“El índice ASPIRE de BCG muestra que Argentina presenta fortalezas en ambición y ecosistema, apoyadas por un entorno tecnológico dinámico en Buenos Aires, que se ha consolidado como un hub relevante en Latinoamérica gracias al impulso de startups, unicornios y grandes compañías -explica Julián Herman-. No obstante, persisten debilidades, limitadas por la falta de infraestructura tecnológica y la escasez relativa de talento especializado, que es algo común al resto de la región”.
“En la práctica, vemos como destacadas organizaciones están liderando la adopción mediante proyectos experimentales, como la automatización de procesos y la optimización de operaciones. Sin embargo, la mayoría de las empresas se encuentran en etapas iniciales de pruebas, lo que refleja una brecha en la escala y profundidad de implementación”, considera el ejecutivo.
Resistencia al cambio o estrategias claras
¿Cuáles son las barreras a la hora de escalar los proyectos?
Las empresas enfrentan diversos desafíos a la hora de escalar proyectos de IA más allá de los pilotos. En primer lugar, la falta de infraestructura tecnológica adecuada sigue siendo un obstáculo importante, ya que muchas organizaciones no cuentan con la capacidad de almacenamiento y procesamiento necesarios para soportar modelos de IA a gran escala. Además, la escasez de talento especializado en áreas como ciencia de datos, arquitectura de software e inteligencia artificial impide a las empresas desarrollar y gestionar proyectos de IA de forma eficaz. A esto se suma la resistencia cultural al cambio, especialmente en empresas tradicionales en las que los procesos manuales y la estructura jerárquica dificultan la integración de nuevas tecnologías. Los costos iniciales asociados con la implementación de soluciones de IA y la incertidumbre sobre el retorno de inversión a corto plazo también actúan como barreras. Finalmente, la falta de datos de calidad y la fragmentación de la información dificultan el entrenamiento adecuado de los modelos de IA, lo que limita su efectividad y escalabilidad.
¿Qué estrategias diferencian a las empresas que logran un retorno de inversión positivo de aquellas que solo incursionan en IA sin resultados concretos?
Las empresas que logran un retorno de inversión positivo en IA son aquellas que implementan una estrategia clara y alineada con los objetivos de negocio. Estas organizaciones definen objetivos medibles y específicos para la adopción de IA, como la mejora de la eficiencia operativa, la reducción de costos o la mejora de la experiencia del cliente. Además, invierten en la formación y contratación de talento especializado en IA, lo que les permite gestionar y escalar de manera efectiva sus proyectos.
Otra estrategia clave es la iteración rápida y el aprendizaje continuo, ya que las empresas exitosas no esperan obtener resultados perfectos desde el inicio, sino que adoptan un enfoque ágil, ajustando los modelos y procesos conforme avanzan. Asimismo, estas empresas se enfocan en la escalabilidad desde el inicio, asegurándose de que las soluciones tecnológicas puedan integrarse y expandirse en toda la organización. Por último, el compromiso y liderazgo ejecutivo es fundamental; las empresas que han tenido éxito en la implementación de IA cuentan con un liderazgo que impulsa la transformación digital y promueve una cultura organizacional abierta al cambio.
¿Cuáles son los sectores de la economía argentina que podrían dar un salto más rápido gracias a la IA?
Varios sectores de la economía argentina tienen el potencial de aprovechar la IA para generar avances significativos en términos de eficiencia y competitividad.
En el sector financiero, la IA ya está transformando la personalización de servicios, el análisis de riesgos o la detección de fraudes, lo que puede impulsar la eficiencia y reducir costos. Además, el sector retail y de consumo está viendo una rápida adopción de IA para personalizar la experiencia del cliente, optimizar la cadena de suministro y predecir la demanda de productos, lo que podría acelerar la competitividad en un mercado cada vez más digital.
Asimismo, vemos oportunidades en Argentina para el sector energético o el agrícola. Por ejemplo, este último tiene una gran oportunidad de crecimiento adoptando IA para la agricultura de precisión, optimizando el uso de recursos y mejorando el rendimiento de los cultivos mediante análisis predictivo y monitoreo con drones. En cuanto al sector energético, particularmente en áreas como la gestión de redes eléctricas y el uso de energías renovables, puede avanzar rápidamente al integrar IA para optimizar el consumo de recursos y mejorar la eficiencia operativa.
La regla 70/20/10
¿Qué rol cumple el “factor humano” a la hora de repensar los negocios con base en IA? ¿Qué habilidades y características se necesitan y cuáles se ponen en valor?
El factor humano es fundamental en la adopción de IA en las organizaciones. En BCG hablamos de la regla 70/20/10, esto es, el 70% de los desafíos en cualquier transformación digital están relacionados con las personas y procesos, el 20% con tecnología y datos, y solo el 10% tiene que ver con los algoritmos. Este enfoque permite que la IA se integre en la cultura organizacional y en los flujos de trabajo, en lugar de ser un componente aislado y desconectado.
Aunque la tecnología es esencial, la capacidad de los empleados para comprender, interpretar y trabajar con ella es lo que realmente determina el éxito de su integración en los procesos empresariales.
Las habilidades y características indispensables incluyen la adaptabilidad y la mentalidad de crecimiento, ya que la IA está en constante evolución y los empleados deben estar dispuestos a aprender y ajustarse a nuevas herramientas y procesos. Además, las habilidades de pensamiento crítico y análisis de datos son esenciales para interpretar los resultados generados por los modelos de IA y tomar decisiones informadas basadas en esos datos.
La creatividad y la innovación también son necesarias, ya que la IA debe ser vista como una herramienta complementaria que potencia las capacidades humanas, no como un sustituto. La colaboración interdisciplinaria es igualmente importante, porque la implementación de IA requiere un enfoque conjunto entre expertos en tecnología, líderes de negocio y operativos.
Finalmente, la comunicación efectiva es crucial para asegurar que todos los miembros de la organización comprendan cómo utilizar la IA de manera que impulse el valor estratégico.
Si tuviera que dar cinco tips a los directivos de las empresas respecto al “tsunami de la IA”, ¿cuáles serían?
Primero, definir una estrategia clara para la IA que esté alineada con los objetivos comerciales a largo plazo, priorizando los casos de uso con mayor impacto potencial. Segundo, invertir en talento especializado y en la capacitación continua de los empleados, para asegurarse de que el equipo esté preparado para gestionar y escalar proyectos de IA. Tercero, adoptar un enfoque ágil y flexible, que permita iteraciones rápidas y ajustes según los resultados obtenidos. Cuarto, fortalecer la infraestructura de datos, garantizando que la organización cuente con una estrategia sólida para la recolección, almacenamiento y gestión de datos de calidad. Y quinto, fomentar una cultura organizacional abierta al cambio y el aprendizaje, donde la transformación digital sea vista como una oportunidad, no como una amenaza.
