La Inteligencia Artificial (IA) ya entró a las empresas, pero convertir su uso en resultados concretos continúa siendo el gran desafío. Aunque el 88% de las organizaciones ya utiliza esta tecnología, el 80% de los proyectos falla en entregar valor real, según las cifras presentadas por Alfred Kobayashi, AI Advisor de Business IT, durante el Tech Day IT Now 2026 celebrado en Ciudad de Panamá.
Para Kobayashi, detrás de ese elevado nivel de fracaso existe un problema de enfoque: las compañías están adoptando herramientas y lanzando pilotos antes de definir qué problema del negocio quieren resolver.
“La IA no es un proyecto de tecnología. Es un proyecto de negocio”, afirmó el especialista, quien sostuvo que cualquier iniciativa debe traducirse en retorno, mejoras de procesos o un impacto tangible para el cliente.
Otro de los problemas está en la calidad de la información con la que se alimentan los sistemas. Kobayashi señaló que muchas compañías intentan conectar herramientas de IA con bases de datos desordenadas, incompletas o mal estructuradas. “Data mala genera una IA mala”, resumió. En su exposición insistió en que la limpieza y calidad de los datos son condiciones necesarias antes de escalar cualquier proyecto.
A esto se suma la proliferación de pilotos que nunca pasan a una fase de mayor alcance. Kobayashi indicó que el 46% de los pilotos termina ejecutándose sin escalamiento, una señal de que las empresas están probando soluciones sin evaluar desde el inicio si realmente pueden crecer dentro de la organización. “Necesitamos aprobar pilotos que tengan el potencial de escalar. No pilotos por pilotear”, advirtió.
La gobernanza aparece como otro de los grandes retos. El especialista alertó que numerosos colaboradores ya utilizan herramientas de IA con cuentas personales o versiones gratuitas y, en algunos casos, introducen documentos, hojas de cálculo, contratos u otra información de la empresa.
“No podemos dejar a libre albedrío de que nuestros colaboradores utilicen inteligencia artificial sin que nosotros lo sepamos”, afirmó posteriormente en entrevista, al referirse al fenómeno conocido como Shadow AI.
“Existe un uso muy fuerte de IA, ponemos IA en las sombras, Shadow AI”, alertó.
Para Kobayashi, la adopción también requiere capacitación transversal, gestión del cambio y un compromiso claro desde la alta dirección. “El futuro para las organizaciones es con inteligencia artificial, pero si no empezamos hoy, es muy difícil que podamos subir a esta ola”, sostuvo.
Su recomendación es comenzar por problemas concretos del negocio, definir métricas de impacto, fortalecer la gobernanza y “escalemos solamente lo que funciona”.
Sobre la adopción en América Latina, Kobayashi sostuvo que la región está entre las que más utiliza herramientas de IA a nivel mundial, pero advirtió que ese uso todavía no se traduce plenamente en transformación empresarial
“Latinoamérica es una de las regiones que más está usando inteligencia artificial”, afirmó, aunque señaló que buena parte de ese consumo corresponde al uso cotidiano de herramientas como ChatGPT o Gemini, mientras que dentro de las organizaciones persisten dificultades para integrarlas a procesos, generar retorno y escalar proyectos.
