La adopción de inteligencia artificial en las empresas tendrá que demostrar resultados financieros y operativos para justificar su continuidad. Ismael Enrique Plata Prince, consultor estratégico y ejecutivo con más de 20 años de experiencia, identificó cinco desafíos que deberán afrontar los responsables de tecnología para integrar esta herramienta en la estrategia de negocio
La inversión empresarial en inteligencia artificial (IA) tendrá que superar una prueba que va más allá de su implementación: demostrar cuánto valor aporta a las organizaciones. Esa es una de las principales advertencias de Ismael Enrique Plata Prince, quien anticipa que, en los próximos dos años, los directivos comenzarán a revisar los proyectos impulsados durante la actual etapa de adopción para decidir cuáles merecen continuar.
Durante su intervención, el consultor estratégico señaló que muchas compañías se han sumado a esta tecnología por la tendencia del mercado, incluso sin tener claridad sobre sus aplicaciones o los problemas que buscan resolver. Comparó este comportamiento con la expansión inicial de las redes sociales, cuando las empresas buscaban tener presencia en plataformas como Facebook sin necesariamente contar con una estrategia definida.
El escenario podría cambiar cuando los directores de tecnología (CIO) y las juntas directivas exijan resultados concretos. Plata Prince planteó como ejemplo la posibilidad de que una organización deba seleccionar cinco iniciativas entre los 30 proyectos de inteligencia artificial que puso en marcha durante 2026. La decisión no dependerá de cuáles tengan más usuarios o hayan recibido mayores esfuerzos de sus equipos, sino de su contribución a los objetivos empresariales.
El ejecutivo, quien ha ocupado cargos directivos en Envu (ex Bayer), Bayer, Dell y Henkel, y cuenta con más de 20 años de experiencia en marketing, estrategias de comercialización y crecimiento empresarial en América Latina, estructuró su planteamiento alrededor de cinco reflexiones sobre el futuro de la gestión tecnológica.
De implementar herramientas a generar resultados empresariales
El primer cambio que propone es modificar la manera en que los responsables de tecnología entienden su función. En lugar de concentrarse exclusivamente en seleccionar proveedores, implementar plataformas u operar infraestructura, deberán comprender cómo funciona el negocio y qué resultados necesita alcanzar.
La inteligencia artificial, explicó, no debería limitarse a resolver actividades puntuales, como responder consultas mediante un chatbot de servicio al cliente. Su incorporación exige revisar procesos, identificar oportunidades y determinar cómo puede contribuir al funcionamiento general de una organización.
Esta perspectiva también implica modificar la conversación con la alta dirección. Plata Prince identificó cuatro aspectos que suelen concentrar la atención de los directivos: clientes, ingresos, márgenes y riesgos. Por esa razón, las propuestas tecnológicas deben explicar cómo pueden atraer clientes, incrementar las ventas, mejorar la rentabilidad mediante la reducción de costos o disminuir la exposición a amenazas.
El desafío consiste en traducir las capacidades técnicas en resultados comprensibles para quienes toman las decisiones financieras y estratégicas. Como lo planteó durante su exposición: “Tenemos que pasar de ser ese proveedor de tecnología […] a creación de valor“. La pregunta deja de ser qué herramienta necesita la compañía y pasa a ser qué problema empresarial pretende solucionar.
También advirtió sobre los riesgos de implementar inteligencia artificial sin revisar previamente las condiciones de la organización. Bases de datos deficientes, procesos ineficientes, funciones poco claras y estructuras de gobernanza débiles pueden convertirse en obstáculos para cualquier iniciativa.
La automatización de esas deficiencias no las corrige. Por el contrario, puede acelerar sus consecuencias y hacerlas más visibles. Por eso, antes de incorporar nuevas soluciones, las compañías deben revisar los procesos y la información que servirán como fundamento de su funcionamiento.
El respaldo directivo y la gestión del cambio
La segunda reflexión está relacionada con el respaldo interno que necesitan los proyectos. Para Plata Prince, conseguir un patrocinador ejecutivo es importante, pero no suficiente: la persona que asuma ese papel debe involucrarse en las decisiones y defender la iniciativa cuando aparezcan dificultades.
La participación de un CEO o de un gerente administrativo y financiero puede facilitar que los proyectos superen las discusiones presupuestales y organizacionales que suelen surgir durante su ejecución. Sin ese respaldo, una implementación puede quedarse a mitad de camino.
El consultor también cuestionó que la adopción de inteligencia artificial se presente como el principal indicador de éxito. Según el estudio que atribuyó a la Asociación Consulting Group, el 60 % de las compañías analizadas reportaba que todavía no encontraba un valor material en sus inversiones en esta tecnología.
