Un reciente estudio del MIT ha puesto cifras a una realidad que muchas organizaciones ya intuían: solo el 5 % de las inversiones en Inteligencia Artificial Generativa generan un retorno real y medible. Miles de millones de euros se han destinado en los últimos años a desplegar soluciones de IA, pero la mayoría de los proyectos se han quedado en fase piloto, sin escalar ni integrarse en los procesos de negocio.
En muchos casos, la adopción de IA ha sido impulsada por la urgencia de innovar, no por una estrategia estructurada. Y cuando la IA se implementa sin un marco metodológico claro, la distancia entre la promesa y el impacto se vuelve inevitablemente grande. No basta con incorporar la tecnología: hay que diseñar cómo se integra en la operación y cómo genera valor sostenible.
La diferencia entre experimentar con IA y obtener resultados tangibles radica en un principio esencial: la disciplina en la ejecución.
De la adopción interna a un modelo probado de transformación
En Babel decidimos empezar por nosotros mismos. Durante el último año, hemos desarrollado e implantado una metodología propia de adopción de IA Generativa, aplicada transversalmente en las áreas corporativas.
El objetivo no era solo incorporar tecnología, sino repensar la manera en que trabajamos, tomamos decisiones y generamos conocimiento.
A través de este proceso, conseguimos cuatro resultados clave:
- Integrar la IA en la operación real del negocio, no en un laboratorio de innovación.
- Asegurar la calidad, coherencia y trazabilidad de los datos, garantizando que cada modelo se entrene sobre información fiable y contextualizada.
- Medir el impacto tangible en eficiencia, ahorro de tiempo y ahorro en servicios externos.
- Escalar la adopción de forma controlada, garantizando alineamiento estratégico y gobernanza.
El aprendizaje de este proceso interno nos permitió refinar un marco de trabajo que hoy sirve como modelo contrastado para otras organizaciones que buscan resultados sostenibles con IA Generativa.
Nuestra metodología: seis tips para generar impacto real
De esa experiencia práctica emergieron seis tips fundamentales a la hora de abordar cualquier implementación de IA Generativa. Más que una lista, constituyen la base de una metodología orientada a valor, sostenibilidad y cultura.
1. Pensamiento computacional: estructurar el cambio antes de acelerarlo
Uno de los mayores errores en la adopción de IA es empezar por la herramienta. La clave para evitarlo está en pensar como ingenieros y decidir como estrategas. Antes de desplegar modelos, se tienen que descomponer los procesos en componentes lógicos: qué tareas son repetitivas, qué decisiones dependen de datos y dónde la IA puede generar apalancamiento real.
Este pensamiento computacional convierte la complejidad organizativa en arquitectura operativa. Así, la IA no llega para añadir ruido, sino para reescribir el flujo de trabajo con precisión y propósito.
2. Estrategia de valor: cada caso de uso debe mover el negocio
La IA Generativa no es un fin en sí misma, sino una herramienta para generar valor estratégico medible. Cada caso debe responder a una pregunta: ¿Mejora una métrica que el negocio ya considera crítica? Solo se debe avanzar en la implementación cuando la respuesta sea afirmativa.
Este enfoque evita el “efecto laboratorio” y permite conectar la IA con resultados reales: reducción de tiempos en licitaciones, ahorro operativo, mejora en la calidad de decisiones y mayor trazabilidad del conocimiento.
El aprendizaje: no priorices por novedad, prioriza por impacto.
3. Credibilidad progresiva: del prototipo al modelo operativo
Implementar IA sin resultados visibles genera escepticismo. Por eso debemos trabajar en un marco de “credibilidad progresiva”. Es decir, empezar por victorias rápidas, medibles y comunicables que sirvan de prueba de concepto para escalar.
Cada éxito validado se documenta, se mide y se comunica internamente, construyendo legitimidad paso a paso.
El resultado: una cultura que no teme a la IA, la exige.
4. Inteligencia contextual: entrenar la IA en el idioma del negocio
Los modelos genéricos impresionan, pero no transforman. El verdadero salto ocurre cuando la IA comprende el contexto interno, desde la terminología hasta la lógica operativa de cada equipo. Para lograrlo, se debe estructurar un entorno sobre datos fiables, trazables y representativos del negocio real. Esto permite que los modelos respondan con conocimiento de causa, no con inferencias.
Una IA que habla el idioma de la organización genera confianza, precisión y adopción.
5. Impacto medible: identifica el verdadero ROI de la IA
Medir la adopción de IA por número de prompts o usuarios es irrelevante. Lo que importa es qué cambió en el negocio. Se deben establecer claros desde el principio: horas ahorradas, decisiones automatizadas, reducción de costes externos, aumento de velocidad en la ejecución.
Ese marco de medición permite demostrar retorno en menos de seis meses.
La conclusión: la madurez en IA no se mide en entusiasmo, sino en evidencia.
6. Liderazgo aumentado: la IA amplifica
La tecnología solo escala cuando la cultura la acompaña. Por eso se deben formar a los equipos no solo para usar IA, sino para pensar con ella. Esto consiste en desarrollar entornos de aprendizaje continuo y programas de certificación interna que convirtieron la curiosidad en competencia. Esa es la esencia del liderazgo aumentado: líderes que combinan intuición humana con pensamiento asistido por IA.
La lección final: no se trata de automatizar talento, sino de multiplicarlo.
Del hype al impacto: el método importa
El dato del MIT no debe verse como un freno, sino como una advertencia. La mayoría de las empresas no fracasa por falta de tecnología, sino por falta de método.
La diferencia entre el 95 % que se queda en el camino y el 5 % que obtiene resultados reside en la capacidad de ejecutar con rigor, medir con precisión y escalar con criterio.
En Babel, hemos demostrado internamente que es posible convertir la IA en un activo operativo, no en un experimento:
La aplicación de IA Generativa en áreas como la PMO y el Control de Gestión ha transformado la velocidad y calidad de las decisiones. En la gestión de licitaciones, los equipos pueden ahora analizar automáticamente el potencial de cada oportunidad, evaluando esfuerzo, rentabilidad y encaje estratégico en segundos, lo que permite decidir con datos y no con intuición. De igual modo, en Control de Gestión, la IA genera respuestas inmediatas a preguntas clave como “¿qué países han crecido más en volumen de negocio?”, convirtiendo información financiera compleja en conocimiento accionable. El resultado: decisiones más ágiles, objetivas y alineadas con la estrategia corporativa.
Y esto, sumado a más de 100 casos de uso desplegados internamente, nos ha permitido ahorrar más de 1.000 horas de trabajo operativo y centrar el talento en tareas de mayor valor.
Hoy aplicamos esa experiencia para ayudar a las organizaciones a transitar el mismo camino: pasar del entusiasmo inicial al impacto sostenible.
Construyamos IA con resultados reales
La IA no es un destino, es un proceso de transformación continua. Y como todo proceso estratégico, requiere visión, método y liderazgo. En Babel te ayudamos a pasar del piloto al impacto real, con una metodología contrastada, orientada a resultados y respaldada por nuestra propia experiencia de adopción.
Descubre cómo convertimos la IA en impacto en negocio de forma medible.
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