La IA no se vende sola: Lecciones desde Silicon Valley.

La inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad estratégica para empresas de todos los tamaños. Sin embargo, el verdadero desafío es demostrar por qué un cliente debería pagar por ella. Mientras organizaciones de todo el mundo invierten miles de millones de dólares en esta tecnología, muchas continúan enfrentando el mismo desafío: transformar esas inversiones en resultados concretos de negocio.

Para Carol Macavilca, especialista en estrategia de comercialización tecnológica, infraestructura para inteligencia artificial y transformación empresarial, radicada en Silicon Valley desde 2016 y con un MBA de la Haas School of Business en UC Berkeley, este fenómeno refleja un problema más profundo que la tecnología. Lo denomina la brecha de adopción de la inteligencia artificial: la distancia entre el enorme potencial de la IA y la capacidad real de las organizaciones para convertirla en productividad, crecimiento y ventaja competitiva.

Desde Broadcom, Macavilca lidera estrategias comerciales para plataformas tecnológicas globales y trabaja con ecosistemas empresariales que incluyen compañías como Google, Microsoft, AWS y Oracle. Su experiencia también abarca consultoría estratégica, mejora de procesos y adquisiciones en Latinoamérica, además de haber participado, desde VMware, del proceso de integración posterior a su adquisición por Broadcom, una de las transacciones tecnológicas más importantes de la industria.

Desde ambos lados de la mesa, ha llegado a una conclusión: el éxito de la IA no depende únicamente de desarrollar mejores modelos, sino de entender qué problema resuelven, preparar a la organización para utilizarlos y demostrar por qué alguien debería pagar por sus resultados.

La IA no se compra; se compran resultados

¿Por qué tantas empresas tienen dificultades para monetizar la inteligencia artificial?

“Porque comienzan hablando de tecnología cuando deberían comenzar hablando del problema que buscan resolver”, afirma Macavilca.

Las organizaciones no compran algoritmos, modelos de lenguaje o infraestructura por sí mismos. Compran productividad, reducción de costos, mitigación de riesgos o nuevas oportunidades de crecimiento.

Uno de los ejecutivos con los que trabajó solía describir el desafío comercial del software con una frase provocadora: “Ustedes venden aire”.

La expresión no buscaba restarle valor a la tecnología. Se refería a que el cliente no puede tocar una plataforma, un algoritmo o una infraestructura digital. Solo puede percibir el resultado que producen.

Por eso, la pregunta principal no es qué puede hacer la inteligencia artificial, sino qué necesidad concreta del negocio resuelve y cuánto vale solucionarla.

Macavilca lo explica a partir de su trabajo con infraestructura tecnológica. Cuando Google decidió desarrollar sus propios chips especializados para inteligencia artificial, el objetivo no era únicamente mejorar el rendimiento técnico. También buscaba reducir su dependencia de un solo proveedor, asegurar capacidad para continuar escalando y construir infraestructura adaptada a sus propias necesidades.

Broadcom aportó el conocimiento y la capacidad tecnológica para acompañar ese proceso.

La lección para una startup o una empresa no es fabricar sus propios chips. Es comprender qué preocupación estratégica está detrás de la compra: reducir una dependencia, proteger márgenes, disminuir riesgos o desarrollar una capacidad que la organización todavía no posee.

Cuando una solución se conecta con esa necesidad, deja de ser una demostración tecnológica y comienza a convertirse en una propuesta de valor.

Esa misma lógica aplica, en otra escala, para cualquier empresa en Perú que hoy evalúa incorporar inteligencia artificial. La pregunta relevante no es qué tan avanzado es el modelo que usa, sino si resuelve algo concreto: reducir el tiempo de respuesta a un cliente, mejorar la tasa de conversión de un canal de ventas o liberar al equipo comercial de tareas repetitivas para enfocarlo en cerrar negocios de mayor valor.

Carol Macavilca, radica desde el 2016 en Silicon Valley.

La velocidad comienza con una casa ordenada

Desde América Latina solemos observar Silicon Valley como un entorno donde todo sucede rápidamente. Se lanzan productos, se prueban tecnologías y se toman decisiones a gran velocidad.

