El 74 % de las mayores corporaciones del mundo ejecuta ya al menos una solución de inteligencia artificial en producción, y la mitad admite que no mide su retorno o que todavía es pronto para hacerlo. La encuesta de Plug and Play entre compañías del Fortune 500 y del Forbes Global 2000, publicada a principios de agosto, retrata con precisión incómoda el estado real del despliegue empresarial.
El dato de adopción merece leerse sin cinismo. Tres de cada cuatro grandes organizaciones han sacado la inteligencia artificial del laboratorio y la han puesto a trabajar sobre procesos vivos, algo que hace dos años parecía improbable. Solo el 5 % de las compañías encuestadas se describe como nativa en IA, mientras que el 37 % la opera dentro de una única función y el 32 % la ha extendido a varias. El despliegue dejó de ser la restricción; el problema se ha desplazado a demostrar qué produce.
La medición empeora justo donde debería resultar más sencilla
Entre las organizaciones que ejecutan IA en una sola función, la etapa más temprana y más acotada de la producción, el 74 % declara que es demasiado pronto para medir el retorno o que sencillamente no lo sigue. El resultado contradice lo esperable, porque un despliegue estrecho debería facilitar la atribución: un proceso, un equipo, un antes y un después. La explicación probable tiene que ver con el origen de esos proyectos, que nacen dentro de una función deseosa de probar la herramienta, sin línea base documentada, sin caso de negocio y sin nadie obligado a defender una cifra al cabo de dos trimestres. Cuando el proyecto se amplía, ya no queda punto de partida contra el que comparar.
Los cimientos de datos y la gobernanza pesan más que el modelo
Los encuestados sitúan los cimientos de datos como la primera barrera para escalar, con un 71 %, seguidos de las dificultades de gobernanza, con un 53 %, y de la integración con sistemas heredados, con un 26 %. Ninguno de esos tres obstáculos se resuelve cambiando de proveedor de modelo, que es precisamente donde se concentra la mayor parte del debate público. El orden de prioridades en la selección de proveedor apunta en la misma dirección: el 92 % coloca privacidad, explicabilidad y cumplimiento por delante del rendimiento (74 %) y de la flexibilidad (53 %). En 2024, cuando las puntuaciones en pruebas comparativas cerraban contratos, esa jerarquía habría resultado impensable.
Quién responde del retorno
Solo el 21 % de la propiedad de la IA reside en un director de IA, un responsable específico o un centro de excelencia; el 37 % está en manos de directivos de función o de línea de negocio. Me parece la asignación correcta, porque el valor se genera dentro del proceso y quien responde del resultado debe controlar la herramienta. Esa propiedad exige una contrapartida que casi nadie impone: definir la métrica antes de desplegar. Mientras el retorno se discuta al final, seguirá siendo una conversación de justificación y no un instrumento de gestión.
Lo que haría con este dato
Recomiendo tres decisiones concretas a cualquier organización que reconozca su propia situación en esta encuesta. La primera, documentar la línea base del proceso antes de conectar nada, con el coste, el tiempo de ciclo y la tasa de error que se tengan hoy, por imperfectos que sean. La segunda, asignar a cada caso de uso una única métrica de negocio, un responsable con nombre y una fecha de revisión, en lugar de un cuadro de indicadores técnicos que nadie interpreta. La tercera, revisar la cartera cada trimestre con autoridad real para apagar lo que no rinde, porque una cartera de la que nunca se retira nada acaba consumiendo el presupuesto que necesitan los casos que sí funcionan.
La encuesta describe un problema de disciplina de gestión, resoluble con las herramientas que las direcciones financieras llevan décadas aplicando a cualquier otra inversión. Lo llamativo es que se haya tardado tres años en aplicarlas aquí.
Fuente: Forbes
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Este análisis forma parte de La Sociedad Artificial, la newsletter semanal de Luis Sotillos en LinkedIn sobre estrategia digital e inteligencia artificial en la nueva fase de evolución de internet.