La lección del Mundial 2026 para los líderes obsesionados con la inteligencia artificial

Antes de desplegar agentes de IA, automatizaciones o asistentes generativos, las organizaciones necesitan identificar dónde se genera valor, cuáles son sus principales cuellos de botella y qué problemas de negocio buscan resolver

Primer plano del trofeo dorado de la Copa Mundial de la FIFA, con un anillo verde en la base. Detrás, monitores muestran gráficos, números y estadísticas en tonos azules.
Muchas compañías están concentradas en incorporar herramientas, aunque el verdadero desafío es mucho más profundo (Imagen ilustrativa Infobae)
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Cuando el Mundial 2026 comenzó, 48 selecciones empezaron a competir por el mismo objetivo. Algunas llegaron con las mayores figuras del planeta. Otras, con presupuestos mucho más modestos. Sin embargo, la historia del fútbol demuestra que el talento por sí solo no alcanza. Los equipos que llegan más lejos suelen ser aquellos que logran construir un sistema de juego coherente, adaptarse a distintos escenarios y ejecutar una estrategia con disciplina. Las empresas que hoy están incorporando inteligencia artificial enfrentan un desafío similar.

Desde hace dos años, una de las conversaciones empresariales más frecuentes gira en torno a cómo adoptar IA lo más rápido posible. Pero a medida que la tecnología madura, empieza a quedar claro que la velocidad de adopción no garantiza resultados.

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Según una encuesta global reciente de PwC, más de la mitad de los CEOs afirma que sus inversiones en inteligencia artificial todavía no generaron beneficios concretos para sus organizaciones. El dato no es aislado. De hecho, un relevamiento de S&P Global Market Intelligence realizado en 2025 sobre más de 1.000 empresas encontró que el 42% abandonó la mayoría de sus iniciativas de IA durante ese año, frente al 17% del año anterior.

¿Por qué sucede esto? Porque muchas compañías están concentradas en incorporar herramientas, aunque el verdadero desafío es mucho más profundo.

Ningún director técnico serio arma un equipo únicamente porque un jugador está de moda. Primero define una estrategia, entiende las fortalezas y limitaciones de su plantel y luego decide cómo aprovechar mejor los recursos disponibles. En el mundo corporativo debería ocurrir exactamente lo mismo. Antes de desplegar agentes de IA, automatizaciones o asistentes generativos, las organizaciones necesitan identificar dónde se genera valor, cuáles son sus principales cuellos de botella y qué problemas de negocio buscan resolver.

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La diferencia puede parecer sutil, pero es determinante. Una empresa que agrega IA sobre procesos ineficientes, probablemente termine automatizando ineficiencias. En cambio, una organización que aprovecha la tecnología para rediseñar la forma en que trabaja tiene más posibilidades de capturar mejoras reales en productividad, experiencia del cliente y velocidad de ejecución.

También existe otro paralelismo con el fútbol de alto rendimiento. Los grandes equipos no dependen exclusivamente de sus estrellas, sino que necesitan que todo el sistema funcione.

De la misma manera, la IA requiere procesos preparados, datos confiables, liderazgo alineado y personas capaces de incorporar nuevas formas de trabajo. Por eso, el principal obstáculo para capturar valor con inteligencia artificial rara vez es tecnológico. En la mayoría de los casos, los desafíos aparecen en la gestión del cambio, la definición de prioridades y la capacidad de transformar la experimentación en resultados medibles.

El camino para revertir esta tendencia no es complejo en su lógica, aunque sí exigente en su ejecución: identificar los cuellos de botella y las ineficiencias reales del negocio, rediseñar los procesos que los generan e incorporar IA donde pueda generar valor medible para la organización y sus clientes.

A medida que la presión competitiva aumenta, muchas organizaciones sienten que no pueden darse el lujo de esperar. Y tienen razón. Pero existe una diferencia importante entre moverse rápido y moverse sin dirección. La primera decisión puede generar ventajas competitivas. La segunda, suele producir frustración, desgaste y proyectos que nunca superan la etapa piloto.

El Mundial 2026 volverá a demostrar que el éxito no depende únicamente del talento o de los recursos disponibles, sino de la capacidad para convertirlos en resultados concretos.

Dicho esto, el mayor riesgo con la IA es gastar millones implementando tecnología en procesos que no agregan valor ni al negocio, ni al cliente.

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