Un análisis reciente de MIT Technology Review pone en evidencia que, aunque todas las empresas encuestadas utilizan inteligencia artificial (IA) en alguna medida, solo el 16% logra extraer un valor transformador de sus implementaciones. Este dato surge de una encuesta realizada por MIT Technology Review Insights, que también señala que el 40% de las organizaciones experimenta ganancias moderadas en tareas específicas, mientras que un 23% percibe retornos mínimos o nulos.
Contexto y desafíos en la adopción de IA empresarial
El estudio detalla que la mayoría de las compañías se encuentra en fases piloto o utiliza la IA para asistir tareas de empleados mediante herramientas como asistentes conversacionales o copilotos, con solo un 12% que tiene agentes de IA en producción y un 3% que emplea IA para realizar la mayoría de los procesos clave.
Prukalpa Sankar, cofundadora de Atlan, explicó que el principal obstáculo es la ausencia de una capa de contexto que permita a la IA comprender adecuadamente el negocio. Según Sankar, esta capa actúa como una infraestructura que traduce la inteligencia empresarial en un contexto gobernado y utilizable por los modelos de IA, facilitando la acumulación de conocimiento y evitando resultados erróneos o confusos.
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Sin esta capa, la IA puede ser comparada con un “interno inteligente” pero sin información suficiente para actuar efectivamente dentro de la organización. La integración adecuada del contexto empresarial es clave para cerrar la brecha entre las capacidades técnicas de los modelos y su utilidad real en las empresas.
Este hallazgo es relevante en un momento en que múltiples plataformas y herramientas de IA operan simultáneamente en las organizaciones, desde sistemas de atención al cliente hasta automatización de procesos, pero sin una coordinación que garantice resultados precisos y efectivos.
Perspectivas y próximos pasos para las empresas
Para avanzar hacia un uso más efectivo de la IA, las empresas deben invertir en arquitecturas que integren sus sistemas de registro, datos y plataformas de IA con una capa de contexto que permita una mejor gobernanza y comprensión del negocio. Esto podría traducirse en un aumento significativo del retorno de la inversión en inteligencia artificial.
