Por Canuto  

El 95% de las empresas tiene una estrategia de IA, pero solo el 8% logra un retorno de inversión establecido. Jon Weberg, CEO de Profitalize, argumenta que el problema radica en tratar la IA como herramientas aisladas en lugar de una infraestructura conectada.
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  • KPMG señala que el 95% de las organizaciones adopta IA, pero solo el 8% reporta ROI.
  • Jon Weberg, de Profitalize, propone la ‘síntesis de IA’ para conectar departamentos.
  • El enfoque combina datos compartidos y ciclos de retroalimentación para mejorar el valor empresarial.

 

La inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad en las salas de juntas, impulsando inversiones significativas en todas las industrias. Sin embargo, medir el retorno de inversión sigue siendo un desafío enorme.

Según un informe de KPMG citado por el medio tecnológico The Next Web, el 95% de las organizaciones encuestadas ha establecido una estrategia de IA, pero solo el 8% reporta un ROI establecido.

La brecha entre adopción y retorno de inversión

El informe Global AI Pulse Q1 2026 de KPMG, mencionado por The Next Web, revela que el 95% de las organizaciones tienen una estrategia de IA, pero solo el 8% alcanza un ROI establecido.

Además, el 78% de los líderes identifica la dificultad de cuantificar los beneficios indirectos o a largo plazo como un obstáculo principal, junto con brechas de habilidades y desafíos de escalamiento.

La 29ª Encuesta Global de CEO de PwC añade que la confianza en el crecimiento de ingresos a corto plazo ha disminuido, en parte por los retornos desiguales de la IA y las presiones económicas.

El Índice Económico 2026 de Anthropic sugiere evaluar la IA según la complejidad y el valor económico del trabajo realizado, en lugar de métricas de adopción simples.

Estos datos reflejan una desconexión entre la adopción generalizada y los resultados empresariales consistentes.

El enfoque fragmentado de la IA

Jon Weberg, CEO de Profitalize, sostiene que la raíz del problema está en cómo se introduce la IA en las organizaciones.

Según Weberg, muchas empresas compran la IA como si fuera un software tradicional, sin integrarla en la infraestructura operativa.

Él afirma: “La IA se vuelve significativamente más valiosa cuando cada decisión tiene contexto.”

El contexto se construye mediante sistemas conectados, información compartida y aprendizaje continuo.

Cuando la inteligencia opera en entornos aislados, cada herramienta resuelve solo una fracción del problema.

Las empresas suelen operar con departamentos separados, estructuras de informes independientes y flujos de trabajo desconectados, lo que refuerza las divisiones.

Las aplicaciones de IA especializadas en marketing, ventas, éxito del cliente y operaciones desarrollan sus propias prioridades, sin compartir conocimiento.

Los humanos llenan esos vacíos con experiencia, pero los sistemas de IA necesitan datos compartidos para desarrollar la misma conciencia organizacional.

La síntesis de IA: un marco integrado

Para abordar este desafío, Weberg desarrolló la Síntesis de IA, un marco que trata la inteligencia artificial como una infraestructura operativa conectada.

El concepto busca que las funciones de IA compartan información entre departamentos, creando ciclos de retroalimentación continua.

Por ejemplo, la actividad de marketing puede enriquecer las conversaciones de ventas, y las interacciones con clientes pueden influir en futuras campañas.

Weberg dice: “Si las empresas crean una conversación continua en cada función, la IA puede comenzar a mejorar la organización en su conjunto en lugar de optimizar tareas aisladas.”

Las personas siguen siendo centrales, porque el juicio, la supervisión y la dirección dan propósito al sistema.

La IA contribuye con su mayor valor cuando cada parte del negocio aprende junta.

Contexto de mercado y próximos pasos

La carrera de Weberg influyó en esta visión. Es un especialista en marketing digital de segunda generación que empezó a construir sitios web cuando era niño.

Su experiencia en marketing de afiliación y consultoría en decenas de industrias reveló un patrón: las iniciativas de crecimiento recibían atención, pero la comunicación entre departamentos era débil.

Consultar con organizaciones de diversos tamaños reforzó su idea de que muchos problemas de escalamiento nacen de las conexiones operativas entre equipos.

Profitalize se desarrolló para apoyar a empresas que buscan una base de IA unificada, en lugar de una colección de productos desconectados.

El mercado parece moverse hacia esa dirección, con inversión continua en el ecosistema de IA y un enfoque en la colaboración, el intercambio de conocimientos y la gobernanza.

La supervisión humana sigue siendo esencial, asegurando que las políticas y prioridades guíen la toma de decisiones automatizada.

La próxima etapa de la adopción de IA podría enfatizar sistemas integrados que fortalezcan cada función simultáneamente.

Los líderes deberán entender cómo circula la información en la organización y cómo la IA contribuye a una comprensión operativa compartida.

En este contexto, la IA deja de ser un ejercicio de selección de software para convertirse en una cuestión de arquitectura organizacional.

Aquellos que construyan sistemas conectados, donde la inteligencia, los datos y el juicio humano se refuercen mutuamente, estarán mejor posicionados para desbloquear valor más allá de las métricas tradicionales de ROI.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


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