Las grandes empresas enfrentan un desafío crítico en la implementación de inteligencia artificial: la preparación organizacional supera al costo como principal barrera para el despliegue efectivo de esta tecnología. Según un nuevo estudio de PYMNTS Intelligence, más de 7 de cada 10 ejecutivos en empresas con ingresos anuales superiores a $1,000 millones identifican la preparación organizacional como la limitación principal para el rendimiento de la inteligencia artificial empresarial. Este hallazgo revela que el problema no radica en la capacidad técnica de la IA, sino en la habilidad de las organizaciones para integrarla eficazmente en sus operaciones.
La investigación, publicada en el informe “The Enterprise AI Benchmark Report”, muestra que solo el 11% de los ejecutivos considera que la tecnología de IA en sí misma representa el obstáculo principal. Esta brecha entre las capacidades teóricas de la inteligencia artificial y su impacto real en las operaciones empresariales se ha convertido en el punto focal para los líderes corporativos que buscan transformación digital.
La preparación organizacional limita la inteligencia artificial empresarial
Ben Schein, director de análisis y vicepresidente de producto en Domo, explicó a PYMNTS que “para la mayoría de las grandes empresas, la preparación organizacional sigue siendo una barrera mayor que el costo”. Esta declaración subraya un cambio fundamental en cómo las compañías abordan la adopción de tecnología avanzada.
La implementación de IA en grandes corporaciones requiere integrar la tecnología en docenas de flujos de trabajo gestionados por diferentes equipos, cada uno con sus propios sistemas, incentivos y niveles de tolerancia al riesgo. Lo que parece una iniciativa única desde la alta dirección se convierte rápidamente en un desafío masivo de coordinación entre unidades de negocio.
Barreras organizacionales superan limitaciones tecnológicas
Los datos recopilados revelan que el 63% de los ejecutivos citan problemas relacionados con la calidad, disponibilidad o fragmentación de datos como el factor que más limita el rendimiento de la IA. Esta cifra refleja los desafíos de utilizar inteligencia artificial en múltiples bases de datos y fuentes de información que no siempre son interoperables o compatibles.
Sin embargo, las restricciones presupuestarias ocupan solo el segundo lugar, mencionadas por el 49% de los ejecutivos. Significativamente, casi el mismo porcentaje señaló los procesos de gobernanza, riesgo y aprobación (48%) y la falta de propiedad y responsabilidad claras (46%) como obstáculos igualmente importantes.
Integración limitada en flujos de trabajo
Un informe del MIT publicado en julio encontró que solo el 5% de las empresas tienen herramientas de IA integradas en sus flujos de trabajo a gran escala. El documento señala que “lo que realmente lo está frenando es que la mayoría de las herramientas de IA no aprenden ni se integran bien en los flujos de trabajo”.
Adicionalmente, solo el 30% de las organizaciones están rediseñando procesos clave en torno a la IA, según un informe de Deloitte de enero. Menos de 4 de cada 10 empresas reportan usar la tecnología “a un nivel superficial, con poco o ningún cambio en los procesos comerciales subyacentes”.
El impacto en resultados empresariales
Las consecuencias de estos desafíos organizacionales son tangibles en los resultados financieros. Según un informe de ISG, la mayoría de las empresas están viendo beneficios al usar IA en cumplimiento normativo, gestión de riesgos y control de calidad. No obstante, solo alrededor de 1 de cada 4 iniciativas de IA está cumpliendo las expectativas de la alta dirección en cuanto a impacto en ingresos.
El departamento de finanzas busca pronósticos más precisos y reportes trimestrales optimizados, pero los datos están dispersos en paneles y bases de datos con formatos incompatibles. Mientras tanto, los equipos de ventas quieren que la IA redacte propuestas, pero los módulos de CRM personalizados frecuentemente requieren entradas manuales.
Factores humanos y estructurales
El 45% de los ejecutivos encuestados por PYMNTS citó sistemas y flujos de trabajo como una barrera para el rendimiento de la IA. Casi la misma proporción señaló habilidades y talento internos (42%) y la falta de liderazgo, alineación o patrocinio (40%) como factores que limitan el impacto positivo de la tecnología.
Schein enfatizó que “el problema real no es solo si una empresa puede usar IA, sino si saben dónde debe usarse la IA y dónde no debería”. Agregó que las compañías que obtendrán el mayor valor no están aplicando IA de manera indiscriminada, sino que la utilizan donde crea un apalancamiento real.
La narrativa empresarial sobre inteligencia artificial ha evolucionado desde “¿qué puede hacer la tecnología?” hacia “¿cómo pueden las organizaciones implementar y usar la IA de manera más efectiva?”. Las empresas que obtengan valor desproporcionado no serán aquellas que intenten aplicar IA en todas partes, sino las que traten los datos, la gobernanza y la propiedad como la verdadera infraestructura de IA. Los próximos trimestres revelarán qué organizaciones han desarrollado la capacidad institucional para desplegar esta tecnología de manera consistente y cuáles continúan enfrentando obstáculos internos que limitan su transformación digital.