Empresas que usan correctamente la IA tienen 15 veces más probabilidades de reportar un buen retorno de inversión

Las organizaciones que aplican prácticas de inteligencia artificial (IA) confiable tienen 15 veces más probabilidades de reportar un retorno de inversión (ROI) sólido en sus proyectos de IA, con un 62% de casos exitosos frente a apenas 4% entre las que no lo hacen.

El dato surge del segundo Data and AI Impact Report de la International Data Corporation (IDC), firma global de análisis de mercado tecnológico, patrocinado por SAS y basado en una encuesta a 2.699 tomadores de decisiones en 28 países.

El estudio identifica un patrón que se repite tanto a escala global como en América Latina: las empresas que obtienen mayor valor de la IA son las que la gestionan con gobernanza , calidad de datos, supervisión y capacidad de explicar cómo el sistema llega a sus decisiones.

En mercados como el peruano, donde la adopción tecnológica avanza mientras las bases de datos y los marcos de gobernanza aún se consolidan, este factor podría determinar qué compañías logran capitalizar la inversión y cuáles quedan rezagadas.

Menos confianza ante una IA más autónoma El avance hacia sistemas con mayor capacidad de acción se refleja en las cifras del informe: 89% de los encuestados señala que sus agentes de IA ya participan en la toma de decisiones, en un rango que va desde el apoyo a decisiones aprobadas por personas hasta la actuación autónoma.

Sin embargo, esa expansión no viene acompañada de un nivel de confianza equivalente.

El respaldo hacia la IA generativa llega al 76%, mientras que la confianza en la IA agéntica desciende a 66%, una brecha de diez puntos que, según el reporte, refleja las dudas crecientes a medida que estos sistemas dejan de generar información y comienzan a ejecutar acciones.

“Cuando la IA funciona, su impacto es extraordinario” , afirmó Bryan Harris, director de Tecnología de SAS, quien advirtió que los agentes más avanzados pueden registrar tasas de error superiores al 25% en tareas complejas, un margen que consideró inaceptable en entornos críticos para la toma de decisiones.

Obstáculos en la infraestructura de datos Solo 17.5% de las organizaciones cuenta con una infraestructura de datos en el nivel más alto de madurez, suficiente para responder a las exigencias de la IA agéntica.

Aquellas que sí alcanzan ese estándar tienen cuatro veces más probabilidades de esperar un ROI sólido y seis veces más de exigir controles de calidad de datos y explicabilidad en sus sistemas.

Harris subrayó que, para lograr precisión y consistencia, las organizaciones deben incorporar experiencia real del negocio en los flujos de trabajo de IA agéntica y mantener a las personas en el centro de la gobernanza.

“Aquellas que hagan ambas cosas podrán cerrar la brecha de confianza y obtener una ventaja competitiva en el mercado”, sostuvo el directivo.