En los últimos años, la mayoría de las empresas experimentaron con inteligencia artificial a través de proyectos piloto. Sin embargo, el gran desafío no ha sido probar que la IA funciona, sino lograr que esos ensayos se conviertan en impacto operativo y financiero sostenido.
Según Boston Consulting Group (2024), el 74 % de las compañías aún lucha por escalar valor con IA, mientras que las líderes duplican las soluciones en producción y consolidan beneficios tangibles. McKinsey (2025) es contundente: la diferencia no está en la tecnología, sino en la capacidad de integrar la IA en procesos críticos con sponsorship ejecutivo.
En muchas organizaciones, los proyectos de IA arrancan con entusiasmo, validan hipótesis y muestran resultados alentadores en entornos controlados. Sin embargo, al intentar pasar del laboratorio a la operación real, se encuentran con un freno conocido como pilot purgatory: pilotos exitosos que nunca alcanzan producción. La dificultad rara vez radica en la técnica. Lo que suele fallar es la integración con los sistemas centrales, la ausencia de métricas que traduzcan impacto económico o en clientes, o el hecho de que se conciban como ejercicios aislados en lugar de apuestas estratégicas. El resultado es innovación contenida que no se incorpora al modelo operativo.
Cuando se observan las empresas que lograron superar ese umbral, aparece un patrón claro. La diferencia no reside en la cantidad de modelos desarrollados, sino en la forma en que se preparan para crecer. Las organizaciones que avanzan construyen una base de datos gobernada y confiable, redefinen sus indicadores para medir impacto de negocio más allá de la precisión técnica y aseguran que cada iniciativa de IA se conecte con los sistemas centrales de gestión. Al mismo tiempo, desarrollan capacidades internas y promueven una cultura que facilita la adopción. Escalar IA, en definitiva, es tanto un desafío de gestión como tecnológico.
La escalabilidad ya está ocurriendo en diversas industrias. UPS convirtió lo que comenzó como un proyecto de optimización de rutas en una infraestructura crítica que redujo millones de millas recorridas y emisiones de CO₂. Telefónica transformó su asistente Aura en una plataforma transversal, capaz de gestionar más de 400 millones de interacciones anuales en Europa y América Latina. BBVA, con su AI Factory, consolidó hubs en distintos países que hoy permiten reutilizar flujos de trabajo y modelos de riesgo a gran escala. Y en el sector fintech, Nubank dio un paso más al integrar una plataforma propia de modelos fundacionales que, con la compra de Hyperplane, potenció la personalización de servicios financieros.
En paralelo, en América Latina empiezan a consolidarse soluciones de agentes de IA que llevan esta lógica a procesos cotidianos de ventas, soporte o finanzas. Empresas que automatizan reportes, reduciendo en un 85 % el tiempo destinado a tareas operativas, o que despliegan agentes conversacionales capaces de atender miles de interacciones en simultáneo, muestran que la escalabilidad es alcanzable cuando estrategia, datos e integración tecnológica se alinean.
Todos estos casos tienen un denominador común: la fortaleza de su infraestructura de datos. McKinsey (2025) señala que las empresas sin estructuras sólidas tienen cuatro veces menos probabilidades de escalar IA. En cambio, aquellas que invirtieron durante años en gobernanza, integración y analítica hoy están en posición de acelerar la innovación. No se trata de ver a los datos como un insumo técnico, sino como el cimiento estratégico que permite que cada interacción, cada transacción y cada proceso se conviertan en aprendizaje para la organización. En esta conjunción entre análisis de datos e inteligencia artificial es donde se produce la verdadera transformación: pasar de la promesa de un piloto al valor sostenible de una plataforma de negocio.
La verdadera oportunidad de la inteligencia artificial no está en acumular pilotos, sino en concebir desde el inicio cómo podrán crecer, integrarse y sostenerse en el tiempo. Las empresas que adoptan esta mentalidad consiguen reducciones de costos que perduran, diferenciales competitivos difíciles de imitar, nuevos modelos de negocio apalancados en datos y, sobre todo, adaptación ágil al mercado.
En este escenario, la reflexión práctica para los líderes empresariales es tan simple como decisiva: ¿qué piloto ya probado puede convertirse en la próxima plataforma de negocio?. Las organizaciones que respondan a tiempo estarán mejor posicionadas para convertir la IA en un motor real de productividad, sostenibilidad y crecimiento.
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