Estamos midiendo cuántas empresas adoptan inteligencia artificial, cuántas personas utilizan estas herramientas y cuánto están invirtiendo las organizaciones en tecnología. Pero hay una pregunta bastante más relevante que todavía respondemos con poca evidencia: ¿Cuánto valor económico está generando realmente la IA?
El reciente informe “Crear valor en la economía digital: la empresa chilena ante la aceleración de la Inteligencia Artificial”, presentado por la Universidad Técnica Federico Santa María, pone precisamente esta brecha en el centro de la discusión. Su planteamiento es relevante: dice que hemos avanzado en medir digitalización, inversión y madurez tecnológica, pero todavía nos falta comprender y cuantificar cómo esas capacidades se traducen en creación de valor empresarial.
Y esta distinción no es menor.
Una organización puede tener cientos de colaboradores utilizando IA, múltiples proyectos implementados y una importante inversión tecnológica, sin que ello se traduzca necesariamente en mejores resultados para el negocio.
Automatizar una tarea no equivale a mejorar la productividad de una empresa. Ahorrar tiempo tampoco significa crear valor si ese tiempo no se transforma en mayor capacidad, mejores decisiones, menores costos o nuevas oportunidades de crecimiento.
Desde mi experiencia en la dirección y transformación de organizaciones, considero que uno de los principales riesgos es confundir la velocidad de adopción con la profundidad de la transformación.
La tecnología puede incorporarse rápidamente. Lo complejo es integrarla a los procesos, desarrollar nuevas capacidades, modificar formas de trabajo y conseguir que su impacto llegue efectivamente a los resultados del negocio. Es ahí donde se construye la ventaja competitiva.
Por eso, la conversación en los directorios debe evolucionar. No basta con preguntar cuántas iniciativas de IA estamos desarrollando o qué herramientas estamos utilizando. Debemos exigir mayor claridad respecto de qué problemas estratégicos estamos resolviendo, qué indicadores esperamos mejorar y cómo comprobaremos el valor generado.
Esto tampoco significa exigir retornos inmediatos. Las transformaciones relevantes requieren inversiones complementarias en talento, datos, procesos y gestión del cambio. Pero precisamente por eso necesitamos mejores mecanismos de medición, capaces de distinguir entre actividad tecnológica, capacidades desarrolladas y resultados económicos.
El desafío para Chile es especialmente importante. Si queremos que la inteligencia artificial contribuya efectivamente al crecimiento y la competitividad del país, necesitamos avanzar hacia indicadores que permitan comprender no solo quiénes adoptan estas tecnologías, sino quiénes están logrando capturar su potencial económico.
La adopción es el punto de partida, no el indicador final del éxito.
En los próximos años, la diferencia entre las empresas no estará determinada únicamente por quiénes incorporaron primero la inteligencia artificial, sino por quiénes fueron capaces de integrarla a su estrategia y convertirla en resultados sostenibles.
Porque la verdadera medida del avance de la IA no será cuánto la utilizamos, sino cuánto valor somos capaces de crear con ella.
Muy de acuerdo Carolina. Debe medirse el aporte de la IA y debe ser superior y mas rentable que métodos tradicionales. La sistematizacion para evaluación de mayor valor se llama administración prospectiva que permite a través de agentes asegurar metas estratégicas. Felicidades