La Inteligencia Artificial (IA) ha alcanzado un punto de madurez en el entorno empresarial de América Latina. Sin embargo, la distancia entre las expectativas generadas por esta tecnología y los resultados reales en las organizaciones sigue representando un desafío para los líderes de negocio y transformación digital.
De acuerdo con datos del estudio State of AI in Business del MIT, el 95% de los proyectos de Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) no logra llegar a una etapa productiva. A ello se suma que solo uno de cada cinco directores generales reporta beneficios tangibles en ingresos o reducción de costos derivados de la IA, según PwC.
Inteligencia Artificial en empresas: el reto está en la implementación
Para Baufest, el problema no radica en la tecnología, sino en la forma en que las organizaciones seleccionan, diseñan e implementan sus iniciativas de IA empresarial. Ariel Bensussán y Enrique Bermeo, Solution Architects de la firma, señalaron que muchas estrategias se quedan estancadas antes de generar valor de negocio.
Durante su participación en América Digital México 2026, celebrado en la Ciudad de México, los especialistas destacaron la necesidad de abandonar el enfoque basado en tendencias y concentrarse en resultados operativos medibles que contribuyan a los objetivos de las organizaciones.
IA Generativa y transformación digital: más allá de las pruebas de concepto
En la conferencia “Del hype al valor: escalando soluciones de IA en producción”, Ariel Bensussán explicó que uno de los errores más comunes es asumir que una prueba inicial exitosa garantiza el éxito a gran escala.
“Tener éxito en una Prueba de Concepto (POC) es un paso necesario, pero no es suficiente. No garantiza el éxito cuando se intenta escalar la adopción de la IA a nivel productivo”, afirmó el especialista.
Bensussán destacó que las empresas deben preparar su infraestructura, procesos y capacidades internas para que los proyectos de IA empresarial puedan integrarse de forma efectiva a la operación diaria y generar beneficios sostenibles.
Gobernanza, seguridad y sostenibilidad: claves para escalar la IA
Por su parte, Enrique Bermeo identificó tres factores fundamentales para llevar proyectos de IA a producción: gobernanza y seguridad desde el diseño, sostenibilidad tecnológica y una correcta selección del problema de negocio que se busca resolver.
El ejecutivo señaló que las organizaciones deben priorizar iniciativas que respondan a necesidades concretas y que puedan medirse mediante indicadores de negocio, evitando inversiones impulsadas únicamente por tendencias de mercado.
Estos elementos son especialmente relevantes en sectores que avanzan aceleradamente en sus procesos de digitalización, como banca, retail, consumo masivo y manufactura, donde la IA ya forma parte de las estrategias de innovación y competitividad.
Arquitectura tecnológica para impulsar el valor de la IA
Bermeo afirmó que el debate empresarial ya no gira en torno a si las compañías deben adoptar Inteligencia Artificial, sino a cómo hacerlo de manera estructurada, segura y sostenible.
“La discusión corporativa ya no radica en si las empresas deben usar Inteligencia Artificial. El verdadero foco estratégico está en cómo hacerlo de manera estructurada y sostenible, utilizando la arquitectura como el puente entre la innovación y el impacto real en el negocio”, concluyó.
La ponencia de Baufest reunió a líderes empresariales, responsables de transformación digital, arquitectos de soluciones y directores de innovación interesados en convertir el potencial de la Inteligencia Artificial en resultados productivos y escalables dentro de sus organizaciones.
El mensaje central para las empresas fue claro: la siguiente etapa de la IA en América Latina no estará definida por el entusiasmo tecnológico, sino por la capacidad de transformar la innovación en valor operativo, eficiencia y crecimiento medible.
