Una visión clara, auditable y financieramente accionable para convertir la Inteligencia Artificial en ventaja competitiva sostenible.
Por Néstor Altuve – Consultor en Estrategia, Finanzas e Inteligencia Artificial
La narrativa dominante dice que la Inteligencia Artificial no está generando el retorno prometido.
La realidad es más incómoda.
La IA no está fallando. Está exponiendo debilidades estructurales que ya existían: procesos mal diseñados, métricas incorrectas, decisiones sin disciplina financiera y una desconexión profunda entre tecnología y estrategia.
Los datos respaldan esta afirmación.
La 29ª Encuesta Global de CEOs de PwC (2026) revela que una proporción relevante de directivos aún no percibe retornos materiales derivados de la IA. Al mismo tiempo, el Informe KPMG 2025 sobre IA en España confirma que la inversión empresarial sigue creciendo.
Más inversión.
Menos retorno percibido.
No es un problema tecnológico. Es un problema de diseño estratégico.
La raíz del problema
El World Economic Forum (2025) advierte que muchas iniciativas fracasan porque las organizaciones digitalizan procesos ineficientes sin rediseñarlos primero.
McKinsey lleva años documentando que menos de un tercio de las transformaciones digitales generan mejoras sostenidas cuando no se interviene el modelo operativo.
Implementar IA sobre una arquitectura organizacional defectuosa no crea ventaja competitiva. Amplifica la ineficiencia.
Cinco fallas estructurales que bloquean el valor
1. Casos de uso mal definidos
MIT Sloan Management Review destaca que los proyectos exitosos parten de problemas operativos concretos, no de experimentos tecnológicos abstractos.
2. Infraestructura obsoleta
El WEF señala que la modernización tecnológica es condición previa para escalar IA.
3. Gobernanza débil de datos
KPMG subraya que la falta de estándares claros en gestión de datos limita la capacidad de capturar valor real.
4. Brecha de talento
McKinsey identifica la escasez de capacidades digitales como uno de los mayores frenos al impacto.
5. Métricas equivocadas
Muchas organizaciones miden precisión del modelo o número de pilotos, pero no impacto financiero.
Y lo único que importa es esto:
- ¿Reducimos costos?
- ¿Incrementamos ingresos?
- ¿Disminuimos riesgo?
- ¿Mejoramos productividad medible?
Dónde sí se genera valor
Cuando la IA se implementa con disciplina estratégica, los resultados son tangibles.
- Automatización inteligente (IBM): reducción de tiempos y errores en procesos administrativos.
- Mantenimiento predictivo (WEF / McKinsey): disminución de inactividad operativa.
- Atención al cliente con IA conversacional (IBM / Gartner): mejoras en tiempos de respuesta.
- Analítica predictiva comercial (McKinsey / BCG): optimización de pricing y forecasting.
La diferencia no está en el algoritmo. Está en el rediseño del proceso.
Cómo intervenir correctamente (6–18 meses)
- Definir 2–3 pilotos con impacto financiero claro.
- Establecer gobernanza formal (Comité de IA / Ejecutivo Encargado de la Transformación con IA).
- Invertir en alfabetización digital transversal.
- Medir exclusivamente indicadores económicos.
- Escalar solo lo que demuestra ROI.
Sin esto, la IA será apenas una herramienta costosa con narrativa brillante y resultado mediocre.
La verdad estratégica
PwC, McKinsey, KPMG, IBM y el World Economic Forum coinciden en un punto esencial:
La ventaja competitiva no proviene del modelo de IA.
Proviene de la capacidad organizacional para rediseñar decisiones.
La pregunta no es:
¿Estamos usando Inteligencia Artificial?
La pregunta es:
¿Estamos tomando mejores decisiones financieras gracias a ella?
La IA no está fallando.
Está revelando dónde la estrategia ya era débil.
Fuentes consultadas:
PwC – 29th Annual Global CEO Survey (2026)
PwC España – Encuesta Mundial de CEOs 2026
McKinsey – Global Survey on AI (última edición disponible)
McKinsey – Digital Transformation: Improving the Odds of Success
McKinsey – Rewiring Organizations for AI
McKinsey – AI in Sales & Marketing
KPMG – Inteligencia Artificial y Transformación en España (2025)
KPMG – Global AI Survey
World Economic Forum – Why AI Fails Without Process Optimization (2025)
World Economic Forum – Responsible AI Frameworks
MIT Sloan Management Review – AI Strategy & Execution Research
IBM – How AI Improves Efficiency (IBM Think)
IBM – Enterprise Conversational AI Insights
Gartner – CIO Agenda Reports
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