La IA empresarial dejó de ser un tema futurista para convertirse en una prioridad estratégica dentro de los consejos directivos de múltiples industrias. Sin embargo, el entusiasmo que rodea a la inteligencia artificial todavía contrasta con los resultados financieros reales obtenidos por muchas organizaciones.
Desde 2023, ejecutivos que participan en el Consejo de Innovación Digital de Select comenzaron a identificar la inteligencia artificial como una de las tecnologías con mayor potencial de transformación para las empresas. No obstante, durante los últimos años también se ha evidenciado una brecha importante entre las pruebas piloto y la generación de valor tangible.
El reporte presentado por Select, respaldado por entrevistas con directivos de distintas industrias y dos paneles realizados en febrero y marzo de 2026, muestra una cifra contundente: 88% de las organizaciones ya experimenta con inteligencia artificial, pero 81% todavía no reporta beneficios directos en su resultado financiero.
Para Ricardo Zermeño, CEO de Select, el problema no radica en la capacidad de la tecnología, sino en la manera en que las organizaciones están implementando los proyectos.
“Muchas empresas están acelerando iniciativas de IA sin haber transformado antes sus procesos internos o sin contar con una estrategia de datos sólida. La inteligencia artificial no corrige ineficiencias estructurales; únicamente las hace más rápidas”.
La conversación alrededor de la IA empresarial también revela un cambio importante en la mentalidad corporativa. La IA empresarial se ha convertido en un eje estratégico para acelerar decisiones, automatizar operaciones y fortalecer modelos de negocio dentro de múltiples industrias. Hoy, las compañías ya no buscan únicamente automatizar tareas repetitivas, sino encontrar nuevas formas de generar ingresos, fortalecer la experiencia de cliente y reducir riesgos operativos.
Sin embargo, el estudio demuestra que los proyectos exitosos tienen características muy específicas: objetivos claros, métricas definidas, liderazgo ejecutivo comprometido y una identificación precisa de las áreas donde la productividad puede aumentar de forma medible.
Además, Select advierte que la adopción desordenada de herramientas generativas podría provocar frustración entre los directivos si no existe una alineación adecuada entre negocio, operación y tecnología.
Casos de uso que ya generan impacto en diferentes industrias
Uno de los hallazgos más relevantes del reporte es que las organizaciones que sí están obteniendo resultados positivos enfocan la inteligencia artificial en problemas concretos del negocio y no en iniciativas genéricas.
Dentro del sector farmacéutico, por ejemplo, modelos analíticos capaces de procesar más de mil variables permiten anticipar escasez de medicamentos antes de que ocurra un desabasto. Esto protege el nivel de servicio y fortalece la lealtad de los detallistas.
En la industria cosmética, aplicaciones diseñadas para personas con discapacidad visual ayudaron a abrir segmentos de mercado históricamente desatendidos. Mientras tanto, compañías aseguradoras utilizan inteligencia artificial para agilizar la atención de siniestros y mejorar simultáneamente la retención de clientes y los indicadores de satisfacción.
La IA empresarial también está mostrando resultados importantes dentro de sectores altamente operativos como manufactura y transporte. En estos sectores, la IA empresarial permite optimizar tiempos, reducir desperdicios y aumentar productividad mediante modelos predictivos y automatización inteligente.
En manufactura, las estrategias de mantenimiento predictivo permiten reducir hasta 30% los costos relacionados con fallas y paros no planeados. Para las empresas industriales, esto representa una ventaja competitiva directa en productividad y continuidad operativa.“Las organizaciones que vinculan la IA con indicadores específicos de negocio son las que logran resultados sostenibles. El problema aparece cuando la tecnología se implementa solamente por moda o presión competitiva”, señaló Zermeño.
En el sector transporte, una empresa logró convertir una herramienta de reclutamiento basada en IA en su principal mecanismo de contratación en menos de un año. Además, la optimización de rutas y el monitoreo de combustible generan ahorros constantes que pueden medirse mes a mes.
El poder judicial también comienza a beneficiarse del uso de modelos de lenguaje natural para analizar sentencias y documentos jurídicos. Procesos que antes requerían semanas de trabajo manual ahora pueden realizarse en cuestión de horas.
