La velocidad se está convirtiendo en un factor determinante para las empresas que buscan competir en un entorno transformado por la inteligencia artificial. Ya no se trata únicamente de incorporar nuevas tecnologías: las organizaciones necesitan revisar con mayor frecuencia sus estrategias, experimentar, validar hipótesis y llevar soluciones al mercado antes de que cambien las condiciones que les dieron origen.
“La principal métrica ahora es la velocidad”. La afirmación resume, según Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics, el cambio que la IA está introduciendo en los modelos operativos. Sectores caracterizados por estructuras más rígidas y reguladas, entre ellos la banca y los seguros, ya están revisando la manera en que funcionan ante el ritmo que impone la IA generativa.
La transformación alcanza simultáneamente distintos frentes. Las decisiones, los ciclos de innovación, el comportamiento de los consumidores, la competencia y la obsolescencia avanzan con mayor rapidez, mientras los cambios tecnológicos aparecen a escala global casi en tiempo real. Para empresas acostumbradas a trabajar con planes de largo plazo, esto implica mantener sus estrategias bajo revisión constante.
El papel de la inteligencia artificial dentro de las compañías también está cambiando. Su utilización ya no se concentra exclusivamente en automatizar procesos o reducir costos. La tecnología comienza a intervenir en la creación de productos y servicios, las experiencias de consumo y las nuevas fuentes de ingresos, además de participar en decisiones relacionadas con productos, experiencias y estrategias de crecimiento.
Ese desplazamiento lleva la tecnología hacia asuntos directamente relacionados con el negocio. La IA deja de funcionar solamente como respaldo de las operaciones y empieza a intervenir en decisiones estratégicas, mientras la capacidad de una empresa para responder rápidamente y aprender de manera continua gana peso dentro de sus estrategias corporativas.
El acceso a modelos de inteligencia artificial, sin embargo, no sería suficiente para establecer una diferencia frente a los competidores. El factor decisivo estará también en la manera en que cada organización estructura sus datos, vincula la inteligencia artificial con el contexto específico de su negocio y convierte esa combinación en experiencias sin fricciones para sus clientes.
Los datos ocupan así un lugar central. Los modelos avanzados necesitan una base sólida de información y gobernanza para producir resultados aplicables al negocio. El problema es que una parte importante de las organizaciones todavía no alcanza el nivel de madurez necesario en gestión y gobernanza de datos para desarrollar iniciativas avanzadas de inteligencia artificial a escala.
Según Gartner, el 63% de las organizaciones no cuenta con prácticas adecuadas de gestión de datos para IA y, para 2026, las empresas abandonarán el 60% de los proyectos de IA que no estén respaldados por datos preparados para inteligencia artificial.
La preparación de la información puede terminar siendo, por tanto, más determinante que el acceso a los propios modelos. Organizar, conectar y convertir los datos de una empresa en inteligencia aplicable al negocio permite sostener la capacidad de adaptación, mantener el ritmo de ejecución y generar valor a escala en un escenario de aceleración constante.
La transformación también plantea un cambio para quienes dirigen las organizaciones. Preparar a las personas para trabajar bajo condiciones de cambio permanente se convierte en una parte central de la agenda relacionada con la inteligencia artificial, especialmente en la manera de desarrollar soluciones y formar al talento.
La dificultad está en que prácticamente ninguna organización puede anticipar con exactitud cómo será su sector dentro de tres o cinco años. Por eso, la capacidad de ajustar el rumbo adquiere una relevancia creciente frente a un entorno donde las decisiones, la innovación y la competencia avanzan a un ritmo acelerado por la inteligencia artificial.
Para Cotait, las organizaciones con mayor capacidad para aprender y ejecutar rápidamente estarán en mejores condiciones de ampliar su generación de valor mientras los mercados continúan transformándose.
