El FEM: aprender de las mejores prácticas
El informe del Foro Económico Mundial (WEF), “Proof over Promise: Insights on Real-World AI Adoption from 2025 MINDS Organizations” *, revela que el éxito de la Inteligencia Artificial (IA) ya no se mide por la audacia de los casos piloto. la clave está en la capacidad de las empresas para escalar el uso de herramientas IA y demostrar, así, la creación de valor medible y responsable. Las empresas de naciones de medianos ingresos pueden aprender de las buenas prácticas de empresas exitosas en la adopción de IA.
Las organizaciones MINDS **, que han logrado convertir el uso de la IA en un activo central, se encuentran superando el desafío de la experimentación. En lugar de buscar en dónde «encaja» la IA, se preguntan cómo esta tecnología puede «reimaginar» los modelos de negocio y redefinir las ventajas competitivas . Este cambio de mentalidad es fundamental para las empresas de países emergentes. Ocurre, con frecuencia, que la adopción de IA a menudo queda atrapada en fases piloto, especialmente en sectores como los de servicios financieros, retail y energía .
Los cinco pilares del éxito global y su relevancia local
El informe del FEM ofrece cinco ideas clave que resuenan profundamente con los desafíos estructurales de la región:
1. Insight 1: Aprovechar la IA como parte central para la operación de las organizaciones
Las organizaciones más avanzadas se encuentran en una etapa de tránsito entre: 1. Considerar la IA como una herramienta táctica, usualmente en forma fragmentada, a 2. Integrarla como una capacidad estratégica a nivel empresarial. El enfoque ha cambiado de preguntar «¿Dónde podemos encajar la IA?» a «¿Cómo puede la IA ayudarnos a reimaginar modelos de negocio novedosos para generar nuevas formas de ventaja competitiva?». Se trata de sustituir la obtención de ganancias a corto plazo por la de apuestas estratégicas con visión de largo plazo que puedan reconfigurar completamente la forma en que compiten y operan .
Insight 2: Multiplicar las fortalezas derivadas de la colaboración entre el talento humano y la IA
La adopción exitosa de la IA se centra en las personas. Las organizaciones exitosas re-diseñan las formas de trabajo con el fin enriquecer la experiencia humana en su interacción con la IA, en lugar de sustituirla. Es la manera adecuada de ampliar las capacidades especializadas del talento humano y de fomentar la innovación a través de la colaboración entre personas y la tecnología. La adopción se acelera cuando las iniciativas de IA se co-diseñan con los empleados desde el inicio de los procesos. Para ello debe integrarse la IA directamente en el trabajo cotidiano y promover el desarrollo de habilidades y el uso transparente de la tecnología. Es la vía para generar confianza en la fuerza laboral en tiempos de vertiginoso cambio tecnológico.
Insight 3: Depurar y fortalecer las bases de datos y la calidad de las fuentes de datos tiene impacto estratégico
La calidad de los datos sigue siendo la barrera más grande para el éxito de la adopción de IA. Las organizaciones de alto rendimiento están abordando esta problemática mediante estrategias diferenciadas de datos. Esto incluye la necesidad de reforzar la infraestructura para asegurar la calidad, accesibilidad y gobernanza de los datos. Adicionalmente, se están adoptando estrategias para contar con mayores volúmenes de datos, articulando fuentes de datos en tiempo real con datos históricos. Con ello se aumenta de forma notable el impacto y se mejorar la precisión de los sistemas de IA.
Insight 4: Modernizar la plataforma tecnológica con el fin de desplegar capacidades avanzadas de IA
Para escalar la IA de manera segura y ágil, las organizaciones que están demostrando éxito en su adopción procuran contar con plataformas unificadas de IA. Se complementa esto con la construcción de capacidades estratégicas de ingeniería, superando la etapa de soluciones fragmentadas y desarticuladas. En el camino hacia la modernización tecnológica se incluye el desarrollo de arquitecturas de software robustas, así como la implementación de plataformas de MLOps (Machine Learning Operations). La creación de marcos de ingeniería sólidos que permitan el despliegue a escala de modelos de IA, incluyendo sistemas avanzados (como la «IA agéntica») es una fase obligada posterior.
Insight 5: Escalar la IA con confianza a través de prácticas responsables de IA
La adopción segura y confiada de IA requiere de sistemas que generen confianza entre los distintos actores involucrados. Las organizaciones están transitando de una fase centrada en la supervisión basada en políticas, hacia una sustentada en la gobernanza del uso de IA. Tal gobernanza es habilitada por la tecnología, integrando controles técnicos (como el monitoreo de modelos, la detección de sesgos y la trazabilidad). Además, calibran la supervisión humana de acuerdo con el nivel de riesgo y el grado de autonomía de las decisiones) por parte de sistemas de IA). La idea es poner en marcha modelos que van desde la autonomía total con capacidad de anulación hasta modelos de autonomía gobernada por humanos para decisiones de alto riesgo. Situación que se conoce como el paradigma de «confianza por diseño» ***.
Aprender de las organizaciones MINDS implica un compromiso con la estrategia de largo plazo, la priorida en el talento y la calidad los datos, y la integración de la responsabilidad del uso de IA desde la fase inicial. Solo así la IA podrá generar valor sostenible e impacto social.
*WEF, Enero 2026.
** El programa MINDS (Meaningful, Intelligent, Novel, Deployable Solutions) fue establecido por el Foro Económico Mundial (World Economic Forum) como una iniciativa clave dentro de su AI Global Alliance. Su objetivo principal es apoyar a los líderes empresariales a desbloquear el valor potencial de las herramientas de Inteligencia Artificial (IA) para los negocios y la sociedad. MINDS se centra en soluciones que demuestren resultados medibles no sólo en términos de métricas económicas tradicionales (tipo ROI), sino también en la resolución de desafíos sociales y ambientales sistémicos, promoviendo así una adopción de la IA responsable, inclusiva y escalable.
*** El concepto de «confianza por diseño» (trust-by-design) se define como el paradigma que está emergiendo rápidamente como la base para la transformación de la IA a escala empresarial .
Implica que las organizaciones están cambiando de una supervisión basada en políticas a una gobernanza habilitada por la tecnología, incrustando los principios de la IA responsable (Responsible AI – RAI) directamente en los sistemas y flujos de trabajo operativos .
Esta estrategia de gobernanza adaptativa va más allá de las directrices estáticas para asegurar la aplicación dinámica y en tiempo real de mecanismos de confianza (como la trazabilidad, la explicabilidad y la equidad) directamente dentro del ciclo de vida de la IA
Bibliografía de soporte
- World Economic Forum (WEF) & Accenture. (2026). Proof over Promise: Insights on Real-World AI Adoption from 2025 MINDS Organizations. White Paper, January 2026.
- Accenture. (2025). The Front-Runners’ Guide to Scaling AI: Lessons From Industry Leaders.
- CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe).(2024/2025). Informes recientes sobre la brecha digital y la adopción de IA en América Latina. (Para contextualizar la situación regional y regulatoria).
- Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (MinTIC), Colombia. (2024/2025). Documentos de política pública sobre el desarrollo de la IA y la transformación digital en Colombia. (Para alinear la estrategia colombiana).
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