La compañía destacó la importancia de identificar problemas concretos, promover una cultura de innovación, establecer mecanismos de gobernanza, integrar los sistemas tecnológicos y medir resultados para lograr una adopción efectiva de la inteligencia artificial en las organizaciones.

La inteligencia artificial continúa ganando terreno en el ámbito empresarial, aunque su implementación efectiva todavía representa un desafío para las organizaciones. Según el informe Superagency in the Workplace, publicado por McKinsey en enero de 2025, el 92% de las empresas a nivel global prevé aumentar sus inversiones en inteligencia artificial durante los próximos tres años. Sin embargo, apenas el 1% considera haber alcanzado un nivel de madurez en su implementación, con esta tecnología integrada en sus procesos y generando resultados concretos.

En este contexto, Stefanini Group identificó cinco aprendizajes fundamentales para avanzar en la transformación de los negocios mediante inteligencia artificial, a partir de su experiencia en proyectos de implementación tecnológica.

1. Comenzar por el problema y no por la herramienta

Uno de los principales desafíos para las empresas consiste en evitar la incorporación de inteligencia artificial sin una necesidad de negocio previamente identificada.

Desde Stefanini Group destacan que definir el problema antes de seleccionar una herramienta permite desarrollar soluciones alineadas con objetivos concretos y obtener resultados medibles.

En este sentido, recomiendan priorizar los casos de uso considerando tres factores: el volumen y la frecuencia de los procesos, su criticidad y nivel de riesgo, y la disponibilidad de datos de calidad.

Por ejemplo, antes de automatizar la elaboración de informes operativos, resulta fundamental analizar el tiempo destinado a esa tarea, los errores habituales y los costos asociados. Este diagnóstico permite determinar si la incorporación de inteligencia artificial puede generar mejoras significativas.

2. Acompañar la transformación tecnológica con un cambio cultural

La adopción de inteligencia artificial no solo modifica los procesos de trabajo, sino también las dinámicas organizacionales y la manera en que los equipos toman decisiones.

La compañía advierte que los cambios culturales suelen avanzar más lentamente que los proyectos tecnológicos, especialmente cuando existen resistencias vinculadas con la automatización de tareas.

Para facilitar esta transición, Stefanini Group propone comunicar con claridad qué funciones asumirá la inteligencia artificial y cuáles permanecerán bajo responsabilidad humana, implementar programas de capacitación continua y promover la utilización de estas herramientas desde los niveles de liderazgo.

De acuerdo con el informe de McKinsey, el 48% de los colaboradores considera que la capacitación constituye el factor más importante para adoptar inteligencia artificial. No obstante, casi la mitad afirma haber recibido una formación mínima o inexistente.

En este escenario, el compromiso de los líderes resulta determinante para generar confianza y favorecer la incorporación de nuevas herramientas en las actividades cotidianas.

3. Establecer mecanismos de gobernanza para garantizar una implementación segura

A medida que la inteligencia artificial se incorpora en diferentes áreas de una organización, también aumentan los desafíos relacionados con la privacidad de los datos, la transparencia de las decisiones y la prevención de sesgos.

Stefanini Group sostiene que la gobernanza debe desarrollarse antes de ampliar el alcance de los proyectos, ya que constituye una condición necesaria para garantizar implementaciones sostenibles.

La compañía identifica cuatro pilares fundamentales: la trazabilidad de las decisiones automatizadas, la protección de los datos personales, el control de acceso a los modelos y la revisión periódica de su funcionamiento.

Estas medidas adquieren especial relevancia en procesos sensibles, como la evaluación crediticia o la gestión de recursos humanos, donde los errores o sesgos de los sistemas pueden generar consecuencias financieras, legales y reputacionales.

Asimismo, destaca la necesidad de cumplir con las normativas de protección de datos aplicables en cada jurisdicción y mantener mecanismos de supervisión que permitan detectar desviaciones en el desempeño de los modelos.

4. Integrar la inteligencia artificial con los sistemas existentes

Otro de los aprendizajes señalados por Stefanini Group es que las soluciones de inteligencia artificial implementadas de manera aislada pueden incrementar la carga operativa en lugar de reducirla.

Para obtener beneficios concretos, estas herramientas deben integrarse con los sistemas de gestión empresarial, las plataformas comerciales y los procesos operativos existentes.

Como ejemplo, la compañía menciona que automatizar la clasificación de potenciales clientes mediante inteligencia artificial pierde eficiencia si posteriormente un trabajador debe trasladar manualmente los resultados al sistema de gestión comercial.

Por este motivo, recomienda identificar las fuentes de información, definir cómo se utilizarán los resultados, automatizar la transferencia de datos entre plataformas y monitorear permanentemente su calidad.

La integración tecnológica permite reducir tareas repetitivas, mejorar la circulación de información y aprovechar las capacidades de la inteligencia artificial en toda la organización.

5. Definir indicadores para medir el retorno de la inversión

La última recomendación se relaciona con la necesidad de establecer criterios claros para evaluar el impacto de la inteligencia artificial antes de iniciar cualquier proyecto.

Según Stefanini Group, uno de los errores más frecuentes consiste en medir únicamente el nivel de utilización de las herramientas, sin analizar los beneficios concretos que generan para el negocio.

La cantidad de usuarios o consultas realizadas puede reflejar el grado de adopción tecnológica, pero no necesariamente demuestra una mejora en los resultados empresariales.

Para evaluar el retorno de la inversión, la compañía propone considerar tres dimensiones principales:

• Eficiencia operativa: reducción de los tiempos de ejecución, disminución de errores y optimización de procesos.
• Impacto financiero: reducción de costos operativos, incremento de ingresos y mejoras en los procesos comerciales.
• Calidad de las decisiones: mayor precisión de las previsiones, mejoras en la satisfacción del cliente y reducción de los tiempos de respuesta ante incidentes.

La definición anticipada de estos indicadores permite establecer una línea de base, comparar resultados y evaluar si las inversiones tecnológicas contribuyen efectivamente al cumplimiento de los objetivos organizacionales.

De la experimentación a los resultados concretos

Los cinco aprendizajes identificados por Stefanini Group ponen de manifiesto que la implementación de inteligencia artificial requiere una estrategia que combine tecnología, procesos, personas y mecanismos de control.

En un escenario en el que las organizaciones proyectan incrementar sus inversiones, el desafío ya no consiste únicamente en incorporar nuevas herramientas, sino en integrarlas de manera efectiva en las operaciones y demostrar su impacto sobre el negocio.

Desde esta perspectiva, la identificación de necesidades concretas, la capacitación de los equipos, la gobernanza, la integración tecnológica y la medición de resultados se consolidan como factores fundamentales para transformar la inversión en inteligencia artificial en valor empresarial sostenible.