Durante años, la conversación sobre inteligencia artificial (IA) en las empresas se ha centrado casi exclusivamente en la reducción de costes. Sin embargo, los datos muestran una realidad inquietante: aunque más del 78 % de las organizaciones ya utilizan IA generativa en alguna función, menos del 20 % ve un impacto real en sus ingresos y apenas el 1 % considera que su estrategia es madura, según un reciente informe de McKinsey. La paradoja es evidente: se invierte en IA, pero no se recogen los frutos.
Con el objetivo de dar respuesta a esta brecha, la compañía Aissist.io ha lanzado un nuevo whitepaper titulado Manual para líderes de IA: Desbloqueando el crecimiento más allá de la reducción de costes. El documento, basado en más de 300 proyectos globales, no solo diagnostica las causas del estancamiento, sino que también ofrece un marco de acción para que las empresas conviertan la adopción de la IA en crecimiento medible.
Mentalidades y trampas que frenan el impacto de la IA
El estudio identifica dos grandes errores que explican por qué tantas organizaciones se quedan a medio camino: abordar la IA únicamente como una herramienta de ahorro y desplegarla en silos, sin integración interfuncional. “La IA no está fallando porque la tecnología sea débil. Está fallando porque las empresas la abordan con objetivos demasiado limitados”, señala Lifan Xu, cofundador de Aissist.io. “Cuando se enfoca la IA solo como una herramienta de reducción de costes, se pierde una oportunidad mucho mayor: desbloquear nuevos flujos de ingresos, escalabilidad y modelos de negocio”.
El documento recopila cifras que respaldan su visión. Entre los despliegues realizados por Aissist.io se alcanzó un 83 % de automatización en “empleados digitales”, un 70 % de resolución del tráfico sin intervención humana y aumentos de hasta el 50 % en conversiones de ventas. Además, los proyectos registraron una calificación de satisfacción del cliente (CSAT) de 4,8 puntos y reducciones del 50 % en costes de operaciones de alto volumen.
Aunque más del 78 % de las organizaciones ya utilizan IA generativa en alguna función, menos del 20 % ve un impacto real en sus ingresos y apenas el 1 % considera que su estrategia es madura
La presión por demostrar ROI en 2025
El año 2025 se perfila como un punto de inflexión. Con la adopción de la IA generalizándose a gran velocidad, los consejos directivos y los inversores están elevando la presión para demostrar retornos claros. Los experimentos que no escalen dejan de ser aceptables y los líderes empresariales se enfrentan a la necesidad de traducir la innovación en métricas tangibles de negocio.
El manual de Aissist.io subraya que la clave está en pasar de casos aislados a despliegues interfuncionales y orientados al crecimiento. La IA, aplicada de forma transversal y vinculada a objetivos de ingresos, puede dejar de ser un experimento caro para convertirse en motor de transformación.
Casos reales: de la automatización al crecimiento
El whitepaper ofrece ejemplos concretos que ilustran cómo las empresas pueden ir más allá del ahorro.
- Un proveedor global de telecomunicaciones logró automatizar el servicio al cliente y desbloquear un millón de dólares adicionales en ingresos mensuales al aumentar su tasa de conversión de ventas del 32 % al 42 %.
- Un grupo inmobiliario especializado en bienes raíces comerciales automatizó el 95 % de su embudo de ventas, lo que permitió el lanzamiento de una nueva línea de negocio.
- Una cadena de talleres de reparación de vehículos integró IA para diagnósticos complejos, reduciendo drásticamente los tiempos de presupuestación y ampliando su capacidad más allá de lo que los agentes humanos podían asumir.
Estos ejemplos muestran que la IA no solo aligera cargas operativas, sino que puede convertirse en palanca directa de nuevos ingresos y modelos de negocio escalables.
Un marco en cuatro etapas para el éxito
El informe cierra con una hoja de ruta en cuatro fases que sintetiza las lecciones aprendidas:
- Establecer un liderazgo interfuncional en IA, que alinee las áreas de negocio con la tecnología.
- Definir métricas claras desde el inicio, no solo de ahorro, sino de crecimiento.
- Buscar impacto simultáneo en ingresos y costes, ampliando el foco estratégico.
- Automatizar más allá de interacciones básicas, incorporando procesos complejos y de valor añadido.
Este enfoque, según Aissist.io, es el que marcará la diferencia entre las organizaciones que simplemente experimentan con IA y las que logran transformar su modelo de negocio en los próximos años.
