Por Carlos Eduardo Díaz, Country Manager de Keyrus Colombia
- La lección para 2026 es clara: la IA no es una bala de plata ni un fin en sí mismo. Es un habilitador, cuando se implementa con visión, disciplina y propósito.
2026 marcará un punto de quiebre: la inteligencia artificial dejará de ser un piloto eterno para convertirse —por fin— en impacto real. Pero ese salto no ocurre por arte de magia. Requiere método, madurez y una visión organizacional que vaya más allá del entusiasmo tecnológico.
La evidencia es contundente. Un estudio reciente del MIT, incluido en el informe The GenAI Divide: State of AI in Business 2025, revela que solo el 5 % de los proyectos piloto de IA generativa logra un impacto medible y positivo en las empresas. El 95 % restante se queda en la promesa, sin traducir la inversión en resultados reales para el negocio.
Esto sucede, porqué muchas compañías siguen abordando la IA como si adoptar la plataforma más nueva garantizara éxito. Empiezan por la herramienta antes que por el problema, avanzan sin definir objetivos de negocio claros o sin establecer criterios de éxito. Y cuando la base —los datos— presenta fallas, el castillo se tambalea: información incompleta, sesgos, baja calidad o falta de accesibilidad son obstáculos persistentes en la región.
El factor humano tampoco es menor. El informe del MIT señala que gran parte de las organizaciones no están preparadas para integrar la IA de forma profunda. Falta integración con los sistemas internos, capacidades técnicas, formación, y sobre todo una cultura de datos que sostenga los cambios.
Cuando la adopción no va acompañada de gobernanza de datos, diseño de flujos de trabajo e integración real, la IA puede volverse más un costo que una palanca de innovación. Incluso la inversión masiva —entre 30.000 y 40.000 millones de dólares en iniciativas de IA generativa, según el estudio— no garantiza resultados si la implementación es superficial.
Entonces, ¿cómo asegurar que 2026 sea el año en el que la IA deje de ser promesa y se convierta en valor tangible? La experiencia reciente sugiere una ruta clara:
- Diagnóstico riguroso de madurez digital y calidad de datos. Antes de invertir, se debe saber con qué datos cuenta la empresa, su calidad, su nivel de gobernanza y si realmente están listos para alimentar modelos que generen valor.
- Criterios de éxito medibles desde el negocio. Ahorro, eficiencia, ingresos, retención, escalabilidad. El impacto debe poder cuantificarse y debe hablar el lenguaje del negocio, no solo el de los modelos y sus métricas técnicas.
- Pilotos pequeños, estratégicos y escalables. Mejor probar en procesos críticos y de alto impacto, medir resultados y escalar únicamente cuando exista evidencia real de valor. Evita quemar presupuesto y ganar aprendizajes más rápido.
- Gobernanza y monitoreo continuo. La IA no se “implementa” y se olvida. Requiere supervisión, datos confiables, trazabilidad, actualizaciones y un modelo de responsabilidad claro.
- Talento preparado y cultura de adopción. La IA es tan poderosa como la organización que la adopta. Sin equipos formados, procesos definidos y liderazgo comprometido, cualquier iniciativa se diluye.
Pese a los desafíos, ya vemos señales alentadoras. En sectores como alimentos y bebidas, retail, comercio electrónico y manufactura, la IA está ayudando a predecir demanda, optimizar inventarios, automatizar tareas repetitivas o personalizar la experiencia del cliente. Estos casos demuestran algo clave: la IA no fracasa por falta de capacidad técnica, sino por falta de visión, estrategia y cultura organizacional.
La lección para 2026 es clara: lla IA no es una bala de plata ni un fin en sí mismo. Es un habilitador poderoso cuando se implementa con propósito, disciplina y arquitectura sólida. Las organizaciones que prioricen la calidad de los datos, definan rutas claras de valor y comprometan a sus equipos estarán mejor posicionadas para transformar la IA en resultados sostenibles y, sobre todo, en ventaja competitiva real.
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