el verdadero desafío es escalar la inteligencia artificial
Las empresas comenzaron a hablar de inteligencia artificial. ¿Pero cuántas realmente lograron usarla para mejorar su productividad, calidad o velocidad de trabajo? La realidad es que la mayoría aún está atrapada en iniciativas que no generan un cambio significativo. Solo un 6% de las compañías de alto rendimiento atribuyen más del 5% de sus beneficios operativos al uso de esta tecnología. El resto sigue haciendo pruebas sin lograr resultados concretos.
La brecha de habilidades
Un informe de PwC revela que el principal obstáculo no es la tecnología, sino la falta de habilidades en la fuerza laboral. Más de la mitad de los CEOs a nivel global, un 52%, reconocen que la escasez de capacidades en sus equipos es la principal barrera para avanzar con la inteligencia artificial. Además, el 69% de los líderes empresariales considera que sus empleados deben desarrollar nuevas habilidades en los próximos tres años para adaptarse a estos cambios.
El World Economic Forum estima que casi la mitad de las habilidades laborales cambiará en los próximos años debido a esta transformación. En consecuencia, el retorno de la inversión en inteligencia artificial ya no depende solamente de la tecnología, sino de la capacidad de las personas para usarla. La denominada “brecha de habilidades” se convierte así en un cuello de botella crucial en este proceso.
Si las empresas lograran cerrar esta brecha, la inteligencia artificial podría aumentar la eficiencia hasta en un 27% en sectores intensivos en conocimiento. Sin embargo, la demanda de talento especializado también está haciendo que los salarios para estos perfiles sean hasta un 25% más altos. En América Latina, la situación no es diferente: un estudio de Boston Consulting Group muestra que el 74% de las empresas en la región enfrenta dificultades para obtener valor real de sus iniciativas de inteligencia artificial.
En Argentina, el panorama combina tendencias globales y desafíos locales. Según Microsoft, el 85% de las empresas medianas ya está usando IA de alguna forma, pero muchas no tienen claro cómo implementar este tipo de tecnologías de manera efectiva. Además, el Banco Interamericano de Desarrollo menciona la falta de infraestructura de datos y la escasez de talento como barreras importantes.
La experiencia argentina
En el contexto argentino, casi la mitad de las empresas industriales que buscaban personal especializado para proyectos de IA enfrentaron problemas para cubrir esos puestos. Un estudio de Accenture también indica que el 70% de los gerentes globales considera que transformar la fuerza laboral es vital para el éxito de la tecnología.
La capacitación, en este sentido, pasa de ser algo secundario a convertirse en un componente estratégico. Sebastián Feldberg, de Accenture Argentina, destaca que el desarrollo constante del talento es esencial para la competitividad a largo plazo. Las fábricas del futuro necesitarán trabajadores con habilidades digitales, analíticas y cognitivas para interactuar con sistemas inteligentes, interpretar datos en tiempo real y tomar decisiones más efectivas.
El cambio es más que técnico; es conceptual. La mayoría de la fuerza laboral está pasando de realizar tareas manuales a roles de supervisión y solución de problemas apoyados por inteligencia artificial. Esto significa que las personas ya no trabajan directamente en los procesos, sino que aprenden a orquestarlos.
“Vamos a ver a mucha gente dejando el trabajo manual para dedicarse a la supervisión y optimización de procesos”, afirma Feldberg. Para que esta transición funcione, es clave implementar modelos de formación continua, flexibles y personalizados que permitan actualizar habilidades conforme avanza la tecnología.
The Flock: IA para captar talentos en IA
Con el fin de cerrar la brecha entre intenciones y resultados concretos, una startup argentina llamada The Flock ha comenzado a identificar patrones en múltiples organizaciones. A partir del análisis de una red de más de 20.000 profesionales, notaron que el problema no radica tanto en el acceso a las herramientas, sino en cómo los equipos las utilizan.
“Dos equipos con acceso a las mismas herramientas pueden tener resultados completamente distintos”, explica Ramiro González Forcada, CEO de la empresa. Para abordar este desafío, desarrollaron un modelo de validación, denominado AI Verified, que busca identificar profesionales que ya usan la inteligencia artificial en su trabajo diario.
The Flock descubrió que hay tres tipos de brechas: equipos que no usan IA, profesionales que la utilizan sin criterios claros, y líderes que no saben en qué áreas se genera valor. Esta combinación de factores explica por qué muchas iniciativas no logran escalar.
“Aunque muchas empresas ya decidieron adoptar inteligencia artificial, lo que realmente importa es cómo las personas la ejecutan”, resalta González Forcada, advirtiendo que esta brecha sólo se ampliará si no se toman medidas.
Restart: el verdadero desafío de la IA
En el mercado local, algunas empresas están desarrollando soluciones para enfrentar esta brecha. Restart es un buen ejemplo de cómo intentar acortar la distancia entre la experimentación y la implementación efectiva. La compañía surgió con un diagnóstico claro: muchas organizaciones no avanzan más allá de pruebas piloto porque carecen de una estrategia centrada en procesos.
Pablo Saubidet, cofundador de Restart, explica que “el enfoque en los procesos no es un capricho, sino una necesidad”. La propuesta de Restart es crear un MVP funcional en cinco semanas, con costos basados en consumo en lugar de horas de trabajo.
Su metodología, llamada IARC (IA Readiness Check), evalúa si una organización está realmente lista para aplicar inteligencia artificial. Considera aspectos como el nivel de adopción, cultura organizacional y la calidad de los datos disponibles.
“Estamos atacando problemas concretos y podemos hacerlo porque hay años de desarrollo previo en aplicaciones de IA que ya funcionan”, concluye Maldini, cofundador de la empresa.