La llegada de ChatGPT en 2022 impulsó una transformación más acelerada, con la inteligencia artificial generativa (GenAI) como protagonista. Su capacidad para procesar datos, automatizar tareas y redefinir modelos de interacción ha llevado a las empresas a una fase de experimentación histórica, que aunque ambiciosa también plantea la pregunta de qué tan preparadas están realmente para escalar en este camino.

Mientras muchas empresas se consideran a sí mismas «avanzadas» en materia de IA,
pocas han desarrollado realmente un tejido organizacional necesario para que esta
adopción sea escalable y sostenible. Así lo revela el más reciente de EPAM Systems Inc.
From Hype to Impact: How Enterprises Can Unlock Real Business Value with AI, en el que
fueron encuestados más de 7.300 líderes empresariales y desarrolladores de compañías
con más de 10.000 empleados en nueve países y ocho industrias clave.

El costo de la productividad y eficiencia
Dicho informe identifica tres prioridades entre las empresas que han decidido adoptar la IA en sus procesos: mejorar la productividad, aumentar la eficiencia operativa y optimizar la experiencia del cliente. Pero existen metas de mayor alcance, como el crecimiento de ingresos o la innovación disruptiva, que aparecen en las últimas posiciones.

El estudio concluye que estas iniciativas con IA todavía están centradas en lo que definen
como «quick wins», logros de corto plazo que no permiten pensar en una transformación de más envergadura y sostenida en el tiempo. Y es que la autopercepción que tienen muchas empresas sobre su adopción de IA no responde precisamente al verdadero alcance que esto pueda tener.

De las encuestadas, un 49% se autodefine como «avanzado» en madurez de IA y un 5% se
considera «disruptor». No obstante, los datos muestran que solo el 30% de los más avanzados ha podido, realmente, escalar el uso de la IA en toda la organización. Además,
más de la mitad de las compañías disruptoras le atribuyen al uso de IA más del 50% de sus utilidades proyectadas para el 2025, algo que deja en evidencia un diferencial competitivo basado en la ejecución estratégica.

La madurez en IA exige visión estratégica
Según lo recomiendan los expertos de EPAM, para alcanzar un verdadero nivel de madurez
en IA no es suficiente con implementar modelos predictivos o asistentes conversacionales, sino de orquestar coherentemente la tecnología, los datos, la ciberseguridad, la gobernanza
y las capacidades humanas necesarias para sostener esa transformación.

Hacerlo implica ir más allá de resolver tareas puntuales o casos de uso aislados y empezar
a vincular la IA con los objetivos centrales del negocio, pues de esta manera ella podrá
convertirse en una herramienta generadora de valor a largo plazo, capaz de transformar
industrias, abrir nuevas fuentes de ingresos y mejorar radicalmente la experiencia de
clientes y colaboradores.