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La inteligencia artificial está presente en prácticamente todas las conversaciones sobre transformación digital. Sin embargo, mientras muchas organizaciones avanzan con pilotos y pruebas de concepto, pocas consiguen traducir esas iniciativas en beneficios tangibles para el negocio. El desafío ya no consiste en adoptar IA, sino en saber dónde aplicarla para generar impacto medible.
Ese fue uno de los principales temas abordados durante una entrevista realizada en el marco del Congreso IA, Tecnología y Negocios, America Digital México 2026, donde Luis Battilana, Country Manager de Baufest México compartió su visión sobre los errores más frecuentes que cometen las empresas al implementar inteligencia artificial y qué se necesita para convertir esta tecnología en una verdadera ventaja competitiva.
Con más de tres décadas desarrollando productos y servicios digitales para organizaciones de múltiples industrias, Baufest sostiene que el éxito de la IA no depende de la tecnología, sino del problema de negocio que busca resolver.
El mayor error es pensar primero en la tecnología
Para Battilana, muchas empresas siguen cayendo en la misma trampa: iniciar proyectos porque la inteligencia artificial está de moda y no porque exista una necesidad concreta.
«Hay muchísimas empresas que verdaderamente están haciendo pruebas con inteligencia artificial, pero no logran capturar el valor. Y eso es porque definitivamente muchas empresas se enfocan en proyectos tecnológicos y no en proyectos de negocio.»
La recomendación de Baufest es comenzar por identificar el resultado que deseas alcanzar, definir cómo medirás ese impacto y recién entonces evaluar si la inteligencia artificial es la herramienta adecuada.
«No incorporar tecnología por incorporarla», enfatizó el ejecutivo.
Este cambio de enfoque permite evitar inversiones que terminan incrementando la complejidad sin generar beneficios reales.
La inteligencia artificial debe mejorar procesos, no acelerar ineficiencias
Uno de los ejemplos compartidos durante la conversación refleja un error frecuente dentro de las organizaciones.
Si automatizas con inteligencia artificial un proceso que ya era ineficiente, simplemente obtendrás el mismo resultado… pero más rápido y más caro.
«Si ese proceso es obsoleto… ¿sabes qué vas a tener si le agregas inteligencia artificial? Un proceso que hace las cosas de la misma manera que las venía haciendo, pero además más caro.»
Por ello, antes de automatizar es necesario rediseñar los procesos, identificar oportunidades de mejora y establecer indicadores que permitan medir el retorno de la inversión.
La inteligencia artificial deja de ser un objetivo para convertirse en un habilitador de resultados.
Los datos y la cultura siguen siendo los grandes desafíos
Además de la estrategia, Battilana identificó tres factores que continúan limitando la adopción de la IA: la calidad de los datos, la arquitectura tecnológica y la cultura organizacional.
Los modelos aprenden a partir de la información que reciben. Si esa información es incompleta o incorrecta, los resultados también lo serán.
«No es que piensen, no es que tengan conciencia, aprenden a partir de patrones.»
Al mismo tiempo, muchas organizaciones continúan operando sobre arquitecturas diseñadas para otro contexto tecnológico, lo que dificulta incorporar nuevas capacidades de inteligencia artificial de manera transversal.
A ello se suma un desafío humano: preparar a las personas para trabajar junto a la IA, comprendiendo que el objetivo no es reemplazar talento, sino potenciarlo.
Los agentes de IA abren una nueva etapa para las empresas
Durante la entrevista también se abordó la evolución hacia los agentes de inteligencia artificial.
A diferencia de la IA generativa, que responde preguntas o genera contenido, los agentes pueden ejecutar tareas completas con cierto nivel de autonomía, siempre bajo reglas previamente definidas.
Battilana explicó que estas soluciones ya pueden automatizar procesos de negocio, desarrollar código, gestionar pagos recurrentes o analizar múltiples fuentes de información para apoyar la toma de decisiones.
«El agente ya tiene una cierta autonomía… puede operar, tomar decisiones y ejecutar un proceso end to end de manera completa.»
Esta evolución permitirá automatizar procesos cada vez más complejos, aunque también exigirá nuevos modelos de coordinación, supervisión y control.
La gobernanza será el verdadero diferencial
A medida que la inteligencia artificial gana autonomía, también aumenta la necesidad de establecer mecanismos sólidos de gobernanza.
Para Baufest, el éxito no dependerá únicamente de contar con modelos más avanzados, sino de garantizar calidad de datos, seguridad, ética, cumplimiento normativo y supervisión humana.
«La palabra mágica es gobierno o gobernanza.»
Battilana sostiene que el concepto de human in the loop cobrará aún más relevancia en los próximos años. Las personas seguirán siendo responsables de definir reglas, supervisar decisiones y asegurar que la inteligencia artificial opere alineada con los objetivos del negocio.
En un contexto donde la innovación avanza a gran velocidad, las organizaciones que logren equilibrar tecnología, estrategia y gobernanza serán las que realmente capturen el valor de la inteligencia artificial. Más que implementar nuevas herramientas, el desafío consiste en transformar la manera en que las empresas toman decisiones, optimizan procesos y construyen ventajas competitivas sostenibles.
Más información en: https://baufest.com/nosotros/
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