Del Dato a la Decisión: 6 Estrategias Clave para que los CEOs Impulsen el Valor Real de la IA (Antes de que Tus Competidores lo Hagan)

La Inteligencia Artificial no es solo una tendencia tecnológica; es un imperativo estratégico que redefine el panorama competitivo. Las empresas que logren implementar IA de manera efectiva desbloquearán eficiencias sin precedentes, una comprensión más profunda de sus clientes y nuevas vías de innovación. Sin embargo, el camino está lleno de obstáculos. La realidad es que más del 80% de los proyectos de IA no logran sus objetivos (RAND, 2024; IHL Group, 2024) y, según Gartner, hasta un 85% de los modelos de IA pueden fracasar (Forbes, 2024; Dynatrace, 2024). Este alto índice de fracaso subraya un punto crucial: la IA no es “enchufar y listo”. Requiere un liderazgo proactivo y estratégico para convertir el potencial en valor tangible.

Como CEO, tu visión y las decisiones que tomes hoy determinarán si tu empresa lidera la carga de la IA o se queda rezagada. Para navegar con éxito este desafío y asegurar que tus iniciativas de IA impulsen el crecimiento real, aquí te presentamos seis estrategias clave:

1. Prioriza Casos de Uso con Impacto Rápido y Tangible: Enfoca tus esfuerzos donde la IA pueda generar valor demostrable a corto plazo. Piensa en optimizar operaciones críticas o mejorar la experiencia del cliente (Forbes, s.f.; McKinsey, s.f.). Identificar y ejecutar proyectos con ROI claro es fundamental para ganar tracción y apoyo interno.
2. Construye una Arquitectura de Datos Sólida como Roca: La calidad del dato es el pilar de la IA. Invierte en sistemas y procesos que aseguren datos limpios, integrados y accesibles desde todas las fuentes (DCMedia, s.f.). Las organizaciones con una base de datos madura capitalizan mucho mejor el potencial de la IA (BCG, s.f.).
3. Automatiza Procesos Completos, No Solo Tareas Aisladas: El impacto transformador viene de rediseñar flujos de trabajo completos con IA, liberando a tus equipos para enfocarse en actividades estratégicas de mayor valor (McKinsey, s.f.). La automatización inteligente de procesos, como la verificación de identidad, puede generar eficiencias significativas (Forbes, s.f.).
4. Desarrolla Talento Híbrido y Cultiva una Cultura de IA: La escasez de expertos es un desafío, pero puedes mitigarlo capacitando a tu personal existente en herramientas de IA (DCMedia, s.f.) y fomentando perfiles que combinen el conocimiento técnico con la visión de negocio (IESE, 2023; Bain & Company, 2024). Una cultura que abrace el aprendizaje y la experimentación con IA es vital.
5. Establece Gobernanza Ética y Escalable desde el Principio: No esperes a tener un problema. Implementa marcos de gobernanza para asegurar el uso responsable y ético de la IA, abordando la privacidad de datos, el sesgo y la transparencia (BCG, s.f.; Gartner, 2024; Bain & Company, 2024). La confianza es un factor crítico para la adopción interna y externa.
6. Mide el ROI con Métricas Alineadas al Negocio: Define claramente cómo la IA impacta en tus métricas clave de negocio: costos, ingresos, eficiencia, satisfacción del cliente. Medir el valor tangible es la mejor manera de demostrar el éxito de tus iniciativas de IA y justificar futuras inversiones (Bain & Company, 2024).

Implementar IA de manera efectiva es complejo, pero abordando estos seis desafíos con una estrategia clara y un liderazgo firme, puedes convertir el potencial de la Inteligencia Artificial en una ventaja competitiva sostenible para tu empresa. La inacción o un enfoque deficiente no solo significará perder oportunidades, sino también arriesgarse a ser superado por aquellos que sí lo hagan bien.

Referencias:

• Bain & Company. (2024). Measuring AI’s ROI: A New Imperative for CEOs.
• BCG. (s.f.). The CEO’s Guide to the Generative AI Revolution.
• DCMedia. (s.f.). Herramientas tecnológicas para CEOs.
• Dynatrace. (2024). Why 85% of AI projects fail and how Dynatrace can save yours. Recuperado de https://www.dynatrace.com/news/blog/why-ai-projects-fail/
• Forbes. (2024). Why 85% Of Your AI Models May Fail. Recuperado de https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/11/15/why-85-of-your-ai-models-may-fail/
• Forbes. (s.f.). Entrevistas a CEOs de Kii Global, Avaya y 360 Latam.
• Gartner. (2024). Gartner Top Strategic Technology Trends 2024: AI Trust, Risk and Security Management (AI TRiSM).
• IESE. (2023). La inteligencia artificial y el futuro de la dirección de empresas.
• IHL Group. (2024). 80% of AI Projects Fail – Why? And What Can We Do About It?. Recuperado de https://www.ihlservices.com/news/analyst-corner/2024/10/80-of-ai-projects-fail-why-and-what-can-we-do-about-it/
• McKinsey. (s.f.). The CEO’s guide: McKinsey’s latest insights on AI.
• Nortal. (2025). Is your AI project among the 80% that fail?.
• RAND. (2024). The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed. Recuperado de https://www.rand.org/content/dam/rand/pubs/research_reports/RRA2600/RRA2680-1/RAND_RRA2680-1.pdf
• Virtasant. (2025). 70% of AI Projects Fail: You Need an AI Readiness Assessment.