Entre el Hype y la Realidad: La Implementación de IA en Medianas Empresas Latinoamericanas

Un análisis sobre la brecha entre el discurso global y los desafíos regionales Cara Sur Consultoría | Noviembre 2025

Introducción

Cuando las consultoras globales hablan de inteligencia artificial, pintan un futuro brillante de transformación empresarial, productividad exponencial y ventajas competitivas insuperables. McKinsey proyecta entre USD 2.6 y 4.4 billones en nuevo valor potencial. SAP anuncia copilotos de IA que "asistirán en el 80% de las tareas más usadas". Microsoft reporta que el 70% de las PyMEs argentinas "quieren adoptar la IA".

Pero hay algo que estas cifras optimistas no cuentan: el 95% de los proyectos piloto de IA generativa están fracasando, según un reciente informe del MIT. Más aún, solo el 25% de las iniciativas de IA cumplen las expectativas de retorno de inversión, de acuerdo a IBM.

Este artículo investiga la brecha entre el boom mediático de la IA y lo que realmente sucede cuando medianas empresas en Argentina y América Latina intentan implementar estas tecnologías. Sin pretensiones de tener todas las respuestas, pero con la curiosidad de quien quiere entender qué está pasando realmente en el terreno.

El Discurso Global: Lo Que Dicen las Grandes Consultoras

McKinsey y el Modelo del "Reimaginar el Negocio"

McKinsey propone un enfoque elegante: en lugar de automatizar tareas aisladas o intentar transformar toda la empresa de golpe, sugieren "reimaginar un dominio completo end-to-end con IA". Identificar 8-10 dominios donde la IA puede transformar el negocio, priorizar 1-2 para empezar, y escalar gradualmente.

El marco es sensato:

• Rightsize del desafío (ni muy pequeño ni muy grande)

• Equipos multidisciplinarios empoderados

• Inversión en cambio organizacional y tecnológico

• Expansión metódica a otros dominios

En su artículo "Bold accelerators: How operations leaders are pulling ahead using AI", McKinsey identifica cuatro factores críticos que separan a los líderes en IA del resto:

1. Sponsorship ejecutivo fuerte - El 77% de los líderes tienen patrocinio a nivel C-suite

2. Ecosistema maduro de partners - El 89% usa capacidades internas, pero el 67% también utiliza partners externos

3. Colaboración cross-funcional - Centros de Excelencia o equipos dedicados que integran ciencia de datos con expertise operacional

4. Inversión en datos - El 58% de empresas líderes recopila datos de más de la mitad de sus equipos

El mensaje es claro: la IA funciona, pero requiere método, liderazgo y disciplina.

La Conversación sobre Adopción Masiva

En su podcast "When will we see mass adoption of gen AI?", McKinsey reúne a tres voces autorizadas del Silicon Valley que debaten sobre el futuro de la IA. Las conclusiones son interesantes:

• Sobre el timing: Navin Chaddha, managing partner de Mayfield Fund, proyecta que "el impacto de la IA generativa será cuatro veces cada dos años", superando la Ley de Moore. La adopción entre consumidores y prosumidores será rápida; en empresas grandes, habrá más fricción.

• Sobre el modelo: El consenso apunta hacia "agentes" o "teammates digitales" que trabajen junto a humanos, más que "copilot" que simplemente asisten. Como dice Kiran Prasad: "Es como tener un ghostwriter en lugar de un spell-checker".

• Sobre los modelos de negocio: Se necesitan cambios radicales. En lugar de cobrar por hora o por seat, cobrar por outcomes. "Pagar por el trabajo realizado, no por tener el software".

La Realidad Regional: Datos Duros de Argentina y LATAM

Los Números del Entusiasmo (y la Confusión)

Los estudios locales pintan un panorama de entusiasmo genuino mezclado con profunda incertidumbre:

En Argentina:

• El 60% de las PyMEs ya utiliza algún tipo de IA o IA generativa (Microsoft, 2025)

• El 87% planea continuar o invertir por primera vez en IA durante 2025 (Edelman/Microsoft)

• El 30% considera la adopción de IA como uno de sus cinco principales desafíos - pasó del séptimo al quinto lugar en prioridades

• El 50% de medianas empresas y 47% de pequeñas ya obtienen resultados de inversiones en IA (SAP, 2025)

Pero:

• La principal barrera es "falta de claridad sobre cómo incorporar IA en los procesos de negocio" (39% medianas, 33% pequeñas)

• El 21% de medianas empresas declara que "no es una prioridad para el negocio"

• El 24% de pequeñas empresas afirma "no contar con personal calificado"

• Solo el 34% de microempresas considera que su talento tiene conocimientos sólidos en IA

El Contexto Latinoamericano: Desafíos Estructurales

El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025) de CEPAL revela una región con aspiraciones pero limitaciones concretas:

• Inversión: América Latina representa el 6.6% del PIB mundial pero solo recibe el 1.12-1.28% de la inversión global en IA.

