De la experimentación al impacto: cómo aprovechar la IA para obtener resultados empresariales

El jueves 4 de junio de 2026, Venari Partners organizó una mesa redonda ejecutiva en el hotel Pan Pacific de Londres para explorar cómo las organizaciones pueden ir más allá de la experimentación con la IA y empezar a ofrecer valor empresarial medible. Dirigida porBayo Ibirogba, cuya experiencia abarca la consultoría estratégica y la fundación de una empresa tecnológica basada en IA, el debate examinó una pregunta que resulta cada vez más relevante para los equipos directivos: a medida que las capacidades de la IA siguen acelerándose, ¿cómo crean las organizaciones un valor duradero a partir de ella?

Un mensaje surgió de forma constante a lo largo de la sesión. Aunque la capacidad de los modelos sigue evolucionando a un ritmo extraordinario, el principal reto que enfrentan la mayoría de las empresas ya no es la capacidad tecnológica, sino la adopción organizativa. El éxito depende cada vez más de identificar dónde la IA crea valor, integrarla en las formas de trabajo establecidas y garantizar que las ganancias de productividad se traduzcan en resultados comerciales medibles.

Estas son las principales conclusiones de la mesa redonda:

En muchas organizaciones, el uso de la IA sigue estando impulsado porpersonas y equiposen lugar de a través de una implementación empresarial cohesionada. Los empleados ya están utilizando la IA para investigar, analizar, redactar, programar y automatizar tareas rutinarias, mientras que los equipos directivos siguen desarrollando la gobernanza, los modelos operativos y las prioridades de inversión.

Surgieron tres barreras interconectadas repetidamente durante la conversación. La primera es el conocimiento: entender de qué es capaz la IA hoy en lugar de lo que podía hacer hace poco tiempo. La segunda es el caso de negocio: identificar dónde la IA crea valor comercial medible en lugar de ganancias de productividad aisladas. La tercera es la voluntad organizativa. Aprovechar los dividendos de la IA a menudo requiere rediseñar procesos y modelos operativos establecidos, y estos cambios normalmente avanzan más lentamente que la propia tecnología.

En conjunto, estas barreras ayudan a explicar por qué la experimentación individual ha superado a la implementación a nivel de toda la organización. La oportunidad para los equipos directivos, por lo tanto, no es simplemente fomentar el uso de la IA, sino crear las condiciones en las que la adopción individual exitosa pueda traducirse en una capacidad organizativa repetible.

Los modelos fundacionales siguen mejorando rápidamente. El principal cuello de botella ha pasado de lo que la IA puede hacer a la eficacia con la que las organizaciones absorben esas capacidades en el trabajo diario. Basándose en investigaciones citadas durante el debate, Bayo se refirió a la'brecha rojo-azul': una expresión tomada de una investigación de Anthropic para describir la diferencia entre lo que la IA podría lograr teóricamente y lo que realmente se ha incorporado a los flujos de trabajo existentes. La oportunidad, argumentó, radica en cerrar esta brecha en lugar de simplemente esperar la próxima generación de modelos.

Esto representa un cambio importante de enfoque. La ventaja competitiva depende cada vez menos del acceso a la última tecnología que de la capacidad de una organización para integrar las capacidades existentes en los flujos de trabajo donde mejoran la productividad, la calidad y la toma de decisiones.

Una parte significativa del debate se centró en el valor económico de la IA y en dónde se está acumulando actualmente. Muchos lugares de trabajo están pagando por herramientas de IA, y sin embargo gran parte del beneficio de productividad inmediato permanece en manos de los empleados individuales. A menos que los flujos de trabajo, las expectativas y los modelos operativos evolucionen, es poco probable que la empresa capture esas ganancias. Tal como están las cosas actualmente, la empresa paga por las herramientas mientras el empleado se queda con el tiempo ahorrado.

La paradoja emergente del coste de la IA fue otro tema de interés. Aunque los costes por token siguen bajando, el gasto general en IA está aumentando a medida que las organizaciones incrementan su uso. El reto, por lo tanto, no radica simplemente en reducir el coste de la IA, sino en desplegar modelos cada vez más capaces que creen un valor significativo, en lugar de utilizarla predominantemente para tareas sencillas (comparado durante la charla con usar un 'Concorde para ir al supermercado'). El dividendo de productividad hoy es personal, pero debe convertirse en organizativo si la inversión en IA quiere ofrecer retornos comerciales sostenibles. Esto requerirá que las organizaciones repiensen los flujos de trabajo, redistribuyan la capacidad y decidan cómo debe materializarse el valor adicional creado por la IA.

