A medida que las organizaciones aceleran la adopción de la IA y reducen el tiempo hasta obtener valor, los líderes buscan estrategias para lograr una ventaja sostenible.
Han surgido enfoques comunes que suelen basarse en mentalidades proactivas y en prácticas responsables.
Aquí encontrará las estrategias clave que suelen adoptar las organizaciones con mejores resultados y descubrirá cómo gestionar los riesgos y posibilitar la innovación con rapidez.
La adopción de la IA avanza a un ritmo creciente en todo el mundo y en todos los sectores. Las presiones competitivas y la búsqueda de eficiencias operativas llevan a las organizaciones a buscar estrategias que les ayuden a alcanzar estos objetivos y a obtener una ventaja en el mercado.
Principales estrategias para acelerar la adopción de la IA
Acelerar la adopción de la IA y mejorar el tiempo hasta obtener valor requiere una coordinación sólida, una priorización rigurosa, alianzas, evaluaciones frecuentes y prácticas de IA responsable desde el diseño. Para ello, las organizaciones líderes suelen adoptar estas cinco estrategias:
1. Crear una oficina de IA o un centro de excelencia
Las organizaciones que crean una oficina de IA centralizada o un centro de excelencia se benefician de un uso eficaz de conocimientos especializados y de la colaboración entre las principales partes interesadas en las distintas iniciativas de IA. Sin ello, las organizaciones suelen tener dificultades para identificar los casos de uso de IA de máxima prioridad y para escalarlos adecuadamente. Una oficina de IA eficaz suele incluir a personas capaces de llevar a cabo las actividades clave necesarias para el éxito de los despliegues de IA, como desarrolladores de IA, responsables de producto y profesionales de la gobernanza.
2. Habilitar procesos de priorización rigurosos y la selección de casos de uso
Seleccionar los casos de uso de IA más prometedores es fundamental para asignarles el enfoque y los recursos necesarios que les permitan escalar con eficacia y rapidez. Sin una priorización adecuada, los casos de uso de las organizaciones pueden tardar demasiado en escalar y perder una oportunidad de mercado importante. Esto también puede provocar el fracaso de las iniciativas de IA por la falta de alineación de los recursos y los controles. Para evitarlo, un enfoque consiste en habilitar un entorno similar a un laboratorio para probar posibles casos de uso. Mi empresa, HCLTech, por ejemplo, contribuyó a acelerar la innovación en investigación y desarrollo de fármacos para una compañía farmacéutica mundial mediante la creación de un GenAI Lab. Esto permitió a la empresa desarrollar y probar con eficacia pruebas de concepto de IA, identificar y priorizar casos de uso seguros y conformes con la normativa y, en última instancia, reducir el plazo de respuesta necesario para los pilotos y prototipos.
3. Recurrir a socios para reducir el tiempo de despliegue y aportar capacidades especializadas
Los socios pueden aportar competencias y herramientas que permiten que las iniciativas de IA tengan éxito a una velocidad que, de otro modo, la organización no podría alcanzar. Por ejemplo, asociarse con una empresa tecnológica mundial para habilitar una versión empresarial de una herramienta de IA generativa puede ayudar a las organizaciones a acceder a grandes modelos de lenguaje y a tecnologías agénticas que, de otro modo, les exigirían invertir mucho tiempo y recursos para desarrollarlos por sí mismas (si es que fuera siquiera viable). Los socios también pueden desempeñar funciones importantes, como la verificación externa de los controles, por ejemplo, proporcionando evaluaciones de red teaming de IA para nuevos despliegues de IA.
Cómo el Foro ayuda a los líderes a comprender la IA y a colaborar en la innovación responsable
El Centre for AI Excellence conecta a líderes de todos los sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Apoya un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a los socios generar una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
4. Evaluar con frecuencia los resultados esperados
Acelerar la adopción de la IA exige revisar con frecuencia los resultados esperados y corregir el rumbo con prontitud cuando sea necesario. Establecer indicadores clave de rendimiento asociados a los resultados esperados puede ayudar a las organizaciones a definir medidas cuantificables del éxito, fáciles de interpretar y que favorezcan la toma de decisiones rápida. Más allá de la precisión básica del sistema de IA, otras medidas podrían incluir las tasas de adopción, las puntuaciones de satisfacción del cliente o el tiempo ahorrado.
