La etapa de pruebas piloto con inteligencia artificial dejó de ser la única ruta para las grandes tecnológicas de Latinoamérica que están llevando la IA a la práctica y a escala. El informe “De la promesa al impacto: cómo las tecnológicas líderes de la región llevan la IA a escala”, elaborado por la consultora BCG junto con River Capital, recoge las experiencias de 131 fundadores y líderes de compañías tecnológicas de América Latina. Estas voces participaron en el LatAm Tech Forum de Riverwood Capital y compartieron ocho claves para lograr éxito en la implementación de IA. A continuación, resumo las tres principales insights que surgieron de la conversación con Joan Viñals, managing director de BCG y coautor del estudio.

Primero, la prioridad es el despliegue real, no seguir acumulando pilotos. Las empresas deben ir por pocas oportunidades de alto valor en lugar de invertir en un enjambre de pruebas. En la visión de Viñals, se trata de reimaginar procesos grandes, pero de forma selectiva: centrar esfuerzos en dos o tres procesos por semestre o año, concebidos desde cero y de forma integrada. El informe advierte que la IA genérica, aislada, tiende a generar menos valor; lo que funciona es una IA incrustada en flujos de trabajo concretos con roles definidos. Por eso, propone someter cada caso a tres preguntas: ¿es específico? ¿está integrado en el flujo real? ¿es medible?

En segundo lugar, el sponsoreo es clave. Cuando el CEO y el equipo directivo asumen la agenda de IA, la iniciativa tiende a permanecer; no significa que gestionen cada proyecto, pero sí que fijen un mandato claro: dónde importa la IA, quién es responsable, cómo se mide y qué grado de velocidad, riesgo y costo se admite. Este liderazgo explícito ayuda a sostener la implementación.

Y en tercer lugar, la famosa regla 10-20-70. Según el marco de BCG, el valor proviene aproximadamente del 10% de algoritmos, 20% de tecnología y 70% de personas y procesos. El cuello de botella hoy es organizacional: las mayores barreras para escalar son la disponibilidad de talento y la capacidad de ejecución, la complejidad de la integración y la resistencia cultural. La tecnología, en cambio, no figura entre los principales impedimentos. Por ello, se recomienda asignar el presupuesto de la próxima ola de IA con esa lógica, priorizando equipos y procesos y estableciendo expectativas de adopción apoyadas por un sponsor senior que tenga conversaciones difíciles cuando sea necesario. Además, proponen crear equipos de habilitación y planes de reconversión orientados a rediseñar el trabajo, no a sumar herramientas. En síntesis, la ventaja de desplegar IA en 2027 no está en poseerla, sino en la disciplina para escalarla.