Cada cierto tiempo, nuestro mundo empresarial vive otra revolución tecnológica. Quienes llevamos décadas en la actividad empresarial, especialmente en tecnología, recordamos algunas: la arquitectura cliente-servidor, Internet y la burbuja dot-com, el comercio electrónico, los ERP, CRM, blockchain y big data.
Todas aportaron beneficios reales, con un elemento en común: durante un tiempo, parece que ninguna empresa puede darse el lujo de quedarse fuera. Hoy ocurre algo muy parecido.
No hay reunión de directorio, oferta de consultoría, programa de educación ejecutiva, conferencia o publicación empresarial donde la IA no ocupe un lugar central. Ningún CEO desea parecer rezagado, ningún consultor desea perder la oportunidad de negocio y ningún directorio quiere transmitir a sus accionistas que la organización está perdiendo este tren innovador. No se trata de vanidad ni de una mala práctica. Es una reacción humana casi inevitable.
Muchas revoluciones tecnológicas aparecen como soluciones en busca de un problema. En estrategia, primero se identifica el problema; después se decide si la IA es la mejor solución. La diferencia parece sutil, pero cambia por completo la calidad de la decisión.
El problema aparece cuando la conversación comienza preguntando: «¿Qué proyecto de IA debemos lanzar?», en lugar de: «¿Qué problema del negocio necesitamos resolver de mejor manera con ella que sin ella?».
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Muchas revoluciones tecnológicas aparecen como soluciones en busca de un problema. En estrategia, primero se identifica el problema; después se decide si la IA es la mejor solución. La diferencia parece sutil, pero cambia por completo la calidad de la decisión.
La inteligencia artificial representa uno de los avances tecnológicos más importantes de las últimas décadas. Sin embargo, sus desarrolladores enfrentan enormes desafíos económicos e incertidumbre sobre futuras exigencias regulatorias estatales, que podrían elevar sus costos y condicionar sus servicios. Según documentos financieros revisados por el Financial Times, OpenAI habría generado alrededor de US$13,000 millones en ingresos en 2025 y registrado pérdidas operativas cercanas a US$21,000 millones. Esto ilustra el costo de desarrollar la tecnología, aunque no determina el retorno para las empresas que la utilizan.
Para estas últimas, los datos son más relevantes. La encuesta global de PwC de enero del 2026, con respuestas de 4,454 CEO en 95 países y territorios, encontró que el 56% no había observado beneficios financieros significativos de la IA. Solo el 12% reportó simultáneamente mayores ingresos y menores costos.
McKinsey, en su informe The state of AI in 2026: On the road to ROI, de agosto de 2026, señala que apenas el 37% de sus encuestados reportó una contribución positiva de la IA al EBIT (utilidad antes de intereses e impuestos) de su organización, proporción prácticamente igual a la del año anterior. Aunque ocho de cada diez percibían mejoras en su productividad individual, el impacto financiero empresarial seguía siendo limitado.
No se trata de cuestionar el enorme potencial de la IA. Se trata de evitar que ese potencial se confunda con un retorno automático y nos haga perder el equilibrio.
La historia deja una gran enseñanza. Las empresas que obtuvieron mayores ventajas con Internet, el comercio electrónico y otras olas no fueron necesariamente las primeras en adoptar esas tecnologías, sino las que comprendieron mejor dónde creaban valor para sus clientes y dónde solo añadían complejidad. La ventaja competitiva rara vez proviene de adoptar primero una tecnología; casi siempre proviene de adoptarla mejor que los demás.
Por eso, conviene comenzar con proyectos pequeños de IA, medir resultados y, sobre todo, iterar. Lo que implementemos hoy requerirá ajustes: ni la tecnología ni nuestra forma de aprovecharla serán definitivas.
Y hay una prioridad que no debería perderse de vista: el servicio al cliente. Automatizar la atención puede reducir costos, pero si dificulta resolver un problema, el ahorro puede terminar costando satisfacción y lealtad. La experiencia del cliente debe ser un criterio central al evaluar cualquier iniciativa.
La IA llegó para quedarse y encontrará su lugar dentro de las organizaciones. Ese lugar no debería definirlo la moda ni la presión del mercado, sino un profundo análisis económico y estratégico, acompañado de aprendizaje continuo y cuidado por el cliente.