Por otro lado, instituciones financieras reportan avances significativos al aplicar inteligencia artificial no sólo al desarrollo de código, sino a todo el ciclo de vida de proyectos tecnológicos. Esto permitió disminuir reuniones de alineación, reducir costos y acelerar entregas.
La IA empresarial avanza especialmente en sectores donde la eficiencia operativa tiene impacto directo sobre márgenes, tiempos de atención o continuidad de negocio. Además, la IA empresarial impulsa nuevos modelos de análisis y seguimiento operativo para mejorar competitividad.
¿Por qué la mayoría de los proyectos de IA todavía no generan rentabilidad?
Aunque la inteligencia artificial ya forma parte de la estrategia de miles de compañías, el reporte de Select evidencia que la rentabilidad sigue siendo uno de los principales desafíos.
Uno de los factores más repetidos entre las organizaciones entrevistadas es la falta de gobierno de datos. Sin datos limpios, organizados y relevantes, ningún modelo puede producir resultados confiables.
Una aseguradora participante en el estudio redujo inicialmente más de 500 variables de información hasta identificar las 150 realmente críticas para construir modelos funcionales. De manera similar, un banco entrevistado explicó que su estrategia de datos comenzó desde 2014, y que esa preparación es la que hoy sostiene sus avances en IA.
“Existe la idea de que implementar inteligencia artificial consiste únicamente en adquirir herramientas. Pero la realidad es que la calidad de los datos y la disciplina organizacional son mucho más importantes que el software”.
Otro problema frecuente es automatizar procesos ineficientes. El estudio documenta el caso de una institución financiera que utilizó IA generativa para producir más de un millón de líneas de código. Aunque el desarrollo parecía más rápido, los proyectos terminaron siendo más costosos debido a que el proceso original seguía siendo ineficiente.
En otras palabras, la organización aceleró el problema en lugar de resolverlo. Select advierte que este tipo de situaciones seguirá creciendo si las empresas continúan implementando inteligencia artificial sin rediseñar antes sus operaciones.
La IA empresarial enfrenta además un desafío cultural importante. Para muchas organizaciones, la IA empresarial requiere liderazgo, capacitación y rediseño operativo para generar valor sostenible. Muchas iniciativas nacen a partir de entusiasmo directivo, pero sin una comprensión profunda del problema que se intenta resolver.
El reporte incluso menciona el llamado “Efecto Club Premier”, donde ejecutivos regresan de viajes o conferencias internacionales convencidos de implementar IA inmediatamente, aun cuando la organización no tenga claridad sobre objetivos, capacidades o retorno esperado.
Esta situación provoca inversiones aceleradas, pilotos desconectados y expectativas poco realistas. Para Select, la madurez organizacional se ha convertido en un elemento tan importante como la propia tecnología.
La transformación de procesos será más importante que la automatización
Otro de los hallazgos centrales del estudio es que las organizaciones más exitosas no utilizan la inteligencia artificial únicamente para automatizar tareas, sino para rediseñar completamente sus procesos.
Esto implica modificar estructuras operativas, redefinir indicadores y transformar dinámicas de colaboración entre áreas.
En servicios financieros, por ejemplo, algunas instituciones descubrieron que el verdadero valor no estaba en generar código automáticamente, sino en replantear el flujo completo de trabajo entre desarrollo, pruebas, validación y seguimiento.
El resultado fue una reducción significativa de reuniones de alineación, menor tiempo de ejecución y disminución de costos.
En seguros, varias compañías decidieron retirar chatbots de atención en procesos sensibles como siniestros, luego de descubrir que los clientes preferían interacción humana durante momentos de estrés.
“La IA debe utilizarse donde realmente agrega valor. Hay procesos donde la automatización es positiva y otros donde el componente humano sigue siendo indispensable”.
La IA empresarial también comienza a impulsar estrategias relacionadas con resiliencia operativa y prevención de riesgos. Conforme avanza la digitalización, la IA empresarial fortalece capacidades de monitoreo, prevención y análisis de incidentes críticos.
En distribución farmacéutica, herramientas de visión artificial para identificar lotes y fechas de caducidad alcanzan niveles de precisión superiores a 92%, ayudando a disminuir pérdidas económicas.
En aseguradoras, los sistemas de análisis de imágenes permiten detectar patrones de fraude de manera mucho más eficiente.
Mientras tanto, empresas de transporte integran cámaras y sensores de fatiga que ayudan a reducir accidentes y disminuyen hasta 17% las primas de seguros de flotillas.
