10 Lecciones urgentes de IA para líderes: Lo que realmente funciona en 2025

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Por Arturo Salazar

A pesar del entusiasmo global por la inteligencia artificial (IA), las grandes transformaciones empresariales aún no se han materializado como se había prometido. Esto no indica un fracaso tecnológico, sino que los resultados reales están emergiendo de estrategias más discretas pero efectivas. Con base en lo publicado por MIT Sloan Management Review, recopilamos 10 lecciones prácticas para líderes que buscan aplicar IA de manera rentable y sostenible en 2025.

1. Transformaciones con “t” minúscula
Las compañías más avanzadas están implementando GenAI (IA generativa) en áreas específicas, en lugar de rediseñar toda su operación. Este enfoque gradual, conocido como “transformación con t minúscula”, permite obtener resultados concretos sin alterar toda la estructura organizativa.

2. La deuda técnica no se elimina, se administra
La deuda técnica es el costo acumulado por usar soluciones tecnológicas rápidas en lugar de sostenibles. Las empresas exitosas asignan hasta un 15 % de su presupuesto de tecnología para mantener su infraestructura actualizada y lista para evolucionar con nuevas herramientas de IA.

3. Los datos no estructurados recuperan protagonismo
Más del 90 % de los datos empresariales actuales son no estructurados, es decir, no están organizados en tablas o bases de datos, sino en formatos como correos, imágenes o documentos PDF. La IA generativa puede procesarlos eficazmente mediante métodos como RAG (Retrieval-Augmented Generation), que combinan búsqueda de información con generación automática de respuestas.

4. La cultura de datos es más difícil que la tecnología
Adoptar IA no se trata solo de comprar herramientas, sino de cambiar mentalidades. Una cultura de datos implica que todos en la empresa —no solo los analistas— usen la información para tomar decisiones. Sin eso, la IA pierde impacto.

5. La filosofía influye en la IA
Aunque suene abstracto, la filosofía está presente en la IA: los algoritmos toman decisiones basadas en principios de lógica, ética o incluso sesgos culturales. Ignorar esto puede llevar a errores estratégicos o éticos. Comprender el “pensamiento” detrás de la IA es clave para usarla con responsabilidad.

6. IA para aprender más rápido y mejor
La combinación de IA tradicional (que analiza datos) e IA generativa (que crea contenidos) está acelerando el aprendizaje organizacional, ayudando a las empresas a adaptarse más rápido y tomar mejores decisiones.

7. GenAI y analítica avanzada no compiten: se complementan
La GenAI mejora la eficiencia operativa (por ejemplo, chatbots), mientras que la analítica avanzada ayuda a tomar decisiones estratégicas (como definir precios). Usar ambas herramientas en conjunto maximiza el valor.

8. No se puede prohibir el uso informal de IA
Muchos empleados usan herramientas de IA por cuenta propia, fenómeno conocido como BYOAI (Bring Your Own AI). Prohibirlo puede ser contraproducente. Es mejor crear reglas claras que permitan innovar sin poner en riesgo la seguridad o el cumplimiento legal.

9. Las pruebas importan más de lo que crees
Las evaluaciones automatizadas (evals) son pruebas que permiten saber si una aplicación de IA realmente está cumpliendo su objetivo. No usarlas lleva a proyectos fallidos. Son clave para garantizar calidad antes de lanzar una solución.

10. ¿Qué pasaría si...? La IA ahora puede responderlo
El machine learning causal, o aprendizaje automático causal, permite entender el impacto de decisiones hipotéticas (como aplicar un descuento) en lugar de solo predecir comportamientos futuros. Esto lleva la toma de decisiones a un nuevo nivel de precisión.

La inteligencia artificial está dejando atrás su etapa de promesas espectaculares para convertirse en una herramienta estratégica concreta. El verdadero éxito no proviene de adoptar la última tecnología, sino de aplicarla con intención, gobernanza y visión a largo plazo. Cada lección aquí compartida revela que el liderazgo en IA en 2025 se basa en entender que la transformación real no es masiva ni inmediata, sino progresiva, sostenible y bien orientada.

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