La inteligencia artificial ya es una realidad en gran parte de las empresas latinoamericanas, pero todavía persisten dudas respecto a su impacto concreto en los resultados de negocio. Aunque las organizaciones avanzan en automatización, generación de contenidos, análisis de datos y atención de clientes, no todas logran traducir esa adopción en beneficios medibles.
De acuerdo con el estudio “¿Tu IA produce más pero no produce mejor?” de HubSpo, realizado a 700 empresas de Latinoamérica, el 86% de las organizaciones de la región ya utiliza inteligencia artificial en alguna medida. Sin embargo, un 13% reconoce que aún no ha podido demostrar el retorno de inversión de estas herramientas, reflejando una brecha entre adopción y resultados tangibles.
El informe muestra que uno de los principales desafíos actuales no está solamente en incorporar IA, sino en utilizarla de manera alineada con las necesidades reales de cada negocio. Marketing, ventas y atención al cliente aparecen entre las áreas donde más se está implementando esta tecnología, aunque también son los equipos que enfrentan mayores dificultades para justificar inversiones, mejorar productividad y responder a nuevas exigencias del mercado.
En este contexto, uno de los factores que comienza a ganar relevancia es el uso del contexto de negocio para mejorar la efectividad de las soluciones de IA. Ya no basta con acceder a grandes volúmenes de datos: las organizaciones necesitan herramientas capaces de comprender clientes, procesos, historial de interacciones y objetivos comerciales para entregar recomendaciones realmente útiles.
“Los datos hacen referencia a qué ha sucedido, mientras que el contexto explica el por qué. Es el conocimiento dinámico y específico de tus clientes, de tu mercado y de cómo trabaja realmente tu equipo. Ese conocimiento aumenta con cada interacción, y puedes consultarlo siempre que lo necesitas. Sin el contexto, la IA solo te da resultados genéricos”, señaló Duncan Lennox, director de producto y tecnología de HubSpot.
Uno de los cambios que también comienza a observarse en el mercado es la evolución de los motores de búsqueda tradicionales hacia motores de respuesta basados en IA. Según el estudio, el tráfico orgánico tradicional ha caído un 27% interanual, mientras que aumenta el tráfico proveniente de plataformas