Inteligencia artificial en las empresas: 5 lecciones clave para transformar la operación

La adopción de la inteligencia artificial en las empresas representa una necesidad operativa inmediata. Múltiples organizaciones comprendieron al estructurar sus estrategias que los mayores desafíos pertenecen al ámbito organizativo, cultural y estratégico.

La urgencia por obtener resultados reales aceleró diversas iniciativas globales desde finales de 2022. En Brasil, la Estrategia Brasileña de Inteligencia Artificial (EBIA) orienta la adopción productiva de esta tecnología desde 2021. Datos del IBGE revelan que el porcentaje de empresas industriales brasileñas que utilizan inteligencia artificial aumentó del 16,9 % en 2022 al 41,9 % en 2024.

El uso empresarial de la tecnología superó la fase de pilotos aislados para impactar los ingresos y la experiencia del cliente. Un informe de McKinsey (enero de 2025) señala que el 92 % de las empresas globales aumentará sus inversiones en inteligencia artificial durante los próximos tres años. Sin embargo, solo el 1 % logró integrar la herramienta en sus flujos diarios con resultados tangibles. Ante este panorama, Stefanini Group consolida cinco aprendizajes prácticos sobre la transformación de negocios mediante inteligencia artificial.

1.- Comenzar por el problema y no por la herramienta

La implementación exitosa exige definir el caso de uso antes de seleccionar el modelo tecnológico. Esta metodología evita adoptar herramientas por simple tendencia y garantiza la resolución de necesidades específicas.

Los equipos que identifican primero los puntos de dolor operativos alcanzan metas medibles con mayor rapidez. Por ejemplo, en lugar de buscar un modelo avanzado para consolidar informes, el equipo debe mapear el proceso, su volumen, sus errores y su costo operativo.

Tres criterios facilitan la priorización de los casos de uso con mayor retorno:

• Volumen y frecuencia: los procesos diarios con alto flujo de datos generan un retorno de inversión más rápido.
• Criticidad y riesgo: las áreas donde el error humano cuesta dinero o reputación exigen prioridad.
• Disponibilidad de datos: la calidad del historial de datos determina el funcionamiento correcto de los modelos.

2.- Adaptar la cultura organizacional al ritmo de la tecnología

La inteligencia artificial transforma los comportamientos internos y acelera la toma de decisiones. Los equipos que trabajan con estas herramientas desarrollan una mayor tolerancia para iterar y ajustar procesos en tiempo real.

El liderazgo impulsa el cambio cultural cuando utiliza los datos generados por la tecnología en sus reuniones estratégicas. Tres acciones clave construyen un entorno organizacional compatible:

• Transparencia funcional: definir con claridad los límites de decisión de la herramienta reduce el temor y genera compromiso en el personal.
• Capacitación continua: la formación aplicada al contexto del negocio elimina barreras de adopción en los colaboradores.
• Liderazgo ejemplar: los directivos que utilizan la inteligencia artificial en sus rutinas propagan el uso de la herramienta de manera natural.

3.- Estructurar la gobernanza antes de escalar la tecnología

Escalar el uso de la inteligencia artificial exige mecanismos de control previos para garantizar la sostenibilidad del proyecto. La expansión sin supervisión expone a las empresas a sesgos en los modelos, uso indebido de datos sensibles y decisiones sin trazabilidad.

Stefanini Group aplica cuatro pilares fundamentales para mantener la gobernanza operativa:

• Trazabilidad: registro detallado de las decisiones automatizadas para auditorías inmediatas.
• Privacidad de datos: cumplimiento estricto de normativas como la LGPD en Brasil o el GDPR a nivel internacional.
• Control de acceso: definición clara de los perfiles autorizados para configurar y modificar los modelos.
• Revisión periódica: evaluación constante del rendimiento para corregir desviaciones en el tiempo.

4.- Integrar la inteligencia artificial con los sistemas existentes

Las soluciones aisladas aumentan la carga de trabajo de los equipos. Un modelo necesita consumir datos del ERP o CRM y enviar sus resultados directamente a las plataformas operativas.

Para construir un ecosistema tecnológico integrado, las empresas deben seguir una secuencia lógica:

1. Mapear los sistemas de origen que alimentarán el modelo de inteligencia artificial.
2. Definir las plataformas de salida y los usuarios que consumirán la información.
3. Automatizar el flujo entre la herramienta y los sistemas adyacentes para eliminar tareas manuales.
4. Monitorear la calidad de los datos de entrada para evitar la degradación de los resultados.

5.- Definir los indicadores de éxito antes de la ejecución

Establecer las métricas de evaluación antes del lanzamiento evita discusiones subjetivas sobre el retorno de inversión. Medir únicamente la adopción del software resulta insuficiente para demostrar el valor real en el negocio.

La medición del retorno debe considerar tres dimensiones principales:

• Eficiencia operativa: reducción del tiempo de ejecución, caída en las tasas de error y optimización de procesos.
• Impacto financiero directo: incremento en las ventas, mejor retención de clientes y disminución de costos operativos.
• Calidad de decisión: aumento en los índices de satisfacción del cliente (NPS/CSAT) y mayor precisión en las predicciones.

El ecosistema global de Stefanini Group, con presencia en 46 países y mediante su suite SAI (Stefanini Artificial Intelligence), demuestra que la combinación de datos, automatización e inteligencia artificial transforma las empresas de punta a punta.