Por Satish Thiagarajan, fundador de Brysa, una consultoría de datos y Salesforce con sede en el Reino Unido. Su empresa asesora a clientes de medios, industriales y de servicios sobre el uso de Data Cloud y Agentforce para convertir las señales en acciones. Su trabajo se centra en cerrar el círculo entre el conocimiento y la ejecución en ventas, marketing y servicio.
Hacer que la inversión en IA funcione es una lucha sin fin. Año tras año, los líderes tecnológicos ven cómo sus intenciones se desmoronan en sistemas que nunca cumplen lo que prometieron, y con la IA, el problema se vuelve cada vez más obvio. No porque la gente no sea buena en su trabajo, sino porque el alcance los está pillando. La inversión en IA promete mucho, pero cuando uno se siente atraído por un sistema por lo que puede hacer, en lugar de por lo que su empresa necesita, nunca obtendrá retornos que valga la pena. 2026 exige un enfoque completamente nuevo.
Comprender el modelo de madurez de la IA
Antes de que una empresa pueda siquiera considerar la inversión en IA, primero debe determinar si la organización está realmente preparada para la IA. El modelo de madurez de IA puede ayudarle a determinar qué es lo mejor para su situación actual.
Etapa 1: Fundación
Estás en la Etapa 1 si tus datos son inconsistentes, los sistemas están débilmente conectados y los equipos aún dependen de correcciones manuales. La automatización es básica y los esfuerzos de IA son, en el mejor de los casos, frágiles.
Aquí es donde se ubican la mayoría de las organizaciones, incluso aquellas que afirman “hacer IA”. En esta etapa, no estás preparado para la IA. La prioridad es la calidad de los datos, la integración y la disciplina operativa. Invertir en IA avanzada antes de arreglar estos cimientos normalmente conduce a resultados decepcionantes.
Etapa 2: mejora
En la etapa 2, los datos están en gran medida limpios, los sistemas están integrados y la IA respalda la previsión y la toma de decisiones. Los flujos de trabajo inteligentes mejoran la velocidad y la eficiencia, pero los humanos siguen siendo fundamentales para la ejecución.
La IA aporta valor, pero aumenta el trabajo, no lo transforma. El peligro aquí es confundir las ganancias de eficiencia con la verdadera madurez.
Etapa 3: Transformación
Se llega a la etapa 3, cuando la IA puede actuar de forma autónoma dentro de barreras de seguridad claras, los flujos de trabajo se adaptan en tiempo real y los sistemas se optimizan continuamente sin intervención humana constante.
Los equipos pasan de la ejecución a la estrategia y la supervisión. La IA ya no es una herramienta superpuesta; se convierte en una capacidad operativa central. Pocas organizaciones han alcanzado realmente este nivel, a pesar de lo frecuente que se da a entender.
Marco de cinco partes para aprovechar al máximo su inversión en tecnología e inteligencia artificial en 2026
Alcanzar la Etapa 3 de madurez de la IA requiere más que tecnología; necesita una forma estructurada de pensar sobre su enfoque de la IA.
Comience con los resultados
El error de IA que cometen la mayoría de las organizaciones es comprar IA primero y luego buscar problemas que lo justifiquen. El resultado son herramientas infrautilizadas y un retorno de la inversión débil. Si desea que su inversión en IA realmente se amortice por sí sola, cada compra debe estar vinculada a un resultado comercial claro. Y esto sólo se puede lograr cuando haces las preguntas correctas:
¿Cómo mejorará esto los ingresos? ¿Cómo reducirá esto la fricción operativa? ¿Esto aumentará la productividad o la calidad de las decisiones? ¿Y cómo contribuirá esto a mejorar la experiencia del cliente?
Cuando los resultados son explícitos, las decisiones mejoran. Dejas de perseguir características de IA y comienzas a financiar un crecimiento y una diferenciación mensurables.
Construir versus comprar versus socio
No se puede hacer todo internamente. Pero comprar todo tampoco siempre tiene sentido. Y no todas las implementaciones deben realizarse solas. Para obtener mejores resultados, es necesario trabajar estratégicamente, porque hacerlo mal puede costar años. Trabajar con una regla simple puede ayudar:
Construya cuando sea un verdadero diferenciador competitivo y tenga el talento y el tiempo para mantenerlo. Compre cuando la función esté estandarizada y no diferenciadora, como CRM, bases de análisis y software de gestión de servicios. Asóciese cuando la velocidad sea crítica y la experiencia interna sea limitada.
A menudo se subestima el riesgo de ejecución. Asociarse no es subcontratar la responsabilidad, sino más bien acelerar la madurez y evitar errores costosos.
Piense primero en las personas cuando busque la implementación de la IA
La razón por la que fracasan las inversiones en tecnología suele ser porque la gente no la usa o no la usa adecuadamente. Entonces, gastar todo su presupuesto en la mejor tecnología, sin pensar en cómo ayudará a su gente y cómo ayudará a su gente a usarla, es pedir el fracaso. Generalmente recomendamos asignar aproximadamente el 70% de la inversión a tecnología y el 30% a la habilitación de personas, lo que incluye capacitación basada en roles en lugar de incorporación genérica, aprendizaje contextual y en el flujo, y una clara propiedad y responsabilidad de todo lo relacionado con la adopción del sistema. Y esto es importante, porque la madurez de la IA es tanto un cambio cultural como técnico.
Invertir en ecosistemas
Las soluciones puntuales son fáciles, pero crean deuda de integración y lo ralentizan. La madurez de la IA requiere un pensamiento de plataforma:
Un modelo de datos compartido entre funciones Inteligencia integrada en los flujos de trabajo, no integrada La capacidad de evolucionar sin un redesarrollo constante
Por eso son importantes plataformas como Salesforce y Microsoft Dynamics 365. Proporcionan una base de datos unificada entre equipos, IA integrada (Einstein), flexibilidad de código bajo e innovación continua.
No ignore la arquitectura de integración
La integración no es glamorosa, pero es esencial, y sin ella ninguna inversión en IA puede alcanzar su máximo potencial. Sin una fuerte integración:
Los datos se vuelven inconsistentes Los conocimientos de IA pierden confiabilidad La automatización falla a escala
Llegar a la Etapa 3 requiere una fuente única y clara de verdad, sincronización de datos en tiempo real (o casi en tiempo real) y una arquitectura basada en API diseñada para brindar flexibilidad. La integración temprana respalda eso.
¿Qué sigue? Cuando sigue el plan de cinco pasos, obtiene una visión más clara de dónde se encuentra en la curva de madurez de la IA y qué debe hacer para alcanzar la Etapa 3 y obtener lo mejor para su negocio. El siguiente paso no es apresurarse a crear nuevas herramientas o pilotos, sino hacer un balance y priorizar, eligiendo sus inversiones deliberadamente. Puede que esto no sea algo que puedas hacer completamente internamente; El apoyo externo puede aportar nuevos ojos y la información que necesita para eliminar el riesgo de una inversión desperdiciada en IA. Pero de cualquier manera, ahora está en el camino correcto hacia un impacto empresarial genuino.
La publicación Cómo hacer que su inversión en IA realmente funcione este año apareció por primera vez en EU Business News.