IA en Colombia: mala implementación dispara hasta 60% del gasto innecesario

Cali, mayo de 2026 | En los últimos tres años, pocas decisiones corporativas en Colombia se tomaron con tanta urgencia y tan poca hoja de ruta como la adopción de inteligencia artificial. La tecnología entró rápidamente a las compañías, primero en tareas operativas y después en las discusiones estratégicas. Ese orden explica parte de las dudas que hoy siguen existiendo alrededor de sus resultados, costos e impacto real dentro de las organizaciones. El avance es evidente. Según datos de EY, el 92 % de los trabajadores en Colombia ya utiliza herramientas de inteligencia artificial en sus labores y el 34 % lo hace diariamente. A esto se suma que el 22 % de las compañías en el país ya implementó más del 40 % de sus iniciativas de IA generativa, duplicando el promedio regional, de acuerdo con Bain & Company. A pesar de esa aceleración, muchas empresas todavía tienen dificultades para identificar dónde la IA aporta valor concreto al negocio y dónde termina convirtiéndose en una inversión difícil de justificar. “Lo que más vemos es que las empresas arrancan al revés. Parten de la tecnología y luego buscan un problema que justifique usarla, cuando debería ser exactamente lo contrario. El punto de partida siempre tiene que ser una oportunidad de valor real: una ineficiencia operativa, un cuello de botella en costos, una diferenciación de producto. Y desde ahí preguntarse si la IA puede resolver eso mejor que otras alternativas”, destacó Diego Gamboa, Chief Technology Officer de Siesa. En ese escenario, las plataformas que integran la operación de las empresas, desde la información financiera hasta los procesos logísticos, comerciales y administrativos, se han convertido en uno de los principales puntos de entrada para la inteligencia artificial dentro de las organizaciones. Este tipo de sistemas permite automatizar tareas repetitivas, fortalecer la analítica predictiva y acelerar la toma de decisiones a partir de información centralizada y en tiempo real. “Durante años, las plataformas empresariales, como los ERP, funcionaban como sistemas rígidos donde las personas tenían que adaptarse a la tecnología. Hoy las empresas necesitan herramientas mucho más flexibles, capaces de entender la operación y ayudar a tomar decisiones más rápido. Todas las compañías deberían integrar IA, pero en la medida que corresponde a su realidad”, agrega Gamboa. Una mala implementación de la IA deja costos ocultos Uno de los puntos ciegos más recurrentes en los proyectos de IA corporativa no es técnico, sino financiero. Cuando una empresa empieza a construir flujos de trabajo sobre modelos de inteligencia artificial, los costos pueden escalar rápidamente si no existen buenas prácticas de gestión. La falta de estrategias de caching, entendida como una gestión eficiente de la memoria de los modelos para evitar tareas repetitivas y consumo innecesario de recursos, sumada a instrucciones mal estructuradas y contextos deficientes, puede representar entre el 40 % y el 60 % del gasto innecesario en algunos procesos de implementación. A ese sobrecosto se suma otro factor frecuentemente subestimado: la capacitación de los equipos. En muchas compañías, las herramientas se implementan sin procesos claros para enseñarles a los colaboradores cómo dar contexto útil a la IA o cómo formular instrucciones que realmente generen resultados de negocio. “Muchas empresas terminan usando inteligencia artificial para lo mismo que antes usaban Google. Cuando no hay formación, objetivos claros ni procesos detrás, la tecnología no genera valor real para el negocio”, añade Gamboa. Dónde sí se está viendo el impacto de la IA Hoy el impacto más visible de la inteligencia artificial dentro de las empresas empieza a concentrarse en áreas relacionadas con productividad, velocidad de respuesta y toma de decisiones. Uno de los casos más evidentes está en el desarrollo de software, donde algunas compañías ya lograron acelerar significativamente sus ciclos de producción tras integrar herramientas de IA en sus procesos internos. Otro de los usos que gana relevancia está relacionado con la analítica predictiva aplicada al negocio. La posibilidad de anticipar comportamientos de demanda, movimientos de inventario o variaciones en flujo de caja se está convirtiendo en una herramienta cada vez más útil para áreas financieras, comerciales y operativas que necesitan reaccionar con mayor rapidez frente a cambios del mercado. También empieza a verse un impacto importante en la automatización de tareas manuales y repetitivas. En muchos casos, la IA está ayudando a reducir tiempos operativos y liberar capacidad para actividades de mayor valor estratégico, mientras los equipos mantienen su rol en la validación y análisis de la información. Después de una primera etapa marcada por la urgencia de adoptar inteligencia artificial, las empresas empiezan a entrar en una fase más pragmática, enfocada en identificar qué procesos mejora la tecnología y qué impacto real tiene sobre la operación y la productividad.