Cómo la rapidez en adoptar la IA multiplica los resultados Infobae
Las empresas que hoy están acelerando su transformación con inteligencia artificial generan una ventaja competitiva y apuestan a una transformación digital no solo por contar con la tecnología más reciente, sino por haber desarrollado capacidades que les permiten rediseñar sus productos, servicios y procesos desde la base, dificultando su replicabilidad por competidores.
Así lo sostiene el manifiesto publicado por la consultora internacional McKinsey en abril de 2026, donde expertos de la compañía y de la firma de análisis avanzado QuantumBlack (propiedad de McKinsey) identifican 12 principios que distinguen a las organizaciones realmente “reconfiguradas” para la inteligencia artificial de aquellas que solo exploran la tecnología de forma superficial.
Un salto de 20 % en EBITDA y retorno de inversión en menos de dos años
Las compañías líderes en la integración de inteligencia artificial han registrado, en promedio, un aumento de 20 % en su EBITDA gracias a la transformación digital, de acuerdo con los datos analizados por McKinsey. El retorno de inversión ocurre en 1 o 2 años. Por cada USD invertido se generan USD 3 adicionales de EBITDA. El estudio incluye a 20 empresas de distintos sectores que han enfocado sus esfuerzos en reinventar de uno a tres dominios esenciales del negocio mediante inteligencia artificial.
Este enfoque estratégico les permite desarrollar soluciones únicas y mantener una transformación continua. McKinsey subraya que el secreto no está en la tecnología en sí, sino en la rapidez y profundidad con que la organización la aplica, resolviendo problemas de negocio concretos a gran escala.
El valor no depende de la tecnología, sino de las capacidades que construye la empresa
Los expertos de McKinsey —entre ellos Alex Singla, Alexander Sukharevsky, Eric Lamarre, Kate Smaje y Robert Levin— insisten en que la diferencia está en desarrollar “capacidades duraderas”. Las cuales permiten a la organización apropiarse de cualquier tecnología y, a través de ellas, acelerar la transformación. Aquellas empresas que solo implementan soluciones aisladas carecen del fundamento para competir sostenidamente.
Una transformación comienza por identificar los puntos de apalancamiento económico en el modelo de negocio: procesos, segmentos o funciones donde la inteligencia artificial puede generar el mayor efecto. Ejemplos específicos citados por McKinsey incluyen el caso de Freeport-McMoRan en minería, donde la optimización de rendimiento y producción fue el elemento central, y Toyota en el ramo automotriz, que integró inteligencia artificial en su cadena de suministro.
Reconfigurar el liderazgo y renovar el talento
McKinsey advierte que todo proceso de transformación tecnológica es, esencialmente, una transformación de las personas. La proporción recomendada por la firma es que más del 70 % del talento tecnológico, compuesto en igual medida por ingenieros “hacedores” y por profesionales que han alcanzado altos niveles de competencia o experiencia, debe ser interno. Así se forman equipos pequeños y calificados, capaces de rendir más que grandes plantillas de menor preparación.
El liderazgo ejecutivo es un factor central. Solo las empresas cuyos altos directivos —1 o 3 niveles por debajo del CEO— “toman el volante” y poseen conocimientos técnicos suficientes logran direccionar la transformación de forma efectiva. McKinsey asegura: “No conocemos un solo caso exitoso donde los líderes de negocio no encabecen el esfuerzo”.
Con el avance de los agentes automatizados, los trabajos humanos se desplazan hacia tareas de mayor valor: ingenieros que diseñan arquitecturas y flujos en vez de codificar lo rutinario, y líderes de solución que priorizan objetivos y métricas clave.
El tiempo como ventaja: estructuras rápidas y plataformas ágiles
La innovación exige velocidad. Según el informe de la consultora McKinsey, ganar depende de la capacidad de la estructura organizacional para movilizar recursos rápidamente hacia las áreas de mayor oportunidad, delegar autonomía a los equipos y reducir el tiempo entre el descubrimiento de una oportunidad, la toma de decisiones y su ejecución. Esto implica incrustar talento de ingeniería en las áreas del negocio y maximizar el aprovechamiento de plataformas tecnológicas y de datos que sean seguras, reutilizables y estandarizadas.
Las plataformas, si están bien gestionadas, permiten disminuir costos unitarios y ponen la tecnología a disposición de quienes pueden aprovecharla de inmediato. Entender la arquitectura tecnológica y cómo contribuye a la ventaja competitiva es un aspecto relevante para los altos ejecutivos, al igual que conocer el estado de resultados.
Datos accesibles y enriquecidos: el rol del Nobel de Química David Baker
El acceso y la calidad de la información son la base de cualquier avance en inteligencia artificial. McKinsey cita al Nobel de Química 2024, David Baker, investigador de la Universidad de Washington, quien afirma: “La inteligencia artificial necesita cantidades masivas de datos de alta calidad para ser útil”.
Por esta razón, las empresas deben invertir primero en “productizar” sus datos —facilitar el descubrimiento, acceso y consumo para diversas aplicaciones— y, más adelante, en enriquecer esa información de forma continua.
En las compañías realmente transformadas, el dato se considera un activo de desempeño bajo control y responsabilidad del negocio, no solo un recurso técnico.
Adopción y escalabilidad, no éxitos aislados
El manifiesto advierte que el mayor obstáculo sigue siendo llevar la inteligencia artificial de los pilotos a la adopción masiva y la escalabilidad real. Muchas iniciativas fracasan porque los procesos complementarios quedan sin modificar. Por ejemplo, se pueden predecir fallas de equipo con días de anticipación, pero si el mantenimiento sigue programándose por calendario, el beneficio se pierde.
La escalabilidad eficaz requiere arquitecturas modulables, inversiones desde el inicio y una coordinación precisa entre equipos centrales y usuarios finales. La organización debe ser capaz de lograr adopciones repetidas y masivas, superando el modelo de gestas individuales.
Confianza digital y riesgos de las nuevas tecnologías autónomas
La confianza en la tecnología es un prerrequisito. Cuando los sistemas fallan, la empresa arriesga la relación con clientes, reguladores, empleados y la sociedad. Se necesita transparencia en el manejo de datos, ciberseguridad robusta y controles automatizados para riesgos complejos, sobre todo con la introducción de sistemas autónomos o “agentes”. La velocidad de desarrollo actual pone a algunas organizaciones en riesgo de avanzar más rápido que su capacidad para gestionar los desafíos asociados.
El documento plantea: “¿Soportaría el despliegue de tu sistema de inteligencia artificial el escrutinio público, regulatorio y de clientes hoy?”
El objetivo: organizaciones que aprenden, desaprenden y reaprenden con rapidez
La última recomendación es comprometerse con el aprendizaje continuo. McKinsey destaca que la rapidez con que una empresa aprende nuevas competencias, abandona prácticas obsoletas y adopta las necesarias, marca la distancia competitiva real. El papel del CEO es guiar a los equipos ejecutivos en procesos de aprendizaje sistemático hasta que todos entiendan su función en la transformación.
Desarrollar el conjunto completo de capacidades que describe este manifiesto es, afirma McKinsey, la base sobre la que las empresas que lideran la integración de inteligencia artificial logran superar más de 1 vez a sus competidores.
