IA empresarial: el retorno real está en los procesos, no en los modelos

⏱ Tiempo de lectura: 4 min

Las empresas invierten en inteligencia artificial, pero el retorno real sigue rezagado respecto al gasto. Según Thomas Robinson, CEO de Domino Data Lab, el 57% de las organizaciones aún no genera ganancias que superen sus inversiones en IA. El problema central: la tecnología se aplica en tareas individuales de escritorio, no en procesos críticos donde realmente se genera ingresos, innovación y control de riesgos.

El gap de la última milla en IA empresarial

Durante una entrevista con theCUBE, Robinson explicó que la mayoría de las implementaciones de los últimos años se han enfocado en herramientas de productividad individual: redacción de correos, generación de copys de marketing o tareas de escritorio. Eso no es donde las empresas hacen o pierden dinero. La innovación real y el ahorro de costos ocurren en procesos misión-crítica que las organizaciones aún no han transformado completamente con IA. El sector enfrenta una brecha entre IA en producción y resultados medibles.

Cifras clave y el desafío de la confianza en sistemas agentic

El 41% de las organizaciones está pilotando o escalando IA agentic sin gobernanza suficiente para gestionarla, lo que plantea riesgos significativos. Robinson subraya que el máximo ahorro posible es el 100% del costo actual, pero los líderes empresariales que avanzan buscan crecimiento de ingresos y nuevos productos. El modelo de Domino Data Lab propone tres capas: un motor de políticas que controla proyectos desde inicio hasta entrega, monitoreo continuo en producción y asignación de responsabilidad humana. Robinson afirma: «Creemos que el juicio es mejor que la alucinación», reconociendo que aunque muchos modelos se llaman «modelos de razonamiento», aún no alcanzan ese nivel. Fuente: siliconangle.com

Hacia dónde se desplaza el valor empresarial de la IA

Proveedores de modelos están contratando equipos de ingeniería desplegados en clientes para implementar soluciones, no solo vendiendo mejores algoritmos. Ese cambio señala una reorientación estratégica: el valor futuro de la IA empresarial no residirá en los modelos en sí, sino en integración, gobernanza y flujos de trabajo. Robinson observa que estas empresas «no comercializan que la brecha se cierra con IA mejor, sino que construyen organizaciones llenas de personas especializadas para implementarla» y conducir transformación digital genuina.

Dato	Detalle
Porcentaje de empresas sin retorno positivo	57% aún no genera ganancias que superen inversión en IA
Adopción de IA agentic sin gobernanza	41% de organizaciones pilotando o escalando sin controles suficientes
Foco principal actual	Productividad individual en tareas de escritorio, no procesos core
Modelo propuesto por Domino Data Lab	Motor de políticas, monitoreo continuo en producción, responsabilidad humana
Posición en sistemas agentic	«El juicio es mejor que la alucinación»; modelos de razonamiento aún en desarrollo
Cambio estratégico detectado	Proveedores contratando equipos de ingeniería en lugar de solo vender mejores modelos

Preguntas frecuentes sobre IA empresarial y retorno de inversión

¿Por qué la mayoría de empresas aún no ven retorno positivo de la IA?

Porque aplican la tecnología en productividad individual en lugar de en procesos misión-críticos donde se generan ingresos, innovación y ahorro real. La medición inadecuada —contando licencias o tokens en lugar de ganancias— también limita la claridad sobre el verdadero valor.

¿Qué riesgo plantea la IA agentic sin gobernanza?

El 41% de organizaciones escalando IA agentic sin gobernanza suficiente corre riesgos significativos, especialmente en sectores como farmacéutica, servicios financieros y seguridad nacional donde una respuesta incorrecta tiene consecuencias reales. Robinson enfatiza que la responsabilidad humana sigue siendo esencial.

¿Hacia dónde se orienta la estrategia de IA empresarial?

El valor se desplaza desde los modelos hacia integración, gobernanza y flujos de trabajo. Los proveedores invierten en equipos de ingeniería desplegados en clientes para transformación digital genuina, no solo en vender algoritmos mejores.

Qué conviene mirar de cerca

Robinson subraya que los líderes empresariales que avanzan piensan en innovación futura y crecimiento de ingresos, no solo en reducción de costos. La transformación empresarial real con IA requiere gobernanza robusta, juicio humano y enfoque en procesos críticos, no en mejoras marginales de escritorio.

En Inteligencia Artificial creemos que este análisis refleja una maduración necesaria del sector: pasar de pilotos desconectados a estrategias integradas donde la tecnología resuelve problemas de negocio concretos. ¿Tu empresa ya mide el retorno de IA más allá de productividad individual?