Así es la estrategia definitiva para saber si invertir en IA te hace o no ganar dinero

La inteligencia artificial vive su mayor boom en la historia empresarial, pero la pregunta clave sigue sin una respuesta fácil: ¿realmente invertir en IA hace ganar dinero o solo suma complejidad y moda? Hoy, miles de compañías se suman a la ola, impulsadas por la presión competitiva y el temor a quedarse atrás, pero muy pocas logran traducir esa inversión en beneficios tangibles.

La clave, según expertos como Juan Carlos Naranjo, gerente de soluciones de Red Hat Colombia, está en la estrategia y no en la simple adopción tecnológica.

La tendencia global muestra que la IA ya no es solo un experimento avanzado, sino el nuevo estándar para empresas que buscan eficiencia, diferenciación y mejores servicios. Sin embargo, la rápida adopción no siempre viene acompañada de resultados claros, y el entusiasmo puede convertirse en frustración si no se definen metas, indicadores y casos de uso concretos.

En entrevista exclusiva, Juan Carlos Naranjo explicó que el verdadero valor de la IA depende de cómo y para qué se implemente. “La IA vino para quedarse”, afirma, pero advierte que no basta con sumar chatbots o asistentes como Gemini y ChatGPT a la rutina diaria.

Hay que distinguir entre usar IA a nivel operativo (para automatizar tareas puntuales) y desplegar agentes inteligentes que optimicen procesos de negocio completos, transformen la experiencia del cliente o mejoren la generación de código y el análisis de comportamientos.

Cuál es el error más común a la hora de adoptar soluciones con IA

Para Naranjo, el error más común es adoptar la IA como una moda, sin una estrategia clara ni indicadores de éxito definidos. “Cuando la adopción ocurre como una moda y no hay una definición estratégica, las organizaciones difícilmente logran un retorno de inversión rápido. El truco está en tener claro qué problema quieres resolver y cómo vas a medir el antes y el después”, señala.

El reciente informe “GenAI Divide” del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) ilustra la magnitud del problema. Aunque el gasto mundial en IA generativa supera los miles de millones de dólares, solo el 5% de los proyectos piloto aporta valor medible y sostenible. El 95% restante se queda atrapado en la fase experimental, sin transformar procesos ni mejorar balances financieros.

El MIT identifica varios obstáculos: falta de herramientas que aprendan y evolucionen, ausencia de memoria contextual y el auge de la “shadow AI”, donde los empleados usan IA personal fuera del control de la organización. Esto último, aunque genera innovación, dificulta la integración y el control sobre los resultados.

¿Qué distingue a las empresas que sí ganan con IA?

Naranjo remarcó que el secreto está en la definición cuidadosa de los casos de uso y en la medición rigurosa del impacto. “Si defines bien los servicios por los que el cliente está dispuesto a pagar o las áreas donde puedes reducir costos operativos y logras automatizarlas, ahí está el retorno”, explicó el ejecutivo al equipo periodístico de Infobae.

Así mismo recalcó que la clave es evolucionar de simples experimentos a agentes que gestionen funciones de negocio, aprendan de la experiencia y se adapten a nuevas necesidades.

El experto de Red Hat sugiere que cada proyecto de IA debe tener un resultado esperado, un indicador claro de éxito y una medición del impacto antes y después de la intervención. Solo así se puede saber con certeza si la inversión en IA realmente compensa y transforma el negocio.

El informe del MIT y la experiencia de Naranjo coinciden en los desafíos: resistencia a sistemas que no recuerdan el contexto, falta de patrocinio ejecutivo, problemas de integración con procesos existentes y una gestión del cambio insuficiente. Muchas empresas se quedan en la “fase piloto” por no invertir en formación, adaptación de procesos y seguimiento de resultados.

Además, la proliferación de herramientas personales (“shadow AI”) fuera de los canales oficiales puede aportar agilidad, pero complica la seguridad, el cumplimiento normativo y la consolidación de aprendizajes a nivel organizacional.

La IA bien implementada no solo libera tiempo y recursos, sino que puede marcar la diferencia entre empresas que lideran y aquellas que quedan rezagadas.