Casi 90% de las empresas ya utiliza IA... pero menos de 40% reporta beneficios económicos: ¿cuál es la falla? Experta responde en la IBERO
• Durante el 2.º Congreso Interdisciplinario 2026, la Dra. Ariana Bucio advirtió que incorporar inteligencia artificial no garantiza mejores resultados empresariales; la falta de estrategia, objetivos claros y supervisión humana puede convertir la innovación en una inversión fallida.
13 OCTUBRE, 2026 | 11:19 hrs.lectura 5 minutos
AUTOR
Jorge Luis Cortés
Reportero de la Dirección de Comunicación Institucional · Contacto de prensa: jorge.cortes@ibero.mx
La inteligencia artificial se ha convertido en una de las grandes apuestas de las empresas para incrementar su productividad, automatizar procesos y mantenerse competitivas. Sin embargo, incorporar nuevas tecnologías no necesariamente significa obtener mejores resultados económicos, advirtió la Dra. Ariana Bucio, especialista en transformación digital y gobernanza de inteligencia artificial, durante una conferencia magistral en la Universidad Iberoamericana Ciudad de México.
Al impartir la ponencia “Estrategia primero y tecnología después”
, en el marco del
2º Congreso Interdisciplinario 2026: Estrategias Empresariales en un Entorno Tecnológico y Digital
, la experta presentó cifras atribuidas a McKinsey, según las cuales 88% de las organizaciones utiliza inteligencia artificial, pero únicamente 39% reporta un impacto en sus resultados económicos.
Para Bucio, esta diferencia plantea una pregunta fundamental para las organizaciones: ¿de qué sirve invertir en inteligencia artificial si no se tiene claridad sobre el problema que se quiere resolver?
La especialista explicó que uno de los errores más frecuentes consiste en confundir la adquisición de herramientas tecnológicas con una verdadera estrategia de transformación digital. Comprar licencias, incorporar plataformas o automatizar actividades no garantiza, por sí mismo, mejoras en los indicadores de negocio.
Incluso cuando la inteligencia artificial permite realizar tareas más rápidamente, como elaborar reportes, responder correos electrónicos o preparar presentaciones, estos beneficios no necesariamente se traducen de manera directa en un retorno económico medible.
Por ello, sostuvo que las empresas deben establecer desde el principio objetivos específicos, indicadores de desempeño y mecanismos de evaluación que permitan determinar si la tecnología está generando el valor esperado.
Automatizar procesos deficientes sólo hace que las empresas se equivoquen más rápido
Uno de los mensajes centrales de la conferencia fue que la transformación digital debe comenzar por las personas, los procesos y las necesidades de la organización, no por la tecnología.
Bucio explicó que automatizar una operación sin revisar previamente sus deficiencias puede provocar que los mismos errores se reproduzcan a mayor velocidad.
“Automatizar un mal proceso solo nos hace que falle más rápido”, señaló.
Como ejemplo, describió el caso de una empresa del sector pesquero en el norte de México que buscaba implementar inteligencia artificial, aunque buena parte de su información todavía se encontraba almacenada en documentos físicos.
Antes de incorporar algoritmos, fue necesario digitalizar los registros y modificar los mecanismos de captura de información.
La especialista recordó que las organizaciones pueden acumular enormes cantidades de datos sin aprovecharlos para anticipar riesgos, identificar oportunidades de mercado o mejorar sus decisiones.
McDonald's, Zillow y Air Canada: cuando la innovación tecnológica no sale como se esperaba
Para ilustrar los riesgos de adoptar tecnología sin una estrategia integral, Bucio analizó experiencias de tres grandes compañías internacionales: Zillow, McDonald's y Air Canada.
En el caso de Zillow, empresa estadounidense del sector inmobiliario, destacó las dificultades que enfrentó una iniciativa de negocio sustentada en pronósticos algorítmicos, cuyo desempeño no logró responder adecuadamente a la incertidumbre del mercado.
Sobre McDonald's, recordó los problemas que presentó su proyecto de automatización de pedidos mediante inteligencia artificial y reconocimiento de voz, desarrollado en colaboración con IBM. Las diferencias entre las condiciones de prueba y las interacciones reales con clientes evidenciaron limitaciones de la tecnología.
Finalmente, abordó el caso de Air Canada, cuyo chatbot proporcionó información incorrecta a un pasajero sobre una situación relacionada con el fallecimiento de un familiar, lo que derivó en una controversia legal.
Aunque los tres casos presentan circunstancias distintas, la especialista identificó una enseñanza común: la tecnología no sustituye la estrategia empresarial, la capacidad operativa ni la responsabilidad humana.
La ponente enfatizó que las organizaciones deben evaluar no solamente la eficiencia de sus sistemas, sino también la experiencia de las personas que utilizan sus productos y servicios.
La inteligencia artificial también necesita reglas y responsables
Otro de los desafíos que enfrentan las empresas es establecer mecanismos para supervisar las decisiones que toman sus sistemas de inteligencia artificial.
Bucio señaló que las organizaciones requieren políticas de uso ético, identificación de riesgos y responsabilidades claramente definidas.
En este contexto, destacó la importancia de la norma internacional ISO/IEC 42001, orientada a los sistemas de gestión de inteligencia artificial, y explicó que las empresas pueden incorporar figuras como el oficial de cumplimiento de IA.
Este perfil tiene entre sus responsabilidades contribuir a la evaluación de riesgos, la supervisión de los sistemas y la identificación de los responsables de su funcionamiento.
La especialista insistió en que estas tareas no corresponden exclusivamente a los departamentos de tecnología. Áreas como administración, mercadotecnia, recursos humanos, ventas y asuntos legales también deben participar en las decisiones relacionadas con la adopción de inteligencia artificial.
Asimismo, advirtió que México enfrenta rezagos en materia de regulación específica de estas tecnologías, por lo que consideró necesario que las organizaciones avancen en mecanismos de autorregulación y uso responsable.
La pregunta no es qué inteligencia artificial comprar, sino para qué utilizarla
Como reflexión final, Bucio invitó a las y los asistentes a cambiar la manera en que conciben la innovación dentro de las organizaciones.
Antes de aprobar inversiones tecnológicas, explicó, los equipos directivos deben preguntarse qué problema buscan resolver, quién será responsable de la herramienta, cuáles son los riesgos de su implementación y cómo se evaluarán los resultados.
De lo contrario, una empresa puede contar con plataformas sofisticadas sin desarrollar las capacidades necesarias para aprovecharlas.
La conferencia formó parte del 2.º Congreso Interdisciplinario 2026: Estrategias Empresariales en un Entorno Tecnológico y Digital, organizado por la Licenciatura en Administración de Empresas, la Maestría en Administración y la Coordinación de Transformación Digital de la Universidad Iberoamericana Ciudad de México.
Con este encuentro, la IBERO abrió un espacio de reflexión sobre los desafíos que enfrentan las organizaciones ante la digitalización y la incorporación de nuevas tecnologías, colocando en el centro una cuestión decisiva para el futuro empresarial: innovar no consiste únicamente en adoptar inteligencia artificial, sino en saber cómo, cuándo y para qué utilizarla.
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