Por Pedro Cruz.
Ciudad de México, abril de 2025 – La era de la transformación digital evoluciona rápidamente y la inteligencia artificial es la protagonista de esta revolución. Si bien las grandes empresas ya están ajustando sus estrategias, muchas aún enfrentan desafíos cruciales: la dependencia excesiva de la nube, la falta de gobernanza de datos y una infraestructura que no puede seguir el ritmo del rápido avance de las nuevas tecnologías.
Según una encuesta de Cisco a 2,503 directores ejecutivos de empresas con más de 250 empleados en los cinco continentes, cuatro de cada cinco líderes empresariales planean adoptar o incorporar más IA en sus negocios. El informe muestra que los directores ejecutivos viven en una paradoja: el 82% afirma tener un alto nivel de comprensión de los beneficios potenciales de la IA para el mundo corporativo, pero el 74% cree que su comprensión de la IA es un obstáculo para tomar decisiones bien informadas o plantear preguntas más críticas a la junta directiva.
Para identificar dónde la IA puede generar el mayor valor, los directores ejecutivos deben adoptar primero un enfoque sistemático y colaborativo que combine su profundo conocimiento del negocio con los recursos que este ofrece. Es fundamental que la tecnología se utilice correctamente para impulsar decisiones estratégicas y promover un crecimiento sostenible, explica Beerud Sheth, director ejecutivo de Gupshup, la plataforma líder mundial de IA conversacional.
A continuación, se presentan siete puntos cruciales que Beerud menciona para que los directores ejecutivos consideren la implementación de la IA y logren un impacto empresarial mensurable.
1 – Identificar los puntos críticos del negocio y ver cómo la IA puede resolverlos
Realiza una auditoría interna de ineficiencias operativas, problemas de los clientes y necesidades insatisfechas del mercado. ¿Dónde se encuentran los cuellos de botella que frenan el crecimiento? ¿Dónde se infrautilizan los datos? Por ejemplo, si los tiempos de respuesta del servicio al cliente son lentos, los chatbots con IA o las herramientas de análisis de sentimientos podrían resolver los problemas con mayor rapidez. Si las interrupciones en la cadena de suministro son frecuentes, el análisis predictivo podría optimizar el inventario.
Los directores ejecutivos deberían preguntar a sus equipos: “¿Qué tareas repetitivas consumen mucho tiempo?”, o “¿Qué decisiones carecen de datos en tiempo real?”. Estas deficiencias suelen revelar puntos clave para la implementación de la IA.
2 – Aprovechar los talleres multifuncionales de IA
Los directores ejecutivos no necesitan conocer los matices técnicos de la IA, pero deberían facilitar la colaboración entre expertos en el área (p. ej., ventas, operaciones) y expertos en IA. Organicen talleres donde los equipos intercambien ideas sobre casos de uso: ¿Cómo podría la IA generativa acelerar el diseño de productos? ¿Podría el procesamiento del lenguaje natural (PLN) extraer información de datos no estructurados, como los correos electrónicos de los clientes? Al combinar la información de los empleados de primera línea con evaluaciones de viabilidad técnica, los líderes pueden identificar aplicaciones con alto potencial.
3 – Evaluar la preparación de los datos
La IA prospera donde los datos existen, pero no se aprovechan al máximo. Audita las fuentes de datos existentes (interacciones con clientes, registros de transacciones, sensores del IoT, etc.) e identifica las deficiencias. Por ejemplo, un minorista con años de historial de compras puede usar la IA para la previsión de la demanda, pero sólo si los datos están limpios e integrados en todos los sistemas. Los directores ejecutivos deben priorizar las iniciativas donde los datos sean abundantes y procesables, a la vez que invierten en gobernanza para subsanar las deficiencias críticas.
4 – Comparación con las tendencias de la industria
Estudia cómo la competencia y las industrias adyacentes están implementando la IA. Si tu competencia utiliza la IA para precios dinámicos o marketing personalizado, considera si modelos similares podrían funcionar en su contexto. Sin embargo, evita las estrategias de copiar y pegar; concéntrate en los diferenciadores únicos. Por ejemplo, una empresa de logística podría combinar la IA con sus propios datos de rutas para superar a la competencia.
5 – Comienza con lo más fácil para lograr victorias rápidas
Prioriza los casos de uso con un retorno de la inversión claro y ciclos de implementación más cortos. Automatizar el procesamiento de facturas con IA, por ejemplo, puede reducir los costos en un 50% en cuestión de meses, lo que genera credibilidad para proyectos más grandes. Las victorias rápidas también ayudan a los equipos a desarrollar su experiencia en IA y a implementar ciclos de retroalimentación para perfeccionar iniciativas más complejas.
6 – Formar alianzas estratégicas
Pocas empresas cuentan con todas sus capacidades de IA internamente. Colabora con proveedores, startups o plataformas como Gupshup para acceder a modelos prediseñados, soluciones específicas para cada sector o experiencia en codesarrollo. Las alianzas aceleran la implementación y reducen el riesgo, especialmente para aplicaciones especializadas como la IA conversacional o el mantenimiento predictivo.
7 – Centrarse en la ampliación, no sólo en la automatización
El mayor valor de la IA suele residir en mejorar la toma de decisiones humana, no en reemplazarla. Por ejemplo, un equipo de ventas que utiliza IA para priorizar clientes potenciales basándose en una puntuación predictiva puede centrar sus esfuerzos en los prospectos de mayor valor. Los directores ejecutivos deberían preguntarse: “¿Dónde puede la IA potenciar las fortalezas de nuestros equipos?”, en lugar de aspirar a la automatización total por defecto.