A pesar de las muchas suposiciones predominantes sobre la IA y el empleo, esta tecnología está automatizando progresivamente tareas individuales en lugar de sustituir profesiones de la noche a la mañana. El trabajo que se basa en ordenador, es repetitivo, altamente estructurado, requiere un juicio limitado e implica poca complejidad con las partes interesadas representa la oportunidad más clara de automatización.

Como tal, es probable que las organizaciones rediseñen los puestos antes de reducir drásticamente la plantilla. La ingeniería de software es un ejemplo temprano, con una demanda cambiante de desarrolladores junior que quizás indique cómo podrían evolucionar otras profesiones basadas en el conocimiento. Para los equipos directivos, la pregunta más útil no es qué puestos desaparecen, sino qué actividades dentro de cada puesto tienen más probabilidades de ser aumentadas o automatizadas.

Uno de los debates más estimulantes se centró en el tema del 'slop de IA' (contenido de baja calidad generado por IA). La IA ha elevado el nivel base de calidad de los textos escritos, pero también ha aumentado el volumen de material pulido que carece de profundidad, originalidad o pensamiento crítico. La pregunta recurrente fue sencilla: '¿Hizo usted el trabajo y la IA lo refinó, o hizo la IA el trabajo y usted lo refinó?' La preocupación no es que la IA produzca resultados deficientes, sino que presentaciones convincentes puedan disfrazar un razonamiento débil o desalentar el cuestionamiento apropiado.

En este contexto, es probable que la prima que se otorga al juicio humano aumente en lugar de disminuir. La capacidad de cuestionar suposiciones, aplicar contexto y ejercer el juicio profesional se vuelve más valiosa a medida que la IA se vuelve más capaz. Por lo tanto, la IA debería tratarse como un colega junior capaz: requiere contexto, salvaguardas, control de calidad y, sobre todo, supervisión humana.

A medida que el acceso a modelos avanzados de IA se generaliza cada vez más, es poco probable que la ventaja competitiva sostenible provenga de la propia tecnología. En cambio, la diferenciación dependerá de activos que los competidores no puedan replicar fácilmente, incluyendo datos propietarios, relaciones con clientes, marcas de confianza, excelencia operativa y experiencia sectorial profunda.

La pregunta estratégica clave, por lo tanto, no es simplemente cómo usar la IA, sino cómo la IA puede amplificar lo que ya hace que la organización sea distintiva. Si todos tienen acceso a los mismos modelos, ¿qué es lo que sigue siendo exclusivamente suyo? Las empresas mejor posicionadas para crear valor duradero serán aquellas que utilicen la IA para reforzar las fortalezas existentes en lugar de ver la tecnología como una fuente de ventaja competitiva por sí misma.

Surgieron tres enfoques prácticos para evaluar las oportunidades de la IA:

Conocimiento

• ¿Dónde está la brecha entre lo que la IA podría lograr y lo que está actualmente integrado?

• ¿Nos estamos comparando con los competidores o con lo que es genuinamente posible?

Caso de negocio

• ¿A dónde va actualmente el dividendo de productividad?

• Si la capacidad ya no estuviera limitada, ¿cómo se rediseñaría el trabajo?

Voluntad

• ¿Qué actividades debería la IA ayudar, automatizar o reinventar?

• ¿Qué barreras organizativas están impidiendo una adopción más rápida?

Estas observaciones apuntan a un cambio más amplio en la forma en que las organizaciones deberían pensar sobre la IA. El debate se centró menos en la propia tecnología que en las capacidades organizativas necesarias para traducir el progreso tecnológico en valor comercial medible.

Para muchas organizaciones, la pregunta ya no es si la IA es capaz de transformar el trabajo. El reto es integrarla de forma reflexiva, rediseñar los flujos de trabajo cuando sea apropiado y garantizar que los beneficios se materialicen a nivel organizativo y no solo individual. En última instancia, las organizaciones con más probabilidades de crear valor duradero serán aquellas que cierren la brecha entre la posibilidad tecnológica y la ejecución organizativa, integrando la IA para lograr un impacto comercial medible mientras refuerzan las capacidades que ya distinguen a su negocio.

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