IA + business transformation
The next stage is played in the structure of the business
Artificial intelligence is entering a stage in which the main business question goes through the ability to turn technological adoption into economic impact. The advantage begins to depend on how companies reorganize processes, talent, investment and decision-making around the IA.
The adoption of IA enters a stage of scale
Business adoption continues to accelerate. According to AI Index 2026 of Stanford, 88% of the organizations surveyed use IA in at least one function, while the generative IA is already present in at least one business function in 70%. At the same time, the use of IA agents remains at an early stage in most functions.
McKinsey finds a similar signal: almost nine out of ten participants use IA regularly in some function and 44% claim that their organization is carrying the IA on a business scale, compared to 38% of the previous year. In large companies, the proportion is 54%.
The strategic signal is clear: The IA is moving from being a tool used by individuals to becoming a capacity that begins to affect the full architecture of companies.
This movement has a direct consequence for decision makers: the relevant question goes by identifying where the IA can change revenue, costs, productivity, trade speed and decision-making capacity.
Individual productivity needs to become a business result
One of the central market tensions appears between adoption and capture of value.
McKinsey points out that companies are achieving individual productivity benefits while seeking to move them to sustainable financial results. His research suggests that the capture of value requires organizational changes that accompany the incorporation of IA.
Deloitte comes to a convergent conclusion: only 34% of the organizations surveyed claim to be really rethinking their business from the IA.
This places a strategic variable in the foreground:
The productivity generated by IA needs to be connected to specific economic indicators.
For a B2B company, these indicators may include:
- Cost of purchasing customers;
- Trade cycle speed;
- Pipeline conversion;
- Margin per client;
- Response time;
- Operational cost per transaction;
- Recurrence;
- Productivity per employee;
- Launch speed of new services.
Technology is of business relevance when it changes these variables.
IA agents may alter the work structure
The next stage is linked to the AI agents, systems capable of performing tasks and processes with different degrees of autonomy.
McKinsey has a significant growth in the use of agents, especially among large companies: 40% of respondents from companies with incomes above US$One billion states to be climbing IA agents, compared to 27% of the previous year.
Deloitte here identifies one of the main organizational challenges. His research points out that approximately 75% of the executives consulted consider that their operating model will have to change over the next 12 to 18 months to support the expansion of IA.
The change may affect functions such as:
- Commercial: research of prospects, preparation of proposals, monitoring and analysis of opportunities.
- Marketing: content production, segmentation, audience analysis and customization.
- Finance: analysis of information, forecasting and detection of anomalies.
- Operations: planificación, documentación, coordinación y gestión de incidencias.
- Tecnología: desarrollo de software, testing, documentación y mantenimiento.
La consecuencia estratégica es relevante: la empresa empieza a necesitar una arquitectura de trabajo donde personas y sistemas inteligentes compartan tareas, información y decisiones.
El verdadero desafío aparece en los procesos
Deloitte identifica una de las principales barreras para escalar agentes: las organizaciones suelen intentar automatizar procesos diseñados originalmente para personas. Su informe sostiene que apenas el 11% de las organizaciones había desplegado agentes de IA exitosamente en producción al momento de su investigación.
Esto tiene una lectura directa para la estrategia empresarial.
Un proceso comercial fragmentado, por ejemplo, puede automatizarse parcialmente mediante IA. La automatización puede acelerar tareas individuales mientras mantiene la estructura original de un proceso que posee múltiples puntos de fricción.
La oportunidad aparece cuando la empresa analiza primero:
- Qué proceso genera valor;
- Dónde se concentra el trabajo repetitivo;
- Qué decisiones requieren criterio humano;
- Qué información está disponible;
- Qué tareas pueden delegarse a sistemas;
- Qué indicadores permiten medir el resultado.
Ese diagnóstico permite definir dónde la IA tiene capacidad real de generar impacto.
La inversión en IA aumenta y también aumenta la exigencia sobre el retorno
La inversión global confirma que la transformación tiene una dimensión económica creciente.
Stanford estima que la inversión corporativa global en IA más que se duplicó durante 2025. La inversión privada creció 127,5%, mientras que la IA generativa concentró casi la mitad del financiamiento privado relacionado con IA.
