Por: Alberto Porras, socio director de Baker Tilly Costa Rica.
La inteligencia artificial (IA) se está incorporando con rapidez en las organizaciones. Está presente en la generación de contenidos, el análisis de información, la automatización de procesos, la atención de clientes y muchas otras tareas que hasta hace poco dependían exclusivamente de personas.
Pero hay una pregunta que considero mucho más importante que saber cuánta IA utiliza una empresa. Es ¿qué valor está generando realmente con ella? La diferencia no es menor.
El estudio The State of AI 2025 de McKinsey, citado en un análisis elaborado por Baker Tilly, refleja precisamente esa brecha. Aunque la adopción de inteligencia artificial está ampliamente extendida entre las organizaciones consultadas, solamente un 39% reporta algún impacto en sus resultados operativos o EBIT.
Este dato debería generar una reflexión entre empresarios y equipos directivos. Implementar una herramienta no equivale automáticamente a innovar y mucho menos garantiza mejores resultados.
Durante los últimos años hemos visto una carrera por incorporar inteligencia artificial. En muchas empresas existe presión por utilizarla porque los competidores lo están haciendo, porque las herramientas se han vuelto accesibles o porque parece necesario demostrar que la organización también está avanzando tecnológicamente.
Sin embargo, el problema surge cuando la tecnología aparece antes que la estrategia. Esto porque tomar la decisión de implementar IA debería comenzar con una pregunta empresarial y no tecnológica, y es ¿qué problema necesitamos resolver? Normalmente, en las organizaciones el proceso es al revés.
Las necesidades de la empresa para implementar IA pueden ser varias, desde reducir tiempos, eliminar tareas repetitivas, mejorar el servicio al cliente, analizar información con mayor rapidez, disminuir costos o aumentar la productividad. Lo importante es que exista un objetivo concreto y que posteriormente pueda medirse.
En este sentido, la IA puede contribuir a la innovación, la eficiencia, la productividad, el crecimiento de los ingresos y el ahorro de costos. Pero para que ese potencial se materialice, la empresa debe establecer desde el inicio qué espera obtener de cada iniciativa.
Por eso considero que uno de los errores más frecuentes consiste en seleccionar proyectos por su atractivo tecnológico y no por su impacto empresarial.
Una aplicación novedosa puede generar entusiasmo internamente y, sin embargo, aportar muy poco al negocio. Mientras tanto, procesos aparentemente menos llamativos pueden representar importantes oportunidades de eficiencia.
Desde nuestra experiencia, la prioridad debería determinarse por dos variables: retorno y riesgo.
Además, antes de implementar una solución, conviene definir indicadores como qué problema resolverá, cuáles serán las metas, quién será responsable de su ejecución y cómo se evaluarán sus resultados. Precisamente, una de las recomendaciones centrales para implementar IA de forma sostenible consiste en partir de una estrategia y un caso de negocio claramente definidos.
Esto también obliga a cambiar la conversación dentro de las empresas.
La IA no debería ser únicamente un tema del departamento de tecnología. Finanzas debe poder preguntar por el retorno. Operaciones debe determinar si realmente mejora los procesos. Riesgos y cumplimiento tienen que conocer sus implicaciones. La dirección debe saber qué aporta al negocio. Cuando esto ocurre, la conversación deja de centrarse en herramientas y comienza a centrarse en resultados.
También debemos entender que generar valor no significa exclusivamente reducir costos. Por ejemplo, una implementación adecuada puede permitir decisiones más rápidas, una mejor utilización del talento, mayor capacidad de análisis o mejores experiencias para los clientes.
En Baker Tilly consideramos que la implementación de inteligencia artificial debe vincularse desde el principio con los objetivos del negocio y acompañarse de una evaluación de sus riesgos. De lo contrario, las organizaciones pueden acumular iniciativas tecnológicas sin tener claridad sobre su verdadero aporte.
La IA seguirá avanzando y aparecerán herramientas cada vez más sofisticadas. Probablemente la presión por adoptarlas también aumentará. Por eso, la ventaja competitiva no necesariamente estará en quién utilice más inteligencia artificial. Estará en quién sepa para qué utilizarla.
