El 20% de las compañías globales está capturando el 74% del valor económico generado por la inteligencia artificial, mientras que el 80% restante opera en un estado de adopción superficial que no se traduce en retornos financieros medibles, perpetuando una brecha de competitividad que se ensancha cada trimestre.

La carrera por la inteligencia artificial no se trata de quién implementa más herramientas, sino de quién logra integrar la tecnología en la médula de su modelo de negocio. Un reciente estudio de PwC, que analizó a 1.217 ejecutivos en 25 sectores industriales, ha puesto en evidencia una realidad incómoda: la mayoría de las organizaciones están confundiendo la adopción tecnológica con la transformación estratégica.

La trampa del “Piloto Permanente”

El error fundamental de las empresas que integran el grupo del 80% no es la falta de presupuesto ni la ausencia de talento técnico. El problema radica en lo que los expertos denominan la “trampa del piloto”. Muchas organizaciones se han quedado estancadas en fases de experimentación, lanzando múltiples pruebas de concepto (PoC) que, aunque técnicamente funcionan, nunca logran escalar hacia una operación rentable o transformadora.

La paradoja es que estas empresas creen estar avanzando porque tienen proyectos de IA en marcha. Sin embargo, en el mundo corporativo actual, un comité de IA que se reúne mensualmente o la implementación de licencias de modelos de lenguaje sin una reingeniería de procesos no constituyen una estrategia. Son, en el mejor de los casos, gastos operativos; en el peor, una distracción costosa.

El 80% invisible: Gobernanza y Procesos

Según los hallazgos de PwC, la tecnología en sí misma aporta apenas el 20% del valor de una iniciativa de IA exitosa. El 80% restante proviene de factores que la mayoría de los directorios prefiere evitar debido a su complejidad:

• Rediseño del flujo de trabajo: Adaptar las tareas humanas para que aprovechen la capacidad de la IA.
• Gobernanza de datos: Asegurar la calidad y la ética en la información que alimenta los modelos.
• Reentrenamiento profundo: Transformar las capacidades del capital humano para que la IA sea una herramienta de palanca, no solo de automatización.

Las empresas que lideran el 20% superior no están utilizando la IA simplemente para reducir costos operativos, sino para reinventar sus modelos de negocio. Son organizaciones 2,6 veces más propensas a utilizar la IA para generar nuevas fuentes de ingresos y casi el triple de veloces en la automatización de decisiones críticas sin intervención humana.

El espejismo de la adopción en Latinoamérica

La situación en Latinoamérica presenta un matiz particular. Los reportes sectoriales indican altos índices de adopción: la mayoría de las startups y grandes corporaciones en la región declaran utilizar IA en sus operaciones. No obstante, existe una discrepancia entre la narrativa de “empresa tecnológica” y la realidad financiera.

En la región, la adopción suele ser masiva pero superficial. Muchas empresas latinoamericanas han caído en el espejismo de creer que integrar ChatGPT o herramientas similares en el servicio al cliente es sinónimo de ser una empresa “IA-first”. Al carecer de una gobernanza de datos robusta y de un rediseño de procesos estructural, estas organizaciones se encuentran operando con costos más elevados por licencias tecnológicas, pero con la misma eficiencia de hace tres años.

Para la banca y el sector Fintech, este estudio es un llamado de atención crítico. La madurez en IA no se mide por la cantidad de modelos desplegados, sino por la capacidad de auto-optimización del sistema. Las instituciones que no logren migrar de la implementación de herramientas (herramientas que cualquier competidor puede comprar) hacia la construcción de una infraestructura propia de datos y gobernanza, se verán marginadas. La brecha de productividad que estamos presenciando en 2026 no es temporal; es una reconfiguración estructural del mercado donde la ventaja competitiva pertenecerá a aquellos que trataron la IA como un activo estratégico y no como un gasto de TI.

Fuente:Infobae