Macavilca propone una lectura distinta: muchas compañías pueden avanzar rápido porque llevan años organizando sus cimientos.

Han definido responsabilidades, desarrollado procesos para experimentar y construido estructuras de datos que les permiten medir lo que ocurre. Por eso pueden lanzar una iniciativa, evaluar sus resultados, corregirla o cancelarla sin tener que reconstruir toda la organización.

Esta diferencia es especialmente importante en la adopción de inteligencia artificial.

Muchas empresas quieren implementar IA porque sus competidores ya lo están haciendo, pero todavía no han definido qué proceso cambiará, quién será responsable, qué información utilizarán o cómo medirán el resultado.

La tecnología no resuelve por sí sola esos vacíos. Incluso puede amplificarlos.

Una organización preparada puede identificar rápidamente si un piloto funciona. Una organización desordenada puede pasar meses intentando determinar por qué los resultados no fueron los esperados o quién debía tomar una decisión.

Por eso, para Macavilca, adoptar IA no consiste únicamente en adquirir una herramienta. También exige preparar la organización para aprender, medir y actuar.

Los datos deben seguir a la estrategia

La experiencia de Macavilca durante la integración de VMware y Broadcom, una de las mayores adquisiciones de la industria tecnológica, valorizada en aproximadamente US$69 mil millones, le permitió observar otra dimensión del problema: los datos no tienen valor de manera aislada.

Cuando cambia la estrategia de una empresa, también cambia la información que necesita para tomar decisiones.

Después de la adquisición, no solo se modificaron productos, prioridades y relaciones comerciales. También fue necesario revisar qué datos seguían siendo útiles, qué nueva información necesitaba la organización y qué podían proporcionar sus socios tecnológicos.

En algunos casos, esto implicó renegociar contratos y redefinir los datos que debían intercambiarse. Incluso fue necesario adaptar reportes financieros y periodos de medición debido a las diferencias entre los calendarios fiscales de ambas compañías.

La experiencia dejó una enseñanza clara: acumular información no significa tener datos útiles.

“Los datos deben estar alineados con la estrategia del negocio”, explica Macavilca. Si la estrategia cambia, también deben revisarse las métricas, los reportes y las fuentes de información.

Esto es relevante no solo para grandes corporaciones. También lo es para startups que buscan inversión, crecimiento o una futura adquisición.

Una empresa será más difícil de valorar y escalar si sus cifras dependen del conocimiento informal de unas pocas personas, si nadie puede explicar cómo se calculan sus indicadores o si la información no puede integrarse con los sistemas de otra organización.

PeruSV: Comunidad Peruana de Profesionales en Silicon Valley

La verdadera brecha de la IA

La inteligencia artificial se está democratizando rápidamente. Lo verdaderamente escaso no será el acceso a la tecnología, sino la capacidad de convertirla en estrategia, adopción y resultados de negocio.

Para los profesionales y empresarios interesados en adoptar IA, la recomendación es comenzar con preguntas menos tecnológicas y más empresariales:

• ¿Qué problema queremos resolver?
• ¿Cuánto nos cuesta hoy?
• ¿Qué información necesitamos?
• ¿Quién será responsable?
• ¿Cómo sabremos si funcionó?

Si una empresa no puede responder esas preguntas, sostiene Macavilca, difícilmente podrá justificar la inversión, independientemente del nivel de sofisticación de su tecnología.

Mi lectura desde Lima

A Carol la conocí en un evento de PeruSV en el campus de la Universidad de Stanford, donde además he estado tomando un curso sobre inteligencia artificial. Fue una de esas conversaciones que uno recuerda porque conecta directamente con lo que veo todos los días en el terreno: en Flexi trabajamos con empresas de e-commerce y educación en Latinoamérica, y el patrón que describe Macavilca se repite constantemente, la tecnología casi nunca es el obstáculo real, el obstáculo es que la organización no ha definido qué resultado de negocio quiere mover ni quién es responsable de moverlo. Esta semana viajo de Silicon Valley a Lima para compartir, con un grupo cerrado de CEOs y gerentes generales de los sectores de educación y e-commerce, el playbook que vengo construyendo a partir de estas conversaciones. Quienes deseen sumarse pueden inscribirse aquí: https://luma.com/m5imwmct.