Esta expansión también está aumentando el gasto en infraestructura. Las empresas necesitan capacidad computacional, almacenamiento, datos, seguridad y arquitectura tecnológica para sostener cargas de IA cada vez mayores.
Deloitte advierte que el aumento de utilización puede superar la reducción del costo unitario de procesamiento, generando una presión creciente sobre infraestructura y presupuesto tecnológico.
Por eso aparece una nueva variable de gestión:
El retorno sobre la inversión en IA necesita evaluarse a nivel de proceso y unidad económica.
La gobernanza se convierte en una variable empresarial
El avance de agentes autónomos también eleva la importancia de la gobernanza.
Deloitte señala que solo una de cada cinco empresas cuenta con un modelo maduro de gobernanza para agentes autónomos.
El desafío involucra:
- Acceso a información sensible;
- Permisos;
- Trazabilidad;
- Seguridad;
- Supervisión humana;
- Protección de propiedad intelectual;
- Cumplimiento regulatorio;
- Responsabilidad sobre decisiones automatizadas.
La discusión regulatoria también está ganando intensidad. En Estados Unidos, por ejemplo, legisladores están impulsando nuevas reglas sobre seguridad y controles para sistemas avanzados de IA.
Para las empresas, esto convierte la gobernanza de IA en una dimensión de gestión estratégica vinculada con riesgo, reputación y continuidad operativa.
América Latina puede capturar valor a partir de la eficiencia empresarial
Para América Latina, el escenario presenta una oportunidad vinculada especialmente con productividad.
Las empresas de la región operan en mercados donde la eficiencia comercial, la disponibilidad de talento especializado y la escala pueden condicionar el crecimiento. La IA puede reducir determinados costos de información, acelerar procesos y permitir que equipos relativamente pequeños gestionen mayores volúmenes de actividad.
El punto estratégico está en la selección de casos de uso.
Las compañías pueden priorizar aplicaciones vinculadas con:
- Generación de demanda → identificación y priorización de prospectos.
- Ventas → análisis de pipeline, propuestas y seguimiento.
- Servicio → automatización de consultas y clasificación de requerimientos.
- Operaciones → planificación, documentación y coordinación.
- Dirección → análisis de información y soporte a decisiones.
Esta lógica resulta especialmente relevante para empresas B2B, donde la calidad del proceso comercial tiene una relación directa con previsibilidad e ingresos.
La ventaja competitiva comienza a depender de la capacidad de reorganización
La evidencia disponible apunta hacia una misma dirección: la adopción de IA crece con rapidez, mientras la transformación organizacional avanza a un ritmo más heterogéneo.
McKinsey observa que las organizaciones están avanzando hacia una mayor escala de implementación. Deloitte identifica simultáneamente una brecha entre preparación estratégica y preparación operativa.
Para los CEOs y directores comerciales, esto coloca cinco decisiones en el centro de la agenda:
- 1. Priorizar procesos con impacto económico medible.
- 2. Definir qué tareas permanecen bajo responsabilidad humana.
- 3. Construir una arquitectura de datos que permita escalar IA.
- 4. Medir retorno económico por caso de uso.
- 5. Diseñar una estructura comercial y operativa preparada para trabajar con sistemas inteligentes.
La transformación empresarial impulsada por IA comienza a adquirir una dimensión estructural. La tecnología constituye una parte del cambio. La organización, los procesos, el talento, la inversión y los indicadores determinan la capacidad de capturar valor.
La agenda estratégica para los próximos 12 a 24 meses
Para los decisores empresariales, la agenda puede organizarse alrededor de cuatro preguntas:
Dónde genera valor la IA.
Identificar procesos donde exista una relación clara entre automatización, productividad e impacto económico.
Qué estructura necesita la empresa.
Revisar procesos, responsabilidades, tecnología y capacidades internas.
Qué inversión requiere cada iniciativa.
Medir infraestructura, talento, integración, seguridad y costos recurrentes.
Cómo se medirá el resultado.
Vincular cada implementación con ingresos, margen, productividad, velocidad o previsibilidad.
La IA está avanzando hacia una fase en la que la capacidad de transformación empresarial comienza a ser tan relevante como la capacidad tecnológica. Las organizaciones que desarrollen mecanismos para convertir herramientas inteligentes en mejoras medibles de negocio estarán mejor preparadas para capturar el valor económico de esta nueva etapa.