Su advertencia fue directa: “la adopción no es un número”. Tener empleados utilizando herramientas de IA no garantiza que la organización esté obteniendo beneficios económicos u operativos. Incluso puede ocurrir que diferentes áreas trabajen con varias soluciones simultáneamente, generando duplicidad de funciones y consumo de recursos.
La medición debe evolucionar hacia indicadores como el costo por resultado, el tiempo de ejecución de los procesos y la calidad del trabajo. La intención es identificar desde las primeras etapas qué beneficios se esperan y cómo se comprobarán cuando las iniciativas alcancen una escala mayor.
En este proceso, la gestión del cambio ocupa un lugar central. Plata Prince recordó que los resultados de cualquier transformación organizacional dependen de las personas, independientemente de las capacidades de la tecnología implementada.
Explicó que los trabajadores no reaccionan de la misma manera ante una modificación de sus rutinas. Algunos adoptan rápidamente las nuevas herramientas, mientras que otros experimentan incertidumbre, temor a perder el control o resistencia a abandonar procedimientos conocidos.
Para ilustrar este comportamiento, recurrió a la curva del cambio, un modelo que conoció durante sus más de dos décadas de experiencia en consultoría. Comparó la experiencia de los empleados con la de una persona que se prepara para saltar desde un trampolín: antes de hacerlo aparecen los temores y, durante el salto, se experimenta la sensación de haber perdido el control sobre una situación conocida.
La responsabilidad de quienes lideran la implementación consiste en reconocer esas reacciones y acompañar a cada persona durante el proceso, en lugar de interpretar cualquier resistencia como falta de colaboración.
Para facilitar la transición, propuso tres acciones: identificar aliados dentro de los equipos, aprovechar a los empleados que adoptan primero las nuevas tecnologías y a quienes tienen influencia sobre sus compañeros; establecer avances parciales o quick wins que permitan mostrar resultados durante la implementación; e involucrar a las áreas participantes en la construcción de las soluciones, de manera que sus integrantes puedan aportar ideas y sentirse parte del proceso.
La regla 80/20 para seleccionar los proyectos de IA
La tercera reflexión se concentra en la priorización de las inversiones. Plata Prince recomendó aplicar el principio de Pareto o regla 80/20, según el cual el 20 % del esfuerzo puede generar el 80 % de los resultados.
El planteamiento puede trasladarse a diferentes áreas: una proporción reducida de las tareas puede concentrar la mayor parte de los resultados, mientras que un grupo limitado de clientes o productos puede representar buena parte de los ingresos o la producción.
En el caso de la inteligencia artificial, esta lógica permite identificar las iniciativas que realmente tienen capacidad de generar valor y diferenciarlas de aquellas que consumen recursos sin aportar resultados demostrables.
Una de las preguntas que deben hacerse las empresas es si necesitan inteligencia artificial o simplemente automatizar un procedimiento. Ambas alternativas responden a necesidades diferentes y también pueden implicar estructuras de costos distintas. Incorporar una solución de IA cuando una herramienta de automatización convencional puede resolver el problema supone destinar recursos a una implementación que quizá no sea necesaria.
Plata Prince advirtió, además, que una utilización extendida de estas herramientas en actividades cotidianas puede representar un gasto considerable cuando aumenta el número de usuarios. El consumo de recursos asociado a los modelos de inteligencia artificial debe evaluarse frente a los beneficios que produce su utilización.
La selección de iniciativas también requiere distinguir entre tres categorías: los proyectos que ya demostraron su valor y deben protegerse; aquellos que tienen potencial, pero necesitan una medición más precisa; y las actividades que todavía no cuentan con evidencia suficiente para justificar su continuidad.
En este punto, recordó una regla que aplicaba durante su trayectoria en marketing: “Si no se puede medir, no se ejecuta”.
Como ejemplo, relató que en una de las compañías donde trabajó decidió eliminar la entrega gratuita de gorras que se mantenía por tradición. Aunque estos artículos contribuían a la presencia de marca, no existían elementos que demostraran su impacto en las ventas o en la captación de clientes. Después de retirarlos, la compañía no registró una caída en sus ventas ni en su número de clientes. Posteriormente, las gorras se incorporaron a los paquetes comerciales y se entregaban asociadas a una compra.
La evaluación económica debe considerar los beneficios verificables frente a los costos de implementación. Así, una iniciativa puede justificarse si los ingresos adicionales o los ahorros que genera superan la inversión necesaria para ponerla en funcionamiento.