• Infraestructura de cómputo: Brasil concentra más del 90% de la capacidad de cómputo regional. Más de la mitad de los países no cuenta con infraestructura de alto rendimiento.

• Talento: La investigación en IA se concentra en solo cinco países (Brasil, México, Colombia, Chile, Argentina). Existe una preocupante fuga de talento especializado.

• Conectividad: Solo el 37% de la población tiene en casa las conexiones a Internet necesarias para trabajar o realizar transacciones en línea, a pesar de que el 74.3% tiene acceso a banda ancha.

• Clasificación por madurez:

  • Pioneros (>60 puntos): Chile, Brasil, Uruguay

  • Adoptantes: Colombia, Ecuador, Costa Rica, República Dominicana

  • Exploradores: Más de un tercio de países, con capacidades limitadas

El Elefante en la Habitación: El Problema de la Implementación

Las Cifras del Fracaso

Aquí es donde el discurso optimista choca con la realidad brutal. Múltiples estudios independientes convergen en datos alarmantes:

El informe del MIT "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" (julio 2025):

• 95% de los proyectos piloto de IA generativa no llegan a producción

• Solo el 5% genera retorno de inversión significativo

• Empresas medianas pasan de piloto a producción en 90 días; las grandes tardan 9 meses o más, con menor éxito

• El 60% de organizaciones evaluaron herramientas empresariales de IA, pero solo el 20% llegó a piloto y solo el 5% a producción

IBM Institute for Business Value (2025):

• Solo el 25% de iniciativas de IA cumplen expectativas de ROI

• Solo el 16% logran implementaciones enterprise-wide

• Dos tercios de CEOs reconocen que "el miedo a quedarse atrás" impulsa la inversión antes de entender el valor

IDC Research (2025):

• Por cada 33 pruebas de concepto de IA, solo 4 pasan a producción (tasa de fracaso del 88%)

• La mitad de las organizaciones están en etapas tempranas de implementación o experimentación

MITSloan (estudios previos):

• El 87% de proyectos de IA/ML nunca llegan a producción

• El 70% de empresas reportan que la IA tiene un "impacto mínimo" en sus negocios

¿Por Qué Fracasan?

Los estudios identifican causas recurrentes que van más allá de la tecnología:

1. El Pánico Corporativo y el FOMO

Como explica Ashish Nadkarni de IDC: "La mayoría de estas iniciativas de IA generativa nacen a nivel de junta directiva. Gran parte de este pensamiento impulsado por el pánico es lo que ha provocado muchas de estas iniciativas. Están muy infrafinanciados o no están financiados en absoluto. La mayoría de las veces, el POC se produce no porque haya un caso de negocio sólido."

Las campañas de marketing de IA han creado presión indebida. Los CEOs exigen "hacer algo con IA ahora", y los CIOs aprueban POCs con mucha más facilidad que otras tecnologías. Como observa un analista: "Muchas iniciativas no son de IA generativa, pero están intentando inyectar algo de IA generativa en ellas. Se dicen: 'Si le metemos algo de IA generativa, conseguiremos que se apruebe'."

2. La Brecha de Integración

El informe del MIT es categórico: la principal barrera no es infraestructura, talento ni regulación, sino la incapacidad para integrarse en la mecánica del negocio.

Los usuarios describen las herramientas de proveedores como "frágiles, sobredimensionadas o desalineadas con los flujos de trabajo reales". Un CIO resume: "Hemos visto docenas de demos este año. Quizás una o dos sean realmente útiles. El resto son envoltorios o proyectos científicos".

3. Expectativas Poco Realistas sobre ROI

Las empresas subestiman el esfuerzo de pasar de prototipo a producción. Como explica Zulifkar Ramzan de Point Wild: "Escribir el código básico de la IA puede llevarle a un ingeniero entre unos días y una semana, pero poner esa capacidad en producción puede llevar meses y un equipo enorme."

McKinsey encontró que la "dificultad para cuantificar el retorno financiero" es ahora la principal barrera. Los costos iniciales se subestiman, y los beneficios tardan en materializarse. Como dice un COO: "En LinkedIn se habla mucho de que todo ha cambiado, pero en nuestras operaciones, nada fundamental ha cambiado. Estamos procesando algunos contratos más rápido, pero eso es todo."

4. Calidad de Datos e Infraestructura

La implementación exitosa requiere datos limpios, actualizados, bien formateados y accesibles. Pero muchas empresas latinoamericanas aún están en proceso de digitalización básica.

Como señala Daniela Brancaglion de ENTA Consulting: "Si la base de conocimiento está fragmentada o desactualizada, las respuestas serán poco confiables y el proyecto difícilmente entregue valor."

