La carrera por incorporar inteligencia artificial, generar un mayor retorno de inversión y fortalecer la competitividad empresarial ya no está limitada por la disponibilidad tecnológica, sino por la capacidad de las organizaciones para transformar sus procesos internos, desarrollar nuevas habilidades entre sus colaboradores y medir el impacto real de estas soluciones en el negocio.
Carlos Mattos, Chief Technology Officer (CTO) Latam de GFT Technologies, advirtió que el mayor retorno de inversión (ROI) de la IA en 2026 no provendrá de la herramienta utilizada, sino de la forma en que las compañías rediseñen su operación para integrar sistemas inteligentes de manera estratégica.
El directivo señaló que, pese a la acelerada evolución de la inteligencia artificial, la adopción empresarial aún se encuentra en una etapa temprana. Citó datos de Boston Consulting Group (BCG), según los cuales únicamente el 13% de las organizaciones en el mundo utiliza agentes de IA dentro de sus flujos de trabajo.
A su juicio, esta brecha no responde a limitaciones tecnológicas, sino a factores organizacionales. “La tecnología ya está lista, pero la mayoría de las empresas aún no. Las herramientas existen, los casos de éxito están documentados y el potencial ha quedado demostrado en prácticamente todos los sectores. Lo que falta es la capacidad de las organizaciones para transformar la manera en que operan”.
La IA agéntica transforma los procesos empresariales
Mattos explicó que la nueva generación de inteligencia artificial va mucho más allá de los asistentes conversacionales y abre nuevas posibilidades para la operación empresarial.
La denominada IA agéntica permite desarrollar sistemas capaces de tomar decisiones, ejecutar acciones e interactuar de forma autónoma con múltiples plataformas empresariales, lo que reduce la necesidad de intervención humana en tareas repetitivas o procesos complejos.
Al mismo tiempo, conceptos como living intelligence, que integra inteligencia artificial, sensores avanzados y biotecnología, o la llamada IA física, aplicada a robots y sistemas industriales, muestran la velocidad con la que evoluciona el ecosistema tecnológico.
Sin embargo, advirtió que el principal desafío continúa siendo el mismo. “El problema nunca ha sido la tecnología. El verdadero reto está en lograr que las organizaciones cambien la forma en que trabajan”.
Con base en su experiencia con instituciones financieras en América Latina, el CTO de GFT identificó tres factores que siguen limitando la implementación masiva de inteligencia artificial.
El primero es el temor de los colaboradores a que estas herramientas sustituyan puestos de trabajo; el segundo, la falta de indicadores claros para medir el retorno de inversión; y el tercero, la complejidad de integrar las nuevas soluciones con los sistemas heredados que sostienen las operaciones críticas de las empresas.
“Muchas organizaciones siguen tratando la inteligencia artificial como un proyecto experimental, cuando debería formar parte de su infraestructura operativa. Esa diferencia determina quién logra generar valor y quién únicamente acumula pruebas de concepto”.
Mattos aseguró que uno de los aspectos más subestimados dentro de las estrategias de IA es el desarrollo de capacidades digitales entre los colaboradores.
Explicó que los equipos que comprenden el funcionamiento de los agentes inteligentes suelen percibirlos como herramientas para incrementar su productividad, mientras que quienes no reciben capacitación los interpretan como una amenaza para su empleo.
“La alfabetización en inteligencia artificial dejó de ser una iniciativa opcional. Hoy es un requisito para que las organizaciones puedan capturar el verdadero valor de estas tecnologías”.
El rediseño de procesos elevará el retorno de la IA
Para el especialista, muchas compañías continúan enfocando sus proyectos de inteligencia artificial en la automatización de tareas aisladas, cuando el verdadero potencial se encuentra en rediseñar procesos completos.
Automatizar actividades individuales sin modificar el flujo operativo, explicó, únicamente acelera las ineficiencias existentes.
“Automatizar una tarea dentro de un proceso roto solo produce un proceso roto más rápido. El verdadero salto ocurre cuando las organizaciones revisan sus operaciones, eliminan redundancias y reducen los tiempos de decisión”.
Añadió que la transición desde la automatización tradicional hacia modelos inteligentes implica replantear la forma en que las áreas colaboran, comparten información y toman decisiones.
“En la mayoría de los casos, el cambio más importante no está en la tecnología, sino en cómo se organiza el trabajo y se coordinan los equipos”.
Otro de los elementos que, a juicio de Mattos, definirá el éxito de la inteligencia artificial será la capacidad para generar confianza en sistemas cada vez más autónomos.
Destacó que herramientas como las marcas de agua digitales para contenido generado por IA dejarán de ser únicamente soluciones técnicas para convertirse en componentes fundamentales de seguridad, autenticidad y trazabilidad.
Esta necesidad será especialmente relevante para industrias altamente reguladas, como la banca, los servicios financieros o la salud.
“Sin mecanismos que garanticen trazabilidad y confianza verificable, la inteligencia artificial difícilmente pasará de proyectos piloto a convertirse en parte de la operación crítica”.
Mattos afirmó que la discusión empresarial ya no debería centrarse en seleccionar la plataforma de inteligencia artificial más avanzada, sino en desarrollar la capacidad organizacional necesaria para generar resultados.
El desafío consistirá en construir organizaciones capaces de integrar estas tecnologías dentro de su operación diaria, mediante objetivos claros, métricas de desempeño, capacitación continua y estructuras preparadas para coordinar sistemas complejos.
“Elegir la herramienta es probablemente la parte más sencilla. Lo realmente difícil es liderar el cambio organizacional que permitirá convertir esa inversión en resultados”.
Consideró que aquellas empresas que mantengan la inteligencia artificial como un experimento aislado perderán competitividad frente a organizaciones que ya comenzaron a rediseñar sus procesos y preparar a sus equipos para trabajar junto con sistemas autónomos.
“La ventaja competitiva no la determina la herramienta que una empresa compra. La define todo lo que es capaz de reorganizar alrededor de la inteligencia artificial”.
