MADRID (SERVIMEDIA). La inteligencia artificial se ha convertido en una de las principales prioridades tecnológicas para las empresas. Sin embargo, el creciente interés por esta tecnología no siempre va acompañado de una estrategia clara para aplicarla ni de una visión concreta sobre el valor que puede aportar al negocio. Según un informe reciente de Amazon, 'Desbloqueando el potencial de la IA en España en 2026', el 64% de las empresas españolas siguen centradas en usos más básicos de la IA.
Para Docenteo, compañía especializada en datos, tecnología e inteligencia artificial, estos datos reflejan una realidad cada vez más frecuente en las organizaciones: aunque el interés por la IA no deja de crecer, muchas empresas continúan limitándose a aplicaciones básicas y experimentales, sin definir con claridad qué objetivos o indicadores de negocio pretenden mejorar mediante su uso.
“Mucha inteligencia artificial, pero las empresas todavía no saben para qué la quieren. Existe una enorme presión por incorporar la IA a la estrategia empresarial y una sensación generalizada de que todas las organizaciones deben hacer algo en este ámbito. Sin embargo, en muchos casos la conversación empieza por la tecnología cuando debería empezar por el impacto de negocio que se quiere conseguir. Antes de hablar de modelos, asistentes o automatización, las empresas deberían preguntarse qué indicador quieren mejorar, cuanto más eficientes quieren ser o que resultado concreto esperan alcanzar”, explica Álvaro Montero, cofundador y responsable técnico de Docenteo.
La rápida popularización de la inteligencia artificial ha situado esta tecnología en el centro de las agendas empresariales. Sin embargo, desde Docenteo observan que muchas organizaciones siguen enfrentándose a retos mucho más básicos relacionados con los datos, los procesos y la adopción tecnológica.
Indica que no es extraño encontrar empresas que están explorando nuevas soluciones de IA mientras continúan trabajando con datos dispersos o de baja calidad, procesos todavía manuales, herramientas tecnológicas infrautilizadas o equipos que aún no han incorporado plenamente las soluciones existentes a su forma de trabajar, lo que pone de manifiesto que el reto no es únicamente tecnológico, sino también cultural. La adopción efectiva de estas herramientas depende de que las personas las integren en su día a día y confíen en ellas como parte de su forma de operar.
“En ocasiones hablamos de inteligencia artificial como si fuera a resolver cualquier problema por sí sola, cuando muchas organizaciones siguen teniendo retos previos que condicionan el éxito de cualquier iniciativa tecnológica. La IA puede multiplicar el valor de una empresa, pero necesita una base sólida para hacerlo. Si los datos no son fiables, los procesos no están definidos o los equipos no adoptan las herramientas, el impacto será necesariamente limitado”, señaló Montero.
Por su parte, Alejandro Peris, cofundador y responsable de negocio de la compañía, destacó que “el potencial de la inteligencia artificial es enorme, pero no todas las empresas necesitan la misma solución ni todos los problemas requieren IA. La cuestión ya no es cuánto se invierte en inteligencia artificial, sino qué retorno de la inversión (ROI) se obtiene. Hoy, más de la mitad de los proyectos de IA fracasan o no superan la fase piloto porque no tienen un ROI claro para la organización. En muchos casos, esto ocurre porque las iniciativas se plantean desde la tecnología y no desde el negocio. El reto es saber cuándo tiene sentido utilizarla, cómo integrarla en la organización y qué impacto real puede generar. Ahí es donde se jugará el verdadero valor de la inteligencia artificial en los próximos años”.