5. Falta de Expertise Interno

El 48% de empresas argentinas ya invierte en capacitación en IA, pero persisten brechas significativas. Solo el 34% de microempresas considera que su talento tiene conocimientos sólidos en IA.

Plain Concepts señala: "Tener un equipo de ciencia de datos que trabaje de forma aislada es un caldo de cultivo para el fracaso. Se requiere colaboración entre científicos de datos, profesionales de IT, diseñadores y la línea comercial."

El Caso Argentino: Entre la Urgencia y las Restricciones

Lo Que McKinsey No Menciona

Cuando McKinsey habla de "invertir en datos y talento" como si fuera obvio, pasa por alto realidades fundamentales del contexto argentino:

1. Restricciones de Capital Una mediana empresa argentina no puede darse el lujo de un ROI en 3 años. Necesita resultados en 6-12 meses para justificar la inversión. La volatilidad macroeconómica hace que proyectos de largo plazo sean apuestas arriesgadas.

2. Vendor Lock-in en Dólares Con restricciones cambiarias y un tipo de cambio volátil, depender de plataformas SaaS en dólares implica un riesgo financiero real que las consultoras globales no consideran en sus modelos.

3. Madurez Digital Previa Antes de pensar en IA, muchas empresas medianas argentinas todavía están consolidando datos operativos básicos. No tiene sentido hablar de MLOps si ni siquiera tienen sus procesos digitalizados.

Como afirma Alfredo González, presidente de CAME: "La IA puede intervenir en toda clase de procesos, desde una consulta jurídica hasta la toma de decisiones financieras. Pero depende del sector el aprovechamiento que se le puede dar."

La Paradoja del Presupuesto

Los datos de Microsoft muestran que las PyMEs argentinas destinan en promedio el 24% de su presupuesto tecnológico a soluciones de IA. Es una proporción enorme.

Pero la pregunta incómoda es: ¿están obteniendo valor proporcional a esa inversión? O como pregunta el CFO en el podcast de McKinsey: "Ahora tengo que pagar a los ingenieros y pagar por la IA. ¿Cuánto tiempo me tomará ser doblemente productivo?"

Casos de Éxito (Reales, No Marketing)

No todo es pesimismo. Existen casos donde la IA ha generado valor tangible, generalmente cuando se cumplen ciertas condiciones:

Ejemplos Regionales:

• Prometea (Argentina): Sistema de IA para optimizar procesos judiciales, desarrollado con enfoque en la pertinencia local y bajo participación de usuarios finales.

• Teledx (Chile): Aplicación de IA en diagnóstico médico, con resultados medibles en tiempos de respuesta y precisión.

• Seeds (Argentina): Plataforma que usa IA para procesos de contratación con >90% de precisión en identificación de candidatos, reduciendo 30% el tiempo de validación de talento.

El Patrón del Éxito

Los casos exitosos comparten características:

1. Problema concreto y medible: No "hacer IA por hacer IA", sino resolver un dolor específico.

2. Datos disponibles y de calidad: Invirtieron en limpieza y estructuración antes de implementar.

3. Equipo multidisciplinario: Científicos de datos trabajando codo a codo con operaciones.

4. Sponsorship ejecutivo sostenido: Liderazgo que mantuvo el rumbo durante 12-18 meses de desarrollo.

5. Expectativas realistas: Entendimiento claro de que el ROI no sería inmediato.

Recomendaciones para Medianas Empresas en Argentina/LATAM

Basándonos en la investigación y la experiencia regional, estas son recomendaciones pragmáticas:

1. Empezar por la Pregunta Correcta

   • No: "¿Cómo implementamos IA?"

   • Sí: "¿Qué problema de negocio específico queremos resolver, y la IA es la mejor herramienta para eso?"

2. Auditar la Madurez Digital Previa

   • Antes de pensar en IA:

   • ¿Tienen datos operativos consolidados?

   • ¿Están digitalizados los procesos críticos?

   • ¿Tienen capacidad de integración técnica?

   • Si la respuesta es "no" a estas preguntas, el primer paso no es IA.

3. Calcular ROI en Contexto Argentino

   • No usar playbooks de Silicon Valley. Considerar:

   • Necesidad de payback en 6-12 meses.

   • Riesgo cambiario de herramientas en dólares.

   • Costo real de capacitación y cambio organizacional.

   • Disponibilidad de talento técnico local.

4. Explorar Alternativas de Bajo Riesgo

   • Antes de comprometerse con plataformas enterprise costosas:

   • Pilotos con herramientas open-source.

   • Casos de uso periféricos (marketing, servicio al cliente) antes que operaciones críticas.

   • Colaboración con universidades o centros tecnológicos locales.

