5 elementos que impulsan las empresas exitosas en la implementación de IA

A nivel global, organizaciones de todos los sectores han emprendido importantes esfuerzos para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial (IA). Sin embargo, no todos los programas están teniendo el éxito esperado. En medio del impulso por una adopción acelerada, desafíos como la preparación de los datos, la infraestructura legada, la gobernanza fragmentada y la capacitación insuficiente de la fuerza laboral han dejado a muchas organizaciones con dificultades para avanzar más allá de los experimentos iniciales con IA.

Ante esto, el World Economic Forum y Accenture crearon MINDS (Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions), una vitrina global de organizaciones que han tenido éxito en la aplicación de IA. De acuerdo con el análisis del WEF y Accenture, hay cinco elementos clave que permiten una adopción y escalamiento exitosos de la IA.

Aprovechar la IA como parte central de la forma en que operan las organizaciones.

Mercedes Osorio, managing director Technology Lead Accenture Colombia,  explica que “las empresas están incorporando la IA como una capacidad estratégica a nivel empresarial, pasando de usos tácticos a una reimaginación de los procesos centrales y del propósito de largo plazo. Sostener estrategias de IA requiere balancear inversiones en iniciativas probadas con retorno sobre la inversión (ROI) de corto plazo, junto con apuestas de mayor riesgo y horizonte más largo, que tardan en madurar, pero pueden transformar la forma en que las organizaciones operan y compiten.”

Cerca del 75% de las organizaciones MINDS reinvierte los retornos de los proyectos actuales de IA para ampliar su adopción hacia nuevas funciones y financiar objetivos estratégicos, al mismo tiempo que mantiene presupuestos dedicados para iniciativas cuyo ROI aún está en desarrollo.

Potenciar las fortalezas cuando humanos e IA trabajan juntos en una fuerza laboral en transformación.

La adopción exitosa de la IA comienza con las personas, cuando las organizaciones rediseñan el trabajo para complementar la experiencia humana con la IA, amplificando capacidades especializadas y la innovación a través de la colaboración.

Osorio destaca que “las organizaciones MINDS demuestran que la adopción de la IA se acelera cuando las iniciativas se codiseñan con los empleados desde el inicio. La IA ofrece una oportunidad para repensar los flujos de trabajo involucrando a quienes mejor los conocen, generando sentido de pertenencia, aumentando la adopción y asegurando que las soluciones respondan a necesidades reales. Este enfoque se refuerza mediante una mayor capacitación basada en roles, aprendizaje práctico y redes de AI champions, lo que permite que las personas y la tecnología trabajen de manera fluida y coordinada.”

Fortalecer las bases de datos y las fuentes estratégicas de información para aumentar el impacto y la escala.

La calidad de los datos es la mayor barrera para el éxito de la IA; por ello, las organizaciones están desarrollando estrategias diferenciadas que resultan esenciales para escalar su impacto.

Osorio resalta que “las organizaciones MINDS reconocen que los datos son un motor fundamental del impacto de la inteligencia artificial. Sin embargo, la “calidad de la data” sigue siendo la barrera más mencionada para lograr dicho impacto. Para abordarla, las organizaciones están construyendo activamente ventajas de datos diferenciadas: centralizan datos estructurados y no estructurados y los complementan con datos sintéticos, en tiempo real y basados en modelos físicos para abrir nuevas fronteras de innovación. Este cambio indica que escalar la IA depende de dominar los datos con mayor profundidad y precisión que antes.”

Modernizar la arquitectura tecnológica para habilitar capacidades avanzadas de IA.

Las organizaciones están dejando atrás soluciones fragmentadas e invirtiendo en plataformas unificadas de IA y en capacidades estratégicas de ingeniería que permiten una adopción segura, ágil y escalable de la IA. Las organizaciones MINDS están replanteando los cimientos de su tecnología para mantenerse competitivas y ágiles frente a las cambiantes necesidades del negocio.

Mercedes Osorio detalla que “en el ámbito del hardware, están ampliando la capacidad de cómputo, mejorando el almacenamiento de datos y conectando dispositivos en el borde (edge) que procesan información cerca de donde se genera (como en fábricas, hospitales o centros logísticos). En el ámbito del software, están construyendo entornos de datos unificados que conectan modelos, flujos de trabajo y aplicaciones, respaldados por sólidas capacidades de seguridad y de operación de modelos. En conjunto, estas plataformas integradas se convierten en habilitadores estratégicos para la IA, superando ampliamente lo que pueden ofrecer soluciones aisladas y fragmentadas.”

Escalar la IA con confianza mediante prácticas de IA responsable.

Una adopción confiable de la IA requiere sistemas dignos de confianza, lo que impulsa a las organizaciones a incorporar controles técnicos y a dimensionar adecuadamente la supervisión humana en la toma de decisiones automatizada. Mercedes Osorio resalta que “estas ideas no son independientes: su interacción amplifica el impacto. Las organizaciones que abordan múltiples dimensiones —estrategia, fuerza laboral, datos, tecnología y gobernanza— logran resultados medibles y escalables. En contraste, aquellas que se enfocan de manera estrecha solo en la tecnología o en el retorno de inversión (ROI) de corto plazo enfrentan dificultades persistentes para escalar la IA.”

Más allá de la calidad de los datos y de las limitaciones técnicas, muchas organizaciones MINDS identifican la confianza, la fiabilidad, la precisión, la supervisión humana y el cumplimiento normativo como desafíos centrales. La adopción sostenible de la IA requiere un ecosistema de principios, prácticas y controles bien diseñados —denominado en conjunto “IA responsable”— para gobernar eficazmente la tecnología y lograr resultados deseables.

Osorio concluye que “a medida que la IA transforma cada vez más procesos de negocio, las organizaciones deben operacionalizar la IA responsable a escala para garantizar confianza, resiliencia y un juicio humano significativo allí donde más importa.”