Transformación con Inteligencia Artificial: El Éxito no depende del Código
Un artículo de opinión de Armando Mejía Gonzales, experto en Tecnología y Procesos, Fundador del Instituto Transformación Digital para el Desarrollo
La Inteligencia Artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en un componente real de ventaja competitiva. El 2024 ha marcado un punto de inflexión: más del 75% de las empresas medianas y grandes a nivel global ya están adoptando alguna forma de IA en sus operaciones, según el Global AI Adoption Index 2023 de IBM. Sin embargo, menos de la mitad de estas organizaciones ha logrado integrarla completamente en sus procesos, y solo una minoría ha podido escalar su impacto de forma sostenible.
El motivo no es técnico. A pesar de que las soluciones de IA han madurado y son más accesibles, el mayor freno no está en el código, sino en las personas. La Transformación con IA no depende únicamente de modelos o algoritmos: depende de liderazgo, talento, cultura y visión estratégica.
De iniciativas tácticas a transformaciones reales
Muchas organizaciones comienzan su camino hacia la inteligencia artificial con soluciones rápidas: asistentes virtuales, automatización de procesos simples o generación de texto con IA generativa. Si bien estos “quick wins” son valiosos, no deben confundirse con una estrategia.
El estudio de BCG Cracking the AI Code revela que más del 80% de las empresas que iniciaron su incursión en IA con iniciativas tácticas terminaron desarrollando una hoja de ruta estratégica, al evidenciar que los beneficios reales surgen cuando la IA se conecta con los objetivos de negocio, los procesos clave y la toma de decisiones.
Este paso de la experimentación a la integración requiere más que infraestructura tecnológica. Exige visión de largo plazo, modelos de gobernanza claros y, sobre todo, capacidades humanas bien desarrolladas.
La tecnología avanza, las organizaciones no al mismo ritmo
Según el State of AI in 2022 del McKinsey Global Institute, las empresas que escalan la IA estratégicamente obtienen el doble de retorno sobre inversión respecto a aquellas que se quedan en pilotos aislados. Este patrón se ha reforzado en su estudio de 2025, donde se destaca que los sectores que han apostado por IA generativa en operaciones o atención al cliente han visto incrementos de ingresos y mejoras operativas medibles.
Sin embargo, en su informe más reciente (Superagency in the Workplace, 2025), McKinsey advierte que solo el 1% de las empresas encuestadas considera haber alcanzado madurez en IA. Y la razón principal no está en los empleados, que están listos para aprender, sino en los líderes, que no están avanzando lo suficientemente rápido.
El verdadero obstáculo: talento, liderazgo y cultura
El Future of Jobs Report 2023 del Foro Económico Mundial indica que más del 75% de las empresas planea adoptar IA en los próximos cinco años, pero señala que la falta de habilidades especializadas es el mayor freno para su implementación efectiva. En la actualización 2025 del mismo estudio, el WEF estima que hasta un 40% de la fuerza laboral requerirá recapacitación profunda como resultado de la automatización y el uso extensivo de IA.
Este no es un dato menor: estamos frente a un desafío estructural en gestión del talento. Las organizaciones requieren nuevos perfiles —científicos de datos, diseñadores de experiencias con IA, responsables de ética algorítmica— y, en paralelo, deben reconvertir a sus equipos actuales para convivir con herramientas inteligentes.
Además, el cambio cultural es clave. Muchas empresas siguen operando con lógicas jerárquicas, procesos rígidos y temor a perder control. En esos entornos, la IA se percibe como una amenaza y no como una oportunidad.
Lo que hacen diferente las empresas líderes
Las organizaciones que sí están logrando escalar la IA comparten algunos elementos en común:
- Una hoja de ruta clara: No improvisan. Establecen prioridades, fases de adopción, casos de uso con impacto y métricas de éxito.
- Una apuesta por el talento interno: No se limitan a contratar expertos, sino que capacitan a sus colaboradores, crean academias internas o alianzas con universidades.
- Gobernanza activa: Definen responsables, mecanismos de control, y protocolos para uso responsable de datos e inteligencia artificial.
- Iteración y aprendizaje: Adoptan modelos ágiles, prototipan, corrigen, escalan y mejoran de manera continua.
- Humanización de la tecnología: Involucran a los usuarios finales desde el diseño, promueven la transparencia y usan la IA como un asistente que potencia —no reemplaza— al trabajador.
Este enfoque no solo mejora resultados financieros. También reduce la resistencia interna, acelera la apropiación de nuevas tecnologías y convierte a la IA en un motor de transformación real.
América Latina: avances y dilemas
En nuestra región, el panorama es prometedor, aunque desigual. El IBM Global AI Adoption Index 2023 indica que el 67% de las empresas latinoamericanas han acelerado su adopción de IA en los últimos dos años, superando el promedio global. Sin embargo, muchas aún carecen de una integración completa o de una estrategia estructurada.
En países como Perú, México o Colombia, los sectores de banca, telecomunicaciones y retail han liderado las implementaciones, mientras que industrias como manufactura o gobierno aún avanzan lentamente.
El desafío para América Latina no es solo adoptar tecnología. Es asegurar que se integre con los procesos, se adapte a los contextos locales, y se apoye en el desarrollo de talento nacional.
Una hoja de ruta práctica para escalar con éxito
Si estás liderando una estrategia de Inteligencia Artificial en tu organización, aquí algunos pasos clave que puedes considerar:
- Diagnosticar tu nivel de madurez digital e IA: Saber dónde estás es el primer paso para trazar una hoja de ruta realista.
- Identificar procesos con alto potencial de impacto: Prioriza casos de uso donde la IA pueda generar valor medible, no solo visibilidad.
- Involucrar a los equipos desde el inicio: El éxito no se impone, se co-construye.
- Formar capacidades internas sostenibles: No dependas solo de consultores o proveedores externos.
- Establecer mecanismos de control y evaluación: Mide el valor generado por la IA en eficiencia, experiencia y toma de decisiones.
- Impulsar una cultura de aprendizaje y adaptación: Fomentar la mentalidad de mejora continua será más importante que dominar un lenguaje de programación.
La Inteligencia Artificial necesita líderes, no solo ingenieros
Escalar la Inteligencia Artificial no es solo una tarea del área de tecnología. Es una transformación que involucra a toda la organización. El éxito, como señalan los estudios más recientes, no depende del código que usamos, sino de la capacidad que tengamos para liderar con visión, formar talento y crear una cultura de innovación.
Las empresas del futuro no serán las que simplemente tengan IA, sino aquellas que sepan integrarla, adaptarla y humanizarla. Y eso, en esencia, no es un desafío técnico: es un desafío de liderazgo.
Si enfrentas un desafío que te gustaría discutir relacionado a este tema, tienes un proyecto que deseas desarrollar o buscas una solución innovadora para resolver problemas específicos, no dudes en contactarme. Estoy entusiasmado por la posibilidad de colaborar contigo y explorar juntos nuevas formas de utilizar la tecnología para mejorar nuestra calidad de vida y transformar positivamente diversos ámbitos, ya sea en la industria, la educación, la salud o cualquier otro sector. Me puedes contactar a mi correo (amejiag@uni.pe).
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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.