La inteligencia artificial a nivel empresarial puede liberar el potencial de la tecnología: así es como puedes lograrlo
La inteligencia artificial (IA) está ayudando a los humanos a trabajar mejor, aumentando la productividad hasta en un 40%. Sin embargo, existe una diferencia significativa entre introducir IA en algunos dominios seleccionados, como la ingeniería de software y el marketing, y escalarla a nivel empresarial.
Para ser verdaderamente innovadora, la IA debe influir en flujos de trabajo enteros, no solo en tareas individuales, mientras desbloquea la toma de decisiones consistente y en tiempo real.
Requisitos para escalar la IA a nivel empresarial
Existen varios requisitos previos para escalar la IA a nivel empresarial: datos listos para IA; modelos de IA adecuados; talento capacitado; y gobernanza responsable de la IA. Juntos, estos aseguran que los sistemas de IA generen un impacto empresarial en producción sin desviarse del curso. Por ejemplo, aplicar IA para mantenimiento predictivo con el fin de reducir el tiempo de inactividad debe hacerse protegiendo la seguridad de los trabajadores.
La innovación responsable como motor de crecimiento
Lograr estos aspectos es vital para las organizaciones. Sin embargo, la innovación responsable con IA no es nada fácil. Según investigaciones, solo el 2% de las organizaciones estaban listas para la IA empresarial al inicio de 2025 en los cinco pilares de estrategia, datos, tecnología, gobernanza y talento. Además, investigaciones recientes encontraron que solo el 2% de los líderes incorporan las prácticas de IA responsable necesarias al operar IA a gran escala.
Para aquellos que lograron el éxito en IA responsable, los beneficios fueron significativos. Los líderes en IA responsable en el grupo de investigación redujeron los costos y la gravedad de los incidentes de IA. Una clara tendencia está surgiendo: los clientes favorecen cada vez más el código abierto en las discusiones de innovación.
La importancia de una plataforma, fundición y fábrica
La IA está evolucionando rápidamente y es crítico adoptar los mejores modelos y la infraestructura en la nube más apropiados según los casos de uso objetivo. Este enfoque de “política de IA” y “nube poli” — es decir, el uso estratégico de múltiples modelos de IA y plataformas en la nube — junto con los marcos de gobernanza necesarios, facilita la innovación responsable de IA a gran escala. Además, evita que las organizaciones queden atrapadas en inversiones en IA a largo plazo.
Este enfoque de plataforma también permite una IA agentiva, una tecnología ahora aplicada en diversas industrias, donde bots de software buscan cumplir objetivos con poca o ninguna intervención humana. Estos protocolos están diseñados para proporcionar fuertes garantías de seguridad, asegurando que ningún agente pueda realizar tareas no intencionadas o dañinas.
El punto de inflexión del código abierto
Igualmente crítico para escalar la IA responsable es seleccionar los modelos de IA subyacentes. En 2026, muchas organizaciones recurrirán a soluciones de código abierto, construyendo sobre el 63% de organizaciones que ya utilizan herramientas de IA de código abierto hoy. Para los integradores de sistemas, el código abierto democratiza la IA al reducir la dependencia de unos pocos proveedores dominantes y permitir el desarrollo de soluciones escalables y rentables.
El motivo principal para elegir código abierto en lugar de modelos propietarios es su menor costo de implementación y mantenimiento, combinado con la flexibilidad y variedad de opciones de modelos ofrecidas por ecosistemas. Sin embargo, persisten preguntas sobre cuán “abiertos” son realmente estos modelos, ya que muchos aún retienen el acceso a conjuntos de datos de entrenamiento, procesos de preentrenamiento y código de evaluación.
La necesidad de una gobernanza centralizada
Además de construir una plataforma de IA adecuada para producción y modelos de código abierto, la forma más efectiva de operacionalizar la innovación responsable es centralizando la gobernanza. Un registro centralizado de modelos y agentes de IA apoya el despliegue escalable mientras mantiene la seguridad y la adherencia a los estándares operativos.
Las capacidades centralizadas también permiten el seguimiento de costos, la monitorización del rendimiento y la innovación continua, asegurando que los despliegues de IA permanezcan responsables, confiables y eficientes.
Innovación responsable a través de las personas
Entre todos estos factores, la dimensión del talento puede ser la más crítica. Según investigaciones, las organizaciones que preparan y comprometen activamente a su fuerza laboral logran los mayores retornos, superando consistentemente a aquellas que implementan IA sin apoyar completamente a su personal. De hecho, la cultura de innovación a menudo supera la estrategia, y equipar a los equipos para convertirse en constructores de soluciones avanzadas de IA es un paso decisivo hacia la obtención de una ventaja competitiva en la era emergente de la IA agentiva.
