Por Sandra Barros, managing director de Accenture Chile.
Actualmente, la gran mayoría de las empresas está adoptando inteligencia artificial. Sin embargo, de acuerdo con un estudio reciente de Accenture, solo 34% de las organizaciones ha logrado escalar la IA en un proceso central de negocio. Aquellas que sí lo han hecho tienen tres veces más probabilidades de superar el retorno de inversión (ROI) esperado.
Estos líderes comparten características claras: un fuerte patrocinio del CEO, estrategias centradas en el valor y bases sólidas, incluyendo núcleos digitales seguros, datos de calidad, marcos de IA responsable, equipos capacitados y educación a nivel empresarial. Este patrón es especialmente fuerte en el sector de servicios financieros (FS). Con la llegada de la IA agéntica, la brecha se está ampliando aún más rápido.
Las organizaciones que permanecen en etapas de prueba de concepto o dudan en avanzar están quedando rezagadas. Algunas de las barreras para escalar la IA en los servicios financieros son la incertidumbre en el liderazgo; restricciones de inversión; gobernanza del riesgo excesivamente rígida y uniforme para todos los casos; participación limitada del negocio, tratando la IA únicamente como un cambio tecnológico; plataformas legadas y datos fragmentados; y modelos de negocio que se enfocan estrechamente en la reducción de costos, sin considerar la transformación empresarial o la reutilización.
Pero la mayor barrera es el nivel de inversión en talento, gestión del cambio y adopción. Para tener éxito con la IA debemos llevar a nuestra fuerza laboral en este viaje.
Áreas de creación de valor
La siguiente pregunta es dónde invertir. La priorización debe reflejar la factibilidad, el apetito de riesgo, la velocidad para generar valor y los resultados generales del negocio. Aunque las prioridades de cada organización son únicas, están surgiendo patrones claros. Utilizando análisis propios a nivel de tareas en 220 bancos, identificamos un potencial de aumento del 29% en las utilidades antes de impuestos (PBT), equivalente a una oportunidad de 255 mil millones de dólares en tres años. Las mayores fuentes de valor se encuentran en atención al cliente, ventas, ingeniería de TI, desarrollo de software, diseño de productos, fijación de precios y gestión de riesgos.
Por lo tanto, ¿dónde deberían dirigirse estas inversiones? Evidentemente, se requiere invertir en la propia IA, en la adquisición y entrenamiento de agentes provenientes de socios del ecosistema, así como en el desarrollo de agentes internos y sus pruebas. Sin embargo, con frecuencia se pasan por alto las inversiones permanentes en “buenos cimientos”, como plataformas unificadas de IA para reducir la proliferación de herramientas; capacidades de monitoreo; arquitecturas de datos (data fabric) y preparación de datos; herramientas de IA responsable; y reinvención de procesos y cadenas de valor.
El mayor multiplicador del ROI proviene de las inversiones en personas, liderazgo, adopción, desarrollo de habilidades y nuevas formas de trabajo. Sin embargo, hoy las organizaciones gastan 3 dólares en tecnología por cada dólar invertido en personas, dejando una parte importante del valor potencial sin capturar. Esta subinversión en capacidades humanas, particularmente en gestión del cambio y desarrollo de habilidades, es el principal freno para escalar la IA.
La historia demuestra que las grandes transformaciones tecnológicas no crean valor por sí solas; lo crean las organizaciones capaces de convertirlas en nuevas formas de trabajar, decidir y servir a sus clientes. La inteligencia artificial representa quizás la oportunidad más significativa de las últimas décadas para reinventar los servicios financieros, pero también exige un liderazgo diferente: más humano, adaptable y más responsable. Quienes logren combinar tecnología, confianza y talento no solo liderarán la próxima ola de crecimiento; definirán el futuro de la industria.
