, la inteligencia artificial, incluyendo la IA generativa (GenAI) y los agentes de IA, no solo modificarían las dinámicas de competencia, también estarían transformando las cadenas de valor sobre las que se construye la ventaja empresarial.
Las expectativas de negocio reflejan esta transición. De acuerdo con el estudio de PwC AI in operations: Revolutionising the manufacturing industry, cerca del 70% de los ejecutivos encuestados anticipó que la IA podría elevar al menos tres puntos porcentuales las ganancias operativas hacia 2030; y más del 40% prevé aumentos de cinco puntos porcentuales.
Conocimiento disponible no equivale a creación de valor
Con la incorporación de la inteligencia artificial, una parte creciente de la ventaja en talento depende cada vez más de cómo las empresas convierten conocimiento y experiencia en decisiones de mayor calidad.
Tener acceso al conocimiento sigue siendo importante. Lo que puede marcar la diferencia es la capacidad para convertirlo en mejores decisiones, respuestas más oportunas y formas de trabajo eficientes.
En este contexto, la especialización vinculada con la diferenciación del negocio conserva un papel crítico. No todo conocimiento pierde valor cuando puede apoyarse en la IA; una parte conserva su importancia porque ayuda a decidir dónde, cómo y para qué utilizarla.
La productividad es apenas el punto de partida
Esta transformación suele iniciar en la productividad individual, pero no termina ahí. El avance relevante ocurre cuando la IA deja de utilizarse solo como apoyo personal y empieza a influir en procesos, responsabilidades y modelos de trabajo.
Cómo evoluciona el impacto de la IA en el trabajo
La tecnología amplifica capacidades; el talento amplifica valor
Cuando la IA tiene una mayor participación en análisis, recomendaciones y decisiones, el valor del talento no se reduce a ejecutar un mayor número de tareas. Por el contrario, cobra importancia la capacidad humana para interpretar resultados, cuestionar recomendaciones y conectar las posibilidades de la tecnología con el contexto real del negocio:
- Pensamiento crítico: para reconocer cuándo una respuesta puede utilizarse, cuándo debe cuestionarse y cuándo requiere revisión adicional
- Experiencia operativa: ayuda a identificar dinámicas que no siempre están documentadas ni son visibles para la tecnología
- Articulación estratégica: permite vincular capacidades tecnológicas con objetivos concretos, como crecimiento, eficiencia, cumplimiento o reducción de riesgos
En este escenario, la supervisión humana (human in the loop) es aún más relevante, porque la responsabilidad final de las decisiones no recae en la tecnología sino en las personas. De ahí la importancia de contar con mecanismos de gobernanza y gestión de riesgos que fortalezcan la rendición de cuentas.
40% de los gerentes encuestados coincidió en que la IA reducirá el número de puestos entry-level en un periodo de tres años.
Fuente: Global Workforce Hopes and Fears Survey 2025, capítulo México.¿Cómo redefine la IA la propiedad intelectual en la innovación?
Una idea no necesita llegar al mercado para empezar a tener valor. Con la inteligencia artificial, ese momento está llegando antes: una simulación, un prototipo funcional, una configuración o una forma inicial de know-how pueden convertirse en activos estratégicos mucho antes de que exista una implementación completa.
Por ejemplo, en industrias de software, manufactura, farmacéutica, materiales o maquinaria, este cambio comienza a modificar la secuencia tradicional de innovación. Cuando una idea demuestra viabilidad antes de convertirse en producto, también puede ser visible, replicable y comercialmente relevante mucho antes de lo previsto.
La validación empieza entonces a adquirir un valor que antes estaba reservado para la implementación y que puede requerir la protección de su propiedad intelectual (PI).
La trazabilidad deja de ser solo documentación
Si una idea aumenta su valor desde etapas más tempranas, también es importante demostrar cómo fue construida.
En México, por ejemplo, aquello generado exclusivamente mediante inteligencia artificial no podría registrarse directamente sin una intervención humana claramente documentada y trazable.
Así, la trazabilidad deja de funcionar solo como evidencia legal. También ayuda a sostener la atribución de activos con valor comercial y a distinguir qué proviene de una herramienta, qué responde a una configuración humana y qué decisiones dieron forma al resultado final.
Innovar con IA también implica conocer el origen
La PI no solo tiene relación con lo que una organización crea con inteligencia artificial, también interviene la información que utiliza para desarrollarlo.
Contenido protegido, bases de conocimiento, datasets o materiales de terceros continúan sujetos a derechos y restricciones de uso, aun cuando formen parte de modelos, desarrollos derivados o soluciones comerciales.
De esta manera, la dificultad para identificar si determinada información fue utilizada para entrenar modelos o alimentar desarrollos comerciales aumenta la complejidad de gestionar activos intangibles en entornos impulsados por IA.
Aunque la innovación gana velocidad, no necesariamente aumenta la claridad. Cuando validar una idea toma menos tiempo, protegerla, atribuirla y documentar su origen deja de ser una labor posterior: son decisiones que aparecen mucho antes en el proceso innovador.
¿Por qué la gestión integrada es clave para generar valor?
La fragmentación dentro de las organizaciones suele ser un reto, no porque impida adoptar la inteligencia artificial, sino porque muchas veces dificulta sustentar por qué esa adopción fortalece al negocio.
Las tres transformaciones analizadas comparten un rasgo común: ninguna puede generar valor sostenible de manera aislada. La reconfiguración de la cadena de valor, la evolución del talento y la protección de activos intangibles producen un mayor impacto cuando forman parte de una misma lógica de negocio y visión estratégica.
Cuando el valor define la transformación: caso de estudio
El caso de una organización del sector automotriz muestra una aproximación a este tipo de coordinación. La inteligencia artificial no se planteó como una iniciativa aislada, sino como parte de una transformación más amplia de la función financiera.
El punto de partida no fue la herramienta, sino la forma en que los procesos, los datos y la toma de decisiones pueden integrarse para trabajar hacia un mismo objetivo de negocio.
Como resultado, esta alineación permitió acelerar los ciclos de análisis y sentó las bases para extender nuevos casos de uso a otras áreas del negocio.
¿Cómo identificar una gestión fragmentada de IA?
Más que una falla tecnológica, la descoordinación suele ser visible en decisiones como las siguientes:
El caso de negocio se construye después de elegir la herramienta
Existen iniciativas de IA en distintas áreas sin criterios comunes para medir resultados
Dificultad para identificar en qué procesos participa la IA o qué decisiones está influyendo
Incorporación de nuevas capacidades tecnológicas sin rediseñar procesos o modelos de trabajo
Los marcos de uso responsable, trazabilidad y gobernanza evolucionan con menos velocidad que la adopción tecnológica
5 ejes para orientar la transformación con IA
Cuando procesos, talento, activos de conocimiento y gobernanza evolucionan de forma desconectada, la organización puede avanzar en la adopción tecnológica sin generar valor.
Los siguientes ejes ayudan a orientar esa evolución de manera más integrada:
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José Márquez
Director | AI & Reengineering, Technology & Transformation, PwC México