Invertir en IA sin preparar a la organización puede elevar costos, advierte especialista
Según Thrust, consultora de estrategias de crecimiento, la inversión empresarial en inteligencia artificial plantea un reto que va más allá del presupuesto para adquirir tecnología. Luis Herrera, fundador de la firma, señala que las empresas deben evaluar su capacidad operativa, financiera y humana antes de incorporar nuevas herramientas, para evitar inversiones subutilizadas o con resultados inferiores a los esperados.
México se encuentra entre los países de la región con mayor adopción sistemática de IA prevista para 2027. De acuerdo con el CIO Playbook 2026, elaborado por Lenovo en colaboración con IDC, 97% de las organizaciones consultadas prevé incrementar su inversión en IA; entre las áreas donde ya se observan resultados positivos están TI, ciberseguridad y atención al cliente.
Sin embargo, una mayor inversión no necesariamente se traduce en resultados. La Radiografía de la Innovación Corporativa en México 2026, elaborada por EGADE Business School con apoyo de Oracle, identificó que alrededor de 34% de las empresas analizadas pertenece al perfil de “Gigantes Dormidos”: organizaciones con estructuras y recursos disponibles cuyos esfuerzos de innovación todavía no se reflejan plenamente en resultados acordes con sus capacidades.
Evaluar la capacidad antes de escalar
Ante este escenario, Luis Herrera plantea el concepto de Growth Capacity como un elemento para evaluar qué tan preparada está una organización para incorporar nuevas tecnologías y modelos de trabajo sin comprometer sus operaciones o cultura.
“El presupuesto compra tecnología, pero no compra adopción, nuevas formas de decidir ni capacidad organizacional.”
Desde esta perspectiva, una estrategia de IA debe considerar también capacitación, rediseño de procesos y adopción, además de infraestructura y licencias.
El especialista señala que tanto los CEO como los CTO tienen un papel relevante: mientras los primeros participan en la asignación de recursos y definición de prioridades, los responsables tecnológicos deben evaluar la viabilidad de los proyectos, la infraestructura requerida y las capacidades de personal necesarias.
Para Herrera, el punto de partida de una transformación no debería ser únicamente cuánto invertir en IA, sino qué capacidad tiene la organización para absorber esa inversión y convertirla en resultados.
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