Estos casos demuestran que la inteligencia artificial ya no se limita únicamente a productividad administrativa, sino que también se convierte en un componente clave para la continuidad de negocio y la gestión de riesgos.
La IA empresarial se está consolidando como una herramienta transversal que impacta operaciones, experiencia de cliente, logística, cumplimiento regulatorio y rentabilidad. Actualmente, la IA empresarial también acelera estrategias de transformación digital y eficiencia corporativa.
Liderazgo, cultura y estrategia: los factores que definirán el éxito
Aunque la conversación pública suele concentrarse en herramientas generativas y automatización, el estudio de Select concluye que el principal diferenciador será la capacidad de liderazgo.
Las organizaciones que muestran mejores resultados comparten una característica común: la alta dirección participa activamente en la definición de objetivos y métricas.
Esto permite priorizar proyectos realmente relevantes para el negocio y evitar inversiones impulsivas. Asimismo, las compañías más maduras comienzan aplicando inteligencia artificial en procesos internos antes de llevarla hacia experiencias externas de cliente.
Esa estrategia reduce riesgos, facilita el aprendizaje organizacional y permite desarrollar capacidades de manera gradual.
“Las empresas que primero ordenan sus datos, rediseñan procesos y construyen una cultura digital tienen muchas más probabilidades de convertir la IA en una ventaja competitiva sostenible”.
El reporte también destaca que las empresas necesitan fortalecer la capacitación de directivos y mandos medios.
La falta de entendimiento sobre capacidades reales, limitaciones y riesgos de la inteligencia artificial puede generar expectativas irreales y proyectos poco sostenibles.
Por ello, Select considera fundamental construir modelos de madurez organizacional que permitan evaluar preparación tecnológica, calidad de datos, capacidades analíticas y alineación estratégica.
La IA empresarial dependerá cada vez más de la capacidad de las organizaciones para combinar tecnología con liderazgo, gobierno de información y visión de largo plazo. En adelante, la IA empresarial será un diferenciador competitivo para empresas que busquen crecimiento y resiliencia.
El desafío ya no consiste únicamente en adoptar inteligencia artificial, sino en integrarla correctamente dentro de la operación diaria.
El futuro de la IA estará definido por resultados medibles
El estudio de Select concluye que la diferencia entre experimentación y valor financiero real no se explica por falta de presupuesto o acceso tecnológico.
El verdadero reto está en identificar correctamente las palancas de productividad donde la inteligencia artificial puede generar impacto concreto.
Las organizaciones que sí están obteniendo beneficios comparten patrones muy claros: problemas bien definidos, proyectos acotados, métricas específicas, bases de datos confiables y respaldo ejecutivo.
Además, priorizan resultados medibles sobre tendencias pasajeras. La IA empresarial continuará creciendo durante los próximos años, impulsada por la necesidad de eficiencia, automatización y competitividad. Distintos especialistas consideran que la IA empresarial será clave para redefinir productividad, innovación y experiencia de cliente.
No obstante, Select advierte que las empresas que adopten tecnología sin estrategia podrían enfrentar costos elevados, frustración operativa y expectativas incumplidas.
En contraste, aquellas organizaciones que entiendan la inteligencia artificial como una transformación integral —y no solamente como una herramienta tecnológica— tendrán mayores posibilidades de generar crecimiento sostenible.
“El gran aprendizaje es que la IA no falla. Lo que falla es el proceso, la falta de claridad y la ausencia de una estrategia integral. Cuando existe alineación entre negocio, datos y operación, los resultados sí aparecen”.
Select informó que actualmente trabaja en modelos de madurez orientados a acompañar a empresas de diferentes sectores en sus procesos de adopción de inteligencia artificial.
La firma también impulsa sondeos y ejercicios de evaluación para ayudar a las organizaciones a medir su nivel de preparación tecnológica y operativa frente a la nueva era digital. Para Select, la IA empresarial continuará evolucionando conforme las compañías integren mejores prácticas de datos, automatización y análisis avanzado. Además, la IA empresarial seguirá impulsando iniciativas relacionadas con productividad, resiliencia y experiencia del cliente dentro de múltiples industrias. Finalmente, la IA empresarial será uno de los principales habilitadores de transformación digital y competitividad durante los próximos años.
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