Del Algoritmo a la Acción: Cómo liderar la madurez de la Inteligencia Artificial
Un artículo de opinión de Armando Mejía Gonzales, experto en Tecnología y Procesos, Fundador del Instituto Transformación Digital para el Desarrollo
Desde hace años, el término «Inteligencia Artificial» (IA) ha estado en boca de todos. Pero en el 2025, según el más reciente informe de Gartner, el ciclo de sobre expectativa ha comenzado a ceder. Nos acercamos a una fase crítica: la desilusión no es un fracaso, sino la antesala de la madurez tecnológica.
La «Inteligencia Artificial Generativa», estrella absoluta del 2023-2024, ha descendido al llamado Trough of Disillusionment — el “valle de la desilusión” —, donde las promesas exageradas se contrastan con la dura realidad de la implementación empresarial. Pero ¿qué significa esto para líderes, empresas e instituciones? ¿Estamos ante una burbuja que se desinfla o frente al inicio de una adopción más responsable y estratégica? Veamos qué nos revela el Hype Cycle 2025 de Gartner y cómo podemos transformar esta curva en ventaja competitiva.
Del entusiasmo desbordado al realismo aplicado
Gartner destaca que la IA Generativa (GenAI) ya no está en la cúspide del entusiasmo. Su descenso en la curva no es una caída libre, sino una etapa lógica de todo ciclo de innovación: expectativas infladas, desilusión temporal, iluminación gradual y adopción masiva.
Según ITPro, muchas organizaciones descubrieron que adoptar IA Generativa sin una arquitectura adecuada, sin ingeniería de datos robusta o sin objetivos de negocio claros, solo conduce a proyectos fallidos o estancados. No obstante, Gartner proyecta que hacia 2029, la IA Generativa se habrá convertido en una funcionalidad embebida en la mayoría de productos empresariales, desde CRMs hasta ERPs y plataformas de atención al cliente.
La maduración de la Inteligencia Artificial: cuatro pilares estratégicos
Más allá del show mediático de los ChatGPT o MidJourney, Gartner identifica tecnologías clave que liderarán el paso hacia una Inteligencia Artificial útil, confiable y escalable. Cuatro tendencias destacan:
AI Engineering: cimientos para la Inteligencia Artificial escalable
Mientras muchos modelos fallan en producción, la AI Engineering emerge como una disciplina fundamental. Engloba prácticas como DataOps, MLOps y DevOps para asegurar que los modelos de IA sean replicables, auditables y sostenibles. Según Gartner, esta disciplina está en el pico de expectativas, con alto impacto proyectado. Esto implica que empresas no solo necesitan científicos de datos, sino arquitectos de soluciones, ingenieros de datos y responsables de gobernanza que integren la IA en flujos de trabajo reales.
Composite AI: Inteligencia Artificial híbrida con más precisión y menos datos
El concepto de Composite AI, según Gartner y AIMultiple, se refiere a la combinación de múltiples técnicas como machine learning, reglas, grafos de conocimiento, lógica difusa o generación de datos sintéticos. Esta integración permite desarrollar sistemas más robustos, adaptables y explicables, ideales para ambientes corporativos donde la confianza y trazabilidad son claves. Además, reduce la necesidad de datos masivos, lo que la hace viable incluso para empresas con históricos limitados.
Knowledge Graphs: sentido y contexto para la Inteligencia Artificial
Otra estrella en ascenso son los Knowledge Graphs (grafos de conocimiento), una tecnología semántica que permite relacionar datos de forma estructurada y explicable. Empresas como Siemens, Roche o Amazon ya los utilizan para integrar información, responder preguntas complejas y contextualizar respuestas de IA. Esta tecnología habría superado el valle de la desilusión y se acerca a la “meseta de productividad”, siendo clave para la explicabilidad y gobernanza de la Inteligencia Artificial.
Agentes de Inteligencia Artificial (Agentic AI): automatización con autonomía
En sectores como logística, finanzas y salud, la irrupción de los IA Agents está transformando el soporte técnico, la investigación científica y los procesos de decisión. Empresas como eBay, Deutsche Telekom y Johnson & Johnson ya los utilizan para atención al cliente, descubrimiento de fármacos o análisis financiero. Estos agentes, cada vez más autónomos, podrían representar el 15% de las decisiones empresariales automatizadas en los próximos tres años, según Gartner.
El informe también menciona tecnologías emergentes como Quantum AI o Causal AI. Aunque con impacto actual limitado, su potencial en sectores como biotecnología, diseño de materiales o análisis de causas-raíz los mantiene en el radar de laboratorios, universidades y gobiernos. No se trata de apostar todo hoy, sino de prepararse para el mediano plazo.
¿Qué deben hacer las empresas ahora?
El paso del hype al valor requiere liderazgo estratégico. Estas son tres claves para organizaciones que quieran madurar su estrategia de IA:
- Diagnóstico claro: ¿Qué tecnologías están generando ROI real? ¿Dónde se han estancado las pruebas de concepto? Aquí herramientas como los modelos de madurez digital (ejemplo el Índice de Madurez de Transformación Digital) permiten orientar las inversiones con mayor precisión.
- Ingeniería de datos y gobierno ético: Sin datos estructurados, reglas claras y monitoreo ético, la IA será un riesgo más que una solución. La ética no es una barrera, es el marco para la escalabilidad.
- Formación continua y adopción gradual: Capacitar equipos, experimentar en áreas críticas, medir impacto e iterar. Las organizaciones exitosas no “compran IA”, la desarrollan estratégicamente.
¿Y en América Latina?
Algunos países muestran un auge en pilotos y programas gubernamentales enfocados en Inteligencia Artificial. Iniciativas académicas, fondos de innovación y laboratorios de políticas públicas ya la consideran un eje transversal. Pero la oportunidad no está solo en adoptar tecnología extranjera, sino en desarrollar capacidades propias, formar talentos locales y crear marcos de gobernanza inclusiva.
En resumen, la IA ya no es una promesa lejana ni una moda pasajera. Está transitando su ciclo natural, donde el entusiasmo deja espacio al análisis crítico y al diseño operativo. Las organizaciones que entiendan el ciclo del hype y actúen con visión podrán aprovechar sus beneficios sostenibles. Como dijo Gartner: “La desilusión no debe detener la inversión, sino reencauzarla con claridad”.
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Artículo de opinión de Armando Mejía Gonzales, experto en Tecnología y Procesos, Fundador del Instituto Transformación Digital para el Desarrollo
Armando Mejía Gonzales
Gerente de operaciones, proyectos y administración con experiencia en empresas de industria y servicios, con capacidad de liderazgo y gestión en diseño de soluciones, implantación de proyectos, transformación digital y de procesos, gestión del cambio, mejora de la calidad e innovación, para los sectores de industria, minería y tecnología.