La mayoría de las empresas ven la inteligencia artificial (IA) como una herramienta para la automatización y la eficiencia. Sin embargo, algunas han comenzado a darse cuenta del papel que desempeña esta tecnología para un enfoque más estratégico. Estas son las que están utilizando la IA como su próxima fuente de ingresos en lugar de solo como un mecanismo para ahorrar gastos.
La razón es que ya tienen lo que la IA necesita: grandes cantidades de datos propios, ricos y de alta calidad, un activo que ninguna startup nueva puede replicar fácilmente.
Sin embargo, a pesar de su inmenso potencial, la mayoría de estos datos suelen estar infrautilizados, a menudo restringidos a sistemas internos, y aprovechados principalmente para la eficiencia operativa en lugar de como motor de nuevas fuentes de ingresos.
A menudo, los esfuerzos realizados en el pasado, como la creación de lagos de datos y el intento de dar sentido a los datos masivos no estructurados, se han quedado en nada sin proporcionar las perspectivas prometidas.
La IA cambia radicalmente esta ecuación. Ha permitido a las empresas maximizar el valor de sus datos propios utilizándolos como base para crear empresas escalables impulsadas por la tecnología.
Se trata de nuevos negocios que aprovechan conjuntos de datos exclusivos para crear productos y servicios diferenciados.
Pero para aprovechar esta oportunidad es necesario pasar de utilizar la IA como herramienta de optimización interna a adoptarla como base fundamental para la innovación empresarial y la generación de ingresos.
Aquí hay tres consejos que las empresas en América Latina deben tener en cuenta.
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La verdadera oportunidad para los datos empresariales radica en la creación de emprendimientos que aprovechen la IA
Si bien muchas empresas de la región ya han comenzado a experimentar con soluciones de IA generativa (GenAI), estos esfuerzos se han quedado en gran medida en la etapa de prueba de concepto (PoC).
Aunque las PoC proporcionan información valiosa, muchas veces se tratan como experimentos aislados en lugar de integrarse en estrategias empresariales más amplias. Como resultado, se convierten en centros de costos en lugar de motores estratégicos de crecimiento.
La verdadera oportunidad reside en ir más allá de las PoC para crear empresas que aprovechen la IA no solo para mejorar los procesos internos, sino también para impulsar flujos de ingresos y modelos de negocio totalmente nuevos.
Al hacer esta transición, las empresas pueden reposicionar la IA de una herramienta de eficiencia centrada en el interior a una ventaja competitiva orientada al exterior.
Esto les permite monetizar sus datos de forma responsable, establecer soluciones basadas en IA líderes en el sector y ampliar su influencia en el mercado de formas que las implantaciones tradicionales de IA no pueden lograr.
Aquellos negocios que adopten esta transformación no solo consolidarán su liderazgo en el mercado, sino que también crearán negocios autosostenibles impulsados por la IA que generen un valor continuo.
La mayoría de las empresas infrautilizan sus vastos conjuntos de datos propios, tratando la IA como una herramienta de eficiencia más que como un motor de crecimiento. La verdadera oportunidad reside en transformar estos datos en empresas impulsadas por la IA. Se trata de nuevos negocios que no sólo agilizan las operaciones, sino que también desbloquean fuentes de ingresos totalmente nuevas, amplían la influencia en el mercado e impulsan la ventaja competitiva a largo plazo.
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Por qué las empresas de IA son la jugada inteligente para los datos empresariales
Históricamente, las empresas han aplicado la IA principalmente para optimizar los procesos internos: automatizando los flujos de trabajo, reduciendo costos y mejorando la toma de decisiones. Aunque valioso, este enfoque apenas araña la superficie de lo que la IA puede hacer.
Las ganancias de eficiencia por sí solas no salvaguardarán el futuro de una empresa. En lugar de limitarse a agilizar y abaratar los procesos existentes, la IA puede ser más que un catalizador de fuentes de ingresos totalmente nuevas.
Más allá de mantener las soluciones de IA encerradas dentro de la organización, las empresas de IA toman los datos de propiedad de la empresa y los empaquetan en productos o plataformas que sirven al mundo fuera de las barreras de la empresa.
Este enfoque permite a las empresas pasar de ser usuarios pasivos de la IA a líderes activos que definen el futuro de su sector.
Por ejemplo: un banco con décadas de datos de transacciones podría crear una plataforma de detección de fraudes impulsada por IA. En lugar de utilizarla únicamente para la gestión interna de riesgos, podría ofrecerla como un producto SaaS, convirtiendo el cumplimiento en una oportunidad de negocio.
Lo mismo se aplica a múltiples sectores. Al dar este paso, las empresas pueden monetizar sus datos de forma responsable, garantizando que mantienen el control sobre activos valiosos al tiempo que crean fuentes de ingresos totalmente nuevas.
Al mismo tiempo, las empresas se posicionan como proveedores de plataformas, ampliando su influencia en el mercado más allá de sus operaciones inmediatas.
Y lo que es más importante: conservan una ventaja competitiva al mantener los conocimientos basados en la IA en su propia empresa, en lugar de depender de proveedores externos que más tarde podrían convertirse en competidores.
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La ventaja de las empresas más antiguas
Actualmente, la innovación en IA está liderada por las startups. Solo en 2023, las startups de IA recaudaron más de $25,000 millones de dólares en financiación, y muchas de ellas desarrollan soluciones disruptivas impulsadas por la IA con el objetivo de desplazar a los líderes empresariales tradicionales.
Estas empresas operan con velocidad y agilidad, probando rápidamente nuevos modelos de negocio y desplegando soluciones de IA de maneras que las empresas a menudo luchan por igualar. Sin embargo, lo que no tienen son los datos patentados que poseen las empresas.
Las empresas pueden neutralizar esta amenaza competitiva lanzando sus propias empresas de IA, aprovechando sus datos para crear soluciones que las startups no pueden replicar fácilmente.
La ventaja está ahí, pero hay que utilizarla activamente. Si las empresas no aprovechan este momento, las startups acabarán encontrando formas de generar conjuntos de datos competitivos, lo que dificultará a las empresas tradicionales mantener una ventaja competitiva.
La adopción de la IA se está acelerando a un ritmo excepcional. Se prevé que el gasto mundial en IA supere los $200,000 millones de dólares en 2025. Las aplicaciones basadas en IA ya no se esconden en los laboratorios de I+D, sino que se están convirtiendo en estándares de la industria. Esperar demasiado para actuar podría significar perder una oportunidad única para liderar esta transformación. Las empresas que actúen ahora todavía pueden definir su papel en una economía impulsada por la IA.
Manual empresarial para crear proyectos de IA
Las empresas que utilizan con éxito proyectos de IA para monetizar sus datos adoptan un enfoque estructurado que va más allá de la experimentación y da prioridad a la velocidad, la escalabilidad y la viabilidad de mercado a largo plazo.
No se limitan a adoptar la gobernanza, el cumplimiento y la gestión de riesgos por obligación, sino que los aprovechan como ventajas competitivas, garantizando la adopción del mercado en el mundo real desde el primer día en lugar de limitarse a pruebas de concepto.
También se centran en crear fuentes de ingresos totalmente nuevas.
En 2025, está claro que la IA ya no es sólo una herramienta para la eficiencia. Se ha convertido en un imperativo estratégico para el crecimiento y la diferenciación de las empresas. El futuro pertenecerá a quienes den forma activa a los modelos de negocio impulsados por la IA.
Las empresas que actúen con rapidez y decisión crearán nuevas fuentes de ingresos, ampliarán su influencia en el mercado y prepararán sus modelos de negocio para el futuro.
Las que se demoren en actuar, corren el riesgo de depender de proveedores externos de IA, perder el control sobre sus valiosos datos y debilitar su ventaja competitiva.
Además, una vez que las soluciones de IA de terceros se imponen en un sector, a las empresas les resulta mucho más difícil (y caro) recuperar su liderazgo.
La cuestión ya no es si la IA transformará los sectores, sino quién será el propietario y rentabilizará esta transformación.
Las compañías que tomen la iniciativa ahora pueden establecer los estándares del sector, mientras que quienes se retrasen pueden encontrarse simplemente adoptando soluciones desarrolladas por otros.
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