En el marco de la agenda de competitividad del Comité de Innovación y Transformación Digital de AMCHAM Capítulo Noreste, se llevó a cabo una sesión enfocada en uno de los principales retos que enfrentan actualmente las organizaciones: cómo pasar de la experimentación con Inteligencia Artificial (IA) a la generación de resultados de negocio medibles y escalables.

La IA se ha consolidado como una prioridad estratégica para la alta dirección. Sin embargo, el crecimiento acelerado de la inversión en estas tecnologías no necesariamente se ha traducido en resultados financieros. Durante la sesión se destacó que el 74% del valor financiero generado por la IA a nivel global es capturado por únicamente el 20% de las empresas, evidenciando una brecha entre experimentar con tecnología y lograr una verdadera captura de valor.

De la experimentación al ROI

Uno de los principales temas abordados fue la importancia de medir el Retorno de Inversión (ROI) de los proyectos de IA de manera integral. La evaluación no debe limitarse al costo de las herramientas, licencias o infraestructura tecnológica, sino incorporar también elementos como la preparación y gobernanza de datos, el tiempo de los expertos de negocio, la capacitación del talento, el mantenimiento de los modelos y los costos asociados a errores e incertidumbre.

Asimismo, se destacó que el impacto de la IA debe evaluarse desde una perspectiva de doble dimensión: los beneficios tangibles, como reducción de costos, ahorro de tiempo y eficiencia operativa; y los beneficios intangibles, como mayor agilidad organizacional, mejor toma de decisiones y aceleración de los ciclos de innovación.

Durante la sesión se identificaron tres retos frecuentes en la medición del ROI:

1. Ignorar la incertidumbre: asumir una precisión absoluta de los modelos sin considerar errores y la supervisión humana necesaria.
2. Realizar evaluaciones estáticas: medir el impacto únicamente al inicio, sin considerar los costos recurrentes de mantenimiento y actualización.
3. Evaluar proyectos de manera aislada: en lugar de gestionar la IA como un portafolio estratégico y asignar recursos de acuerdo con los resultados obtenidos.

También se revisaron tres niveles de adopción tecnológica:

• Herramientas de GenAI, enfocadas principalmente en la productividad individual.
• Agentes de IA y flujos de trabajo, capaces de integrar herramientas y automatizar procesos más complejos.
• Modelos propietarios y especializados, desarrollados sobre datos propios para generar ventajas competitivas diferenciadas.

No todas las organizaciones necesitan avanzar inmediatamente hacia modelos propietarios. El reto consiste en identificar en qué nivel de adopción puede generarse mayor valor para cada empresa, de acuerdo con sus capacidades, necesidades y objetivos estratégicos.

Se destacó la conveniencia de “comprar e integrar antes que construir”, aprovechando soluciones consolidadas del mercado y reservando el desarrollo propio para casos donde exista una clara ventaja estratégica.

Principales recomendaciones

Para avanzar de la experimentación a la generación de valor, se plantearon cuatro acciones:

1. “Scale or Stop”: evaluar periódicamente los proyectos y escalar únicamente aquellos que demuestren resultados medibles.
2. Integrar la IA a los flujos de trabajo para generar impacto real en procesos operativos y administrativos.
3. Involucrar a los líderes de negocio en la identificación de casos de uso, acompañados de capacitación y gobernanza.
4. Fortalecer capacidades antes de escalar, especialmente en datos, talento, tecnología y gobernanza.

De la IA a los resultados

La principal reflexión de la sesión fue que la ventaja competitiva no está en adoptar más herramientas, sino en integrarlas estratégicamente para generar valor medible. El reto para las organizaciones es pasar de la experimentación a una gestión disciplinada de la IA, identificando oportunidades, midiendo su impacto y escalando aquellas iniciativas que demuestren resultados.

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AMERICAN CHAMBER/MEXICO
Monterrey | (26| 08 | 2026)