   • Explorar soluciones regionales que entiendan el contexto.

5. No Caer en la Trampa del "AI-washing"

   • Muchas soluciones se venden como "IA" pero son automatización tradicional con mejor marketing. Ser escéptico y pedir demostraciones con casos de uso reales.

6. Invertir en Conocimiento Interno

   • Es mejor tener un empleado que entienda profundamente las capacidades y limitaciones de la IA que contratar una solución que nadie sabe usar. La capacitación es inversión, no gasto.

7. Buscar Asesoramiento Especializado Local

   • Consultoras que entiendan el contexto regional, las restricciones reales y puedan traducir estrategias globales a tácticas viables. Que sepan decir "no" cuando un proyecto no tiene sentido.

Conclusiones: Navegando la Brecha entre Hype y Realidad

La inteligencia artificial no es una moda pasajera. Es una tecnología transformadora que eventualmente cambiará cómo operan las empresas. Pero la brecha entre el discurso optimista y la realidad de implementación es enorme, especialmente en contextos como Argentina y América Latina.

Lo que hemos aprendido de la investigación:

• El fracaso es la norma, no la excepción: Con tasas de 85-95% de proyectos que no llegan a producción, la implementación de IA es mucho más difícil de lo que el marketing corporativo sugiere.

• El contexto regional importa: Las restricciones de infraestructura, talento, capital y madurez digital en LATAM son reales. No se puede copiar y pegar estrategias de Silicon Valley.

• El FOMO es un mal consejero: Implementar IA porque "todos lo hacen" o por presión de la junta directiva sin un caso de negocio sólido es receta para el fracaso y desperdicio de recursos.

• La integración es el verdadero desafío: La tecnología existe y funciona. El problema es integrarla efectivamente en flujos de trabajo reales y generar valor medible.

• No hay atajos: Los casos exitosos requieren 12-18 meses de trabajo disciplinado, sponsorship ejecutivo sostenido, equipos multidisciplinarios y expectativas realistas.

Para medianas empresas argentinas y latinoamericanas, la pregunta no es si adoptar IA, sino cómo hacerlo de manera inteligente y sostenible.

Esto implica:

• Resistir la presión del FOMO y las modas.

• Evaluar honestamente la madurez digital previa.

• Empezar con problemas concretos y casos de uso periféricos.

• Calcular ROI en contexto regional, no con métricas de consultoras globales.

• Invertir primero en conocimiento interno y capacitación.

• Trabajar con partners que entiendan el contexto local.

La inteligencia artificial tiene el potencial de nivelar el campo de juego competitivo para empresas medianas. Pero solo si se implementa con pragmatismo, disciplina y comprensión clara de las propias limitaciones y fortalezas.

El verdadero diferencial no será tener IA, sino saber implementarla bien. Y eso requiere algo más escaso que la tecnología: sabiduría para distinguir entre el hype y la realidad.

Fuentes y Referencias

McKinsey & Company

• "Reimagining your business for AI" - QuantumBlack

• "Bold accelerators: How operations leaders are pulling ahead using AI" - Operations Practice

• "When will we see mass adoption of gen AI?" - At the Edge Podcast

Estudios de Adopción en Argentina/LATAM

• Microsoft Argentina & Edelman: "IA en micro, pequeñas y medianas empresas: tendencias, desafíos y oportunidades" (2025)

• SAP: "Inteligencia artificial en el mundo corporativo" - Estudio regional con 200 tomadores de decisión en Argentina (2025)

• CEPAL & CENIA: "Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025)"

Estudios sobre Fracaso de Implementación

• MIT: "The GenAI Divide: State of AI in Business 2025" (Julio 2025)

• IBM Institute for Business Value: Encuesta a CEOs sobre ROI de IA (2025)

• IDC Research: "AI Readiness and POC Conversion Rates" (2025)

• MITSloan: Estudios sobre impacto y producción de proyectos IA/ML

Análisis de Contexto Regional

• BID: "IA desde los cimientos: desafíos y oportunidades en América Latina y el Caribe" (2023)

• PNUD: "La revolución de la Inteligencia Artificial: ¿Cómo responderá América Latina y el Caribe?"

• Maquieira-Alonzo, J.: "Infraestructura de Inteligencia Artificial en Sudamérica: Una Estrategia Regional" - Revista LATAM Digital (2024)

Análisis Especializados

• Plain Concepts: "Por qué fracasa la adopción de la IA en las empresas" (2025)

• ENTA Consulting: "Por qué fracasan las iniciativas de Inteligencia Artificial" (2025)

• Forbes Argentina: "Por qué el 95% de los proyectos piloto de IA fracasan"

Este artículo fue preparado por Cara Sur Consultoría como parte de nuestro compromiso con análisis riguroso y pragmático para el contexto empresarial patagónico y argentino.