En la última década, la incorporación de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito empresarial avanzó de manera sostenida y ya no se limita solo a industrias tecnológicas.
Y es que, sectores como el de servicios financieros, de manufactura, salud, educación, comercio electrónico y de logística, encontraron en la IA un recurso para reorganizar sus procesos, reducir los tiempos operativos, mejorar la toma de decisiones y redefinir la interacción con clientes y usuarios.
Sin embargo, su velocidad de adopción se aceleró a partir de 2022, coincidiendo con la madurez de los modelos generativos y el aumento en la capacidad de cómputo disponible para aplicaciones corporativas.
Para el sector productivo, la IA se ha convertido en un instrumento de reorganización operativa, de optimización de procesos y de creación de nuevos modelos de negocio; un fenómeno que, de acuerdo con distintas estimaciones, continuará profundizándose a lo largo de la próxima década.
El incalculable potencial de la Inteligencia Artificial
Según el World Economic Forum, en su “Future of Jobs Report”, de 2023, la IA se encuentra entre las tecnologías con mayor potencial de transformación empresarial, con impactos evidentes en manufactura, servicios financieros, salud y logística, principalmente por su capacidad para automatizar procesos y habilitar sistemas de análisis predictivo y prescriptivo en tiempo real.
Este proceso no se limita a la automatización de tareas rutinarias, sino que se extiende a áreas de toma de decisiones estratégicas basadas en datos.
La Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), por ejemplo, señala que la adopción de la Inteligencia Artificial está correlacionada con incrementos en productividad en empresas que han desarrollado capacidades internas para la gestión de datos y la integración tecnológica.
Aunque advierte que el impacto no es uniforme entre organizaciones ni sectores, dependiendo de la estructura laboral, la disponibilidad de talento y las políticas de inversión en digitalización.
En cuatro frentes
Esto obedece a que el uso de IA en los negocios se concentra actualmente en cuatro frentes: el de automatización inteligente de procesos, análisis avanzado de datos, personalización de servicios y soporte a la toma de decisiones.
En ese contexto, firmas como Deloitte, en su “State of AI in the Enterprise”, de 2023, reportan que el 62% de las empresas medianas y grandes señalaron haber incorporado al menos una solución de IA en operaciones o servicios internos, aunque la mayoría se mantiene en etapas tempranas de adopción.
Esto, porque la automatización asistida por IA ha encontrado especial aplicación en funciones de back-office, particularmente en procesamiento documental, atención a clientes y administración de información operativa.
En paralelo, la Inteligencia Artificial generativa ha comenzado a utilizarse en la elaboración de propuestas comerciales, diseño de materiales comunicacionales y prototipado de productos, principalmente en empresas del sector creativo, tecnológico y consultoría.
Por su parte, la personalización dinámica de servicios, impulsada por modelos predictivos, ha aumentado su presencia en la banca digital, el comercio electrónico y los servicios de suscripción, permitiendo ajustar precios, recomendaciones y experiencias en función del comportamiento del usuario.
Ante ello, y de acuerdo con McKinsey & Company, el valor económico potencial de la IA generativa podría oscilar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares al año a nivel global, dependiendo de la tasa de adopción por industria.
Impactos laborales y proyecciones
En esta vorágine, el impacto laboral de la Inteligencia Artificial continúa siendo, sin embargo, un punto central de análisis.
Y es que, mientras algunas funciones podrían ser reemplazadas por sistemas automatizados, otras se ven reconfiguradas hacia tareas de supervisión, análisis y gestión de herramientas digitales.
Por ejemplo, el World Economic Forum estima que, si bien alrededor del 23% de los empleos globales podría experimentar transformaciones significativas de tareas en la próxima década, la demanda de competencias asociadas con análisis de datos, programación, pensamiento crítico y diseño de sistemas aumentará de manera considerable.
La MIT Initiative on the Digital Economy, en tanto, subraya que la magnitud de los cambios dependerá de la capacidad de las empresas para invertir en capacitación interna y la actualización continua de sus trabajadores, así como de la eficiencia con la que integren estas herramientas a sus modelos operativos.
Crecimiento económico por la Inteligencia Artificial
Ante ello, las estimaciones de crecimiento económico vinculado a la IA sugieren que su contribución al Producto Interno Bruto global podría aumentar de manera significativa hacia 2030.
PwC, por citar un caso, proyecta que la IA podría añadir hasta 15.7 billones de dólares a la economía mundial para ese año, impulsada principalmente por ganancias en productividad y la expansión de nuevos productos y servicios basados en datos.
Sin embargo, este crecimiento estará condicionado por diversos factores estructurales, como lo son la disponibilidad de sistemas de cómputo avanzados, redes de datos y almacenamiento seguro y escalable.
También, por el desarrollo de normas que permitan garantizar transparencia, protección de datos y uso responsable de la tecnología, así como por la capacidad de los sistemas económicos para formar profesionales especializados en análisis de datos, ingeniería de IA y gestión integrada de tecnología.
Así, la adopción de la IA en los negocios avanza en un proceso de transformación estructural que reconfigura cadenas productivas, procesos internos y modelos de interacción con clientes.
Pero, en todo momento, los datos disponibles convergen en un mismo punto: que la IA no opera como una solución aislada, sino como una infraestructura transversal que se integra de forma gradual a las operaciones, por lo que su impacto, sin duda, dependerá de decisiones estratégicas, disponibilidad de talento y marcos de referencia claros para su implementación.