Gobernar los costos antes de escalar la inteligencia artificial
La cuarta reflexión aborda la gobernanza durante el crecimiento de los proyectos. Para el ejecutivo, las organizaciones deben establecer desde el comienzo mecanismos que permitan responder cuatro preguntas: cuánto se está utilizando, quién lo utiliza, para qué se utiliza y en qué momento es necesario detener la inversión.
Plata Prince utilizó como referencia los mecanismos automáticos de protección empleados en los mercados bursátiles. Estos permiten establecer límites para vender un activo cuando alcanza determinado precio, evitando que una persona pierda recursos por no reaccionar a tiempo ante un movimiento del mercado.
La lógica, trasladada a la inteligencia artificial, consiste en establecer condiciones que permitan detener o ajustar una implementación antes de que sus costos superen la capacidad financiera de la organización.
El consultor advirtió que un proyecto puede funcionar durante su etapa piloto y encontrar dificultades cuando comienza a extenderse a diferentes áreas. En un entorno controlado, los recursos y las condiciones de funcionamiento son más fáciles de supervisar; sin embargo, al aumentar la cantidad de usuarios y procesos involucrados, también pueden aparecer costos que inicialmente no se habían contemplado.
Una eventual suspensión tendría consecuencias que van más allá del presupuesto. Si los trabajadores ya incorporaron la inteligencia artificial a sus actividades y posteriormente deben regresar a procedimientos manuales por falta de recursos, la organización puede experimentar inconformidad y perder parte de los avances alcanzados.
También existe el riesgo de que los empleados pierdan confianza en estas herramientas y eviten adoptarlas nuevamente ante la posibilidad de que una futura implementación sea interrumpida.
Por esta razón, la recomendación no consiste en frenar los proyectos, sino en establecer desde el inicio las condiciones financieras y operativas necesarias para sostenerlos durante su escalamiento.
Los responsables de tecnología deben participar en la estrategia
La quinta reflexión plantea que los líderes tecnológicos necesitan tener un lugar permanente en las conversaciones donde se define el rumbo de las empresas.
Para Plata Prince, su participación no debería limitarse a reuniones convocadas para solucionar problemas técnicos o presentar iniciativas de implementación. Deben involucrarse en las discusiones de la junta directiva y de la alta gerencia, incluso cuando los temas centrales sean las finanzas, las operaciones, los recursos humanos, las ventas o el mercadeo.
Esto exige ampliar sus conocimientos más allá de la especialización técnica y comprender las necesidades de las diferentes áreas. Solo así podrán identificar oportunidades en las que la inteligencia artificial contribuya a modificar la manera en que funciona el negocio.
El consultor diferenció dos formas de incorporar esta tecnología: utilizarla para mejorar un procedimiento existente o replantear completamente ese procedimiento a partir de las posibilidades que ofrece la IA. Esta última alternativa implica revisar los procesos actuales y determinar si es necesario transformarlos, en lugar de limitarse a añadir una herramienta sobre una estructura que puede no ser adecuada.
Como parte de esta visión, planteó cinco preguntas que deberían orientar las conversaciones entre los responsables tecnológicos y la dirección empresarial: qué problemas se busca resolver, cómo se medirá el valor generado, cuáles son las iniciativas prioritarias bajo el principio 80/20, si es posible escalar los proyectos con costos y riesgos controlados y si los líderes de tecnología están participando en las decisiones estratégicas.
Una de las preguntas que propuso llevar directamente a la alta dirección resume este cambio de enfoque: “¿Cuál es tu mayor dolor en estos momentos?”. A partir de esa respuesta, los responsables tecnológicos podrán identificar necesidades empresariales y plantear soluciones vinculadas con los objetivos de la organización.
El objetivo es que estos profesionales dejen de ser considerados únicamente responsables de integrar y operar herramientas para convertirse en participantes de las decisiones que determinan el crecimiento de la organización.
Plata Prince cerró su intervención con una reflexión sobre el papel de quienes lideran estos procesos. La disponibilidad de soluciones tecnológicas no garantiza por sí misma una transformación empresarial: su impacto depende de las decisiones, la capacidad de ejecución y el liderazgo de las personas responsables de incorporarlas.
“El impacto real está en ustedes”, afirmó al dirigirse a los asistentes. Su planteamiento final estuvo relacionado con la necesidad de adoptar una visión de “tecnología con propósito”, en la que la inteligencia artificial no se limite a reducir costos, sino que contribuya a fortalecer la posición de las empresas en sus mercados.