5. Diseñar desde el inicio para una IA responsable y una gobernanza
Las organizaciones suelen temer que las actividades de gobernanza y cumplimiento ralenticen la innovación. La realidad suele ser muy distinta cuando las organizaciones aplican un enfoque de IA responsable desde el diseño, incorporando puntos de control de gobernanza y controles adecuados a lo largo de todo el proceso de desarrollo y despliegue de la IA. Al diseñar el sistema o despliegue de IA desde una fase temprana con salvaguardas de IA responsable, las organizaciones se sienten seguras en fases posteriores y pueden avanzar más rápidamente durante las fases finales de despliegue y escalado. Por ejemplo, probar conjuntos de datos representativos al entrenar el sistema puede permitir resolver de forma temprana posibles problemas y evitar costosas medidas correctoras, como reentrenar o ajustar finamente el sistema con conjuntos de datos más equilibrados en una fase posterior del ciclo de vida de la IA. Según una investigación de la Ohio State University, los líderes afirman que la mayor parte del valor de la IA responsable procede de mejoras en la calidad de los productos y de la creación de una ventaja competitiva.
Estas cinco estrategias ayudan a acelerar la adopción de la IA mediante un enfoque coordinado y disciplinado para habilitar esfuerzos de implementación que aporten valor más allá de las fases piloto, hasta llegar a despliegues escalados.
En la base de estas estrategias se encuentran los líderes y las personas que las hacen realidad. Aunque los aspectos humanos del éxito pueden resultar difíciles, aportar las mentalidades y las competencias adecuadas constituye el fundamento para que todo funcione.
Poner las cosas en orden: mentalidades y competencias
Se pueden observar tres características comunes relacionadas con las mentalidades y las competencias individuales en las organizaciones con mejores resultados, que a menudo sustentan la aceleración exitosa de la adopción de la IA.
1. Proactiva
Actuar antes de que la ley o las demandas de las partes interesadas lo exijan es, a menudo, el resultado de una mentalidad que puede observarse en los líderes de las organizaciones con mejores resultados. Adoptar esta mentalidad proactiva puede ayudar a descubrir las razones que justifican las inversiones éticas que generan valor a largo plazo. Las inversiones en el desarrollo de capacidades organizativas mediante programas de formación que mejoran las competencias de los empleados en IA son buenos ejemplos de ello. Las competencias que pueden considerarse proactivas son aquellas que están surgiendo y para las que la demanda aún no ha alcanzado su punto álgido. Entre los ejemplos pueden figurar la ingeniería de prompts, el red teaming de IA y el diseño de sistemas multiagente.
2. Progresiva
Acelerar la adopción de la IA requiere valentía y previsión estratégica. Es importante no detenerse ante un primer desafío o un éxito inicial. Los líderes pueden seguir avanzando, aprovechando las lecciones aprendidas para alcanzar logros mayores. Las primeras pruebas de concepto, incluso si tienen éxito, siguen requiriendo una mentalidad progresiva que anticipe los beneficios adicionales que vienen y que busque activamente convertirlos en realidad. Las competencias también suelen necesitar progresar de forma similar, avanzando más allá de las habilidades iniciales básicas hacia niveles más avanzados. Por ejemplo, pasar de las competencias relacionadas con los fundamentos de la IA generativa a las que permiten crear transformadores generativos preentrenados (GPT) personalizados y aprovechar las capacidades agénticas para ofrecer soluciones más personalizadas y autónomas.
3. Productiva
Convertir las competencias en una productividad significativa implica una mentalidad que invita a aplicar las capacidades recién adquiridas para resolver problemas y eliminar obstáculos que antes parecían insalvables. Consiste en ir más allá de la adquisición de competencias para utilizarlas activamente en el trabajo diario. Esto puede favorecer la identificación de oportunidades de productividad, una competencia que puede adquirirse mediante la práctica aplicada. Por ejemplo, identificar formas de aplicar de inmediato las competencias recién adquiridas en ingeniería de prompts para diseñar prompts más eficientes para tareas de investigación habituales. Después, dar el siguiente paso y aplicar el tiempo ahorrado para elaborar una propuesta de una nueva idea de producto que pueda generar una nueva fuente de ingresos. Según el informe 2026 Skills Horizon, el uso de la “IA generativa para la productividad” es una competencia que ahora puede considerarse parte de la “base productiva” de un líder.
Las organizaciones pueden esperar que los beneficios de las estrategias adecuadas se vean amplificados por las inversiones que realicen para apoyar mentalidades y competencias proactivas, progresivas y productivas en sus empleados.
Gracias a estrategias, mentalidades y competencias líderes, las organizaciones pueden preparar el terreno para nuevos casos de uso y descubrimientos innovadores. Esta evolución suele generar rendimientos medibles de las inversiones, ampliando de forma responsable las oportunidades de crear valor sostenido para todos.
