El problema oculto que trajo el auge de la IA y que las empresas no están viendo
En un momento en que la adopción de la IA es cada vez más generalizada, las empresas se enfrentan a un nuevo problema organizacional: si todos adoptan los mismos modelos de inteligencia artificial, ¿dónde estará la ventaja competitiva de cada uno?
Se trata de una problemática que la firma Bain & Company aborda en su reciente análisis "SuperAI: When Intelligence Is Cheap, What Remains Yours?“. El informe explica que, durante años, la conversación dominante sobre la inteligencia artificial se centró en el acceso: qué modelo es el mejor, quién posee el clúster más grande y a qué velocidad avanza la frontera tecnológica. Hoy, en un momento en que el acceso ya no es un problema, recuerdan un axioma: “Cuando un recurso se vuelve abundante y barato, deja de ser una fuente de ventaja”.
En otras palabras, el análisis advierte que depender de soluciones estandarizadas, provistas por terceros, puede generar una “trampa de convergencia”: los procesos, respuestas y productos de competidores se homogenizan y no hay distinción en el valor propio que aporta cada uno.
“La inteligencia artificial pura se está convirtiendo a pasos agigantados en un commodity. Cuando cualquier empresa puede comprar la misma capacidad cognitiva por centavos, el algoritmo deja de ser un diferencial”, explicó Alejandro Perez de Rosso, partner y office head de Bain en Argentina.
El especialista señaló cuál será el diferencial de las empresas, en la era de la adopción generalizada de la IA: “La pregunta crítica que todo equipo directivo debe hacerse hoy no es ‘qué herramientas de IA adoptar’, sino ‘qué sigue siendo propio’. La verdadera ventaja competitiva residirá en la propiedad de los datos exclusivos, la integración profunda en flujos de trabajo únicos y la confianza de marca que la tecnología no puede replicar”.
Frente a esta problemática, el informe de Bain & Company señala tres pilares fundamentales sobre los cuales las empresas deberían trabajar, para evitar la homogenización tecnológica y lograr ventajas competitivas.
En primer lugar, habla de la importancia de la propiedad y gobernanza de datos estratégicos. En este sentido, explican que las empresas que logren diferenciarse serán aquellas capaces de resguardar y capitalizar sus datos propios, conocimientos históricos e información contextual única, que los modelos públicos no pueden acceder ni reproducir.
En segundo lugar, explican que la tecnología no genera valor por sí sola; no basta con adoptarla, es necesario rediseñar los procesos internos, para que la IA potencie flujos de trabajo. Además, estos deben estar alineados con la cultura y los objetivos específicos de cada negocio. “Este error es costoso, precisamente, porque da la sensación de progreso. Incorporar un agente a un proceso heredado produce mejoras medibles y genera una percepción real de avance, pero deja intacta la estructura subyacente. No resuelve los cuellos de botella: los silos organizacionales, los traspasos de tareas, las aprobaciones y las actividades secuenciales que podrían realizarse en paralelo”, advierte la firma.
Por último, explicaron que, a medida que muchas tareas se automatizan, hay ciertos elementos que se convierten en los activos más valiosos y difíciles de replicar: el juicio crítico humano, la empatía, el liderazgo ético y la reputación de marca.
“Quienes logren adaptarse con éxito comprenderán que la inteligencia artificial no representa simplemente una actualización tecnológica, sino una redefinición de la manera en que una organización crea valor. Ese trabajo es mucho más complejo que adquirir un modelo. Pero también es el único que perdura”, concluye Bain.
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