Aprendizajes para transformar la experimentación en impacto real en el negocio
Introducción
La Inteligencia Artificial ocupa hoy un lugar central en la agenda de las organizaciones. Sin embargo, a medida que crece el interés, también se vuelve más evidente una brecha entre las expectativas iniciales y el impacto real que muchas iniciativas logran generar en el negocio.
En BCI Consulting venimos trabajando junto a organizaciones de distintas industrias en este desafío y, recientemente, organizamos junto al IAE Business School un encuentro de intercambio con líderes de IT, finanzas y operaciones para conversar sobre cómo avanzar con IA de manera concreta, sostenible y alineada al negocio.
Este artículo sintetiza los principales aprendizajes que hoy atraviesan a las organizaciones y los analiza a la luz de datos y estudios recientes (Q4 2025).
¿Por qué muchas iniciativas de IA no logran escalar?
Uno de los patrones más repetidos es comenzar los proyectos de Inteligencia Artificial desde la tecnología y no desde el proceso. El resultado suele ser el mismo: pilotos que funcionan en entornos controlados, pero que no logran escalar ni integrarse de forma sostenida al negocio.
Diversos estudios recientes coinciden en que la mayoría de las iniciativas de IA no supera la etapa de prueba. Las causas no están relacionadas con la capacidad de los modelos, sino con factores estructurales como datos poco preparados, dificultades de integración con procesos existentes y expectativas poco realistas sobre tiempos y resultados.
El rol de los datos en la adopción de Inteligencia Artificial
La IA no crea valor por sí sola. Su impacto depende directamente de la calidad, trazabilidad y gobierno de los datos sobre los que opera.
En organizaciones con sistemas core consolidados —como SAP S/4HANA— los datos transaccionales se convierten en el principal habilitador para aplicar IA de forma integrada y escalable. Sin datos confiables, no hay automatización sostenible ni mejora real en la toma de decisiones.
Esto aplica también al uso de grandes bases documentales (document grounding), donde la relevancia y el contexto del dato son más importantes que el volumen.
Casos reales de IA aplicada al negocio
Cuando la Inteligencia Artificial se aplica sobre procesos concretos, los resultados comienzan a aparecer. En distintos sectores ya se observan impactos reales en:
- automatización de tareas administrativas repetitivas,
- análisis y validación de documentación,
- soporte a la toma de decisiones clínicas,
- detección de fraudes y anomalías,
- optimización de planificación y supply chain,
- asistencia a desarrolladores y equipos técnicos.
En organizaciones de salud, por ejemplo, la aplicación de IA en el análisis de imágenes diagnósticas está reduciendo los tiempos de procesamiento y mejorando la calidad de la información que luego valida el profesional médico.
En áreas financieras, la automatización inteligente de la facturación y la validación de documentación comienza a liberar una carga administrativa significativa, permitiendo enfocar a los equipos en tareas de mayor valor.
Personas, gestión del cambio y expectativas
La adopción de IA es, ante todo, un proceso de cambio organizacional. Uno de los principales desafíos es la gestión de expectativas: la creencia de que la tecnología, por sí sola, resolverá problemas complejos o reducirá estructuras de forma inmediata.
Análisis recientes distinguen entre el retorno financiero directo (ROI) y el retorno sobre el empleado (ROE): mejoras en productividad, calidad de decisión y reducción de fricción operativa. En muchos casos, el valor inicial de la IA aparece primero en este segundo plano.
IA embebida en procesos empresariales: el enfoque SAP
Una de las evoluciones más relevantes de la IA en entornos empresariales es su integración directa dentro de los sistemas core. SAP avanzó en este sentido con Joule, la capa de Inteligencia Artificial embebida en SAP S/4HANA, y con el desarrollo de agentes inteligentes que operan sobre procesos reales de negocio.
Estos agentes permiten automatizar y asistir tareas específicas como:
- búsqueda contextual de información de clientes y pedidos,
- resumen de aprovisionamiento por proveedor y período,
- copia y modificación masiva de pedidos de venta,
- validación y aprobación de cambios operativos,
- monitoreo y analítica embebida sobre procesos críticos.
Este enfoque reduce la fricción operativa y facilita una adopción progresiva, manteniendo a las personas dentro del circuito de decisión.
Conclusión
La Inteligencia Artificial no es un destino inmediato, sino un camino. Un camino que requiere foco en procesos, calidad de datos, gestión del cambio y reglas claras.
El diferencial no está en adoptar IA primero, sino en adoptarla con criterio, alineada al negocio y preparada para escalar.
Sobre BCI Consulting
BCI Consulting es una consultora tecnológica especializada en transformación del negocio, con foco en procesos críticos, datos y adopción de Inteligencia Artificial integrada a entornos SAP, acompañando a las organizaciones en la definición de roadmaps realistas y sostenibles.
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IA en las organizaciones: de la experimentación al impacto real
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FAQ – Inteligencia Artificial en organizaciones
¿Qué diferencia a un proyecto de IA que escala de uno que queda en piloto?
La claridad del proceso a transformar, la calidad de los datos disponibles y la integración con los sistemas core. La tecnología por sí sola no garantiza impacto.
¿Dónde suele aparecer el valor real de la IA en una primera etapa?
En la reducción de fricción operativa, mejoras en productividad y calidad de decisión. El ahorro directo de costos suele aparecer en una segunda fase.
¿Qué rol cumplen plataformas como SAP S/4HANA en la adopción de IA?
Constituyen la base transaccional donde viven los datos críticos del negocio, habilitando escenarios de IA embebida, agentes inteligentes y automatización gobernada.
¿Cómo abordar la gobernanza sin frenar la innovación?
Definiendo reglas claras sobre qué procesos pueden automatizarse, qué decisiones requieren validación humana y cómo se gestiona el uso de datos y modelos, alineado a marcos como ISO/IEC 42001.
¿Cuándo tiene sentido avanzar con agentes inteligentes?
Cuando existen procesos estandarizados, datos confiables y objetivos claros. Los agentes generan valor al ejecutar tareas específicas dentro de flujos existentes, no como soluciones aisladas.
