En un conversatorio del Comité de Innovación, Tecnología y Data, dos especialistas coincidieron en que el liderazgo y la cultura organizacional son los que determinan si la tecnología rinde en la práctica.

La Cámara Chilena Norteamericana de Comercio, AmCham Chile, a través de su Comité de Innovación, Tecnología y Data, llevó a cabo el conversatorio "¿Por qué las empresas no logran obtener el valor que supone la IA?", con la participación de Patricio Cofré, Socio de Datos, Analítica e Inteligencia Artificial de EY, y Francisco Rojas, Director ejecutivo de Applied Intelligence, la unidad de datos e IA de Accenture Chile. La conversación fue moderada por Macarena Gatica, Chair del comité y socia de DLA Piper.

El encuentro partió de un dato que Gatica planteó como marco inicial: un estudio del MIT que analizó cientos de implementaciones de inteligencia artificial concluyó que cerca del 95% no obtuvo un retorno medible, y que solo una de cada veinte logró capturar valor real. El estudio explicó ese resultado por un factor organizacional: la capacidad de cada empresa para integrar la IA en su operación diaria.

Cofré ordenó el problema en tres niveles de madurez, con un esquema que atribuyó a Gartner. El primero es la productividad individual, el terreno de herramientas como Copilot —asistentes de inteligencia artificial integrados en programas de oficina—: accesible, pero de techo bajo, con un ahorro de tiempo modesto que no altera los procesos de fondo. El segundo nivel implica rediseñar procesos completos —por ejemplo, cómo una empresa incorpora nuevos clientes, evalúa riesgo crediticio u origina un préstamo— en lugar de aplicarles parches. El tercero es transformar el modelo de negocio y abrir líneas de ingreso nuevas. Según Cofré, la mayoría de las empresas chilenas se estanca en el primer nivel. "En Chile, muchos de los modelos que nos ha tocado hacer tienden más a evitar perder que a ir a buscar ganar", señaló.

Rojas llegó a una conclusión parecida por otra vía. "Este es un problema humano, no es un problema técnico", planteó, y sostuvo que la ingeniería y la habilitación tecnológica ya están disponibles y a nivel parejo para cualquier empresa. A partir de una trayectoria de cerca de cien proyectos propuso seis criterios de diseño para que un proyecto de IA efectivamente capture valor: alineamiento con la estrategia del negocio, rediseño real de procesos, foco en la visión de producto por sobre los entregables intermedios, cultura y adopción como criterio central, una arquitectura capaz de crecer sin rehacerse desde cero, y medición estructurada del retorno. "Cuando trabajas con inteligencia artificial siempre tienes que tener una visión de producto y de construir activos para las compañías; si no, es una pérdida de tiempo", planteó.

Rojas también aportó un criterio de diseño organizacional: la habilitación tecnológica debe estar centralizada; la explotación y captura de valor, lo más cerca posible del negocio. "Habilita a nivel central, explota a nivel local", resumió. Ilustró el punto con un caso de retail: un motor de recomendación que sugiere productos al vendedor de un almacén de barrio en el momento de tomar el pedido, según el historial de compra del local y el comportamiento de negocios similares.

Ambos coincidieron en que, sin un ejecutivo dispuesto a asumir un caso de uso exigente y sostenerlo pese a la incertidumbre, los proyectos de IA no pasan de un piloto en PowerPoint. "Toma un caso que te parta por la mitad, porque ahí no tenís escapatoria: hay que hacerlo bien sí o sí", planteó Rojas. Cofré cerró con una proyección apoyada en una carta reciente del CEO de Microsoft, Satya Nadella. La próxima ventaja competitiva, planteó, estará en los "ciclos de aprendizaje": la capacidad de una organización de mejorar de forma recursiva a partir de cada interacción con sus clientes.

Sobre el impacto en el empleo, ambos anticiparon una transición dura y rápida para las tareas más repetitivas, aunque se declararon optimistas en el largo plazo. Cofré trazó un paralelo con la llegada de la electricidad y de internet: tecnologías de propósito general que, tras desplazar ciertos empleos, terminaron abriendo demanda por servicios que antes no existían.

Al dar la bienvenida al conversatorio, Gatica había situado la discusión también como una oportunidad país. "Chile tiene condiciones reales para consolidarse como un hub digital de la región, y un plan nacional de data centers que puede convertir al país en una plataforma de innovación para América Latina", planteó. Para AmCham Chile, la diferencia entre las compañías que capturan valor de la inteligencia artificial y las que se quedan atrás pasa por la disposición a integrar la tecnología en el núcleo del negocio y a rediseñar procesos que hoy funcionan, pero podrían hacerlo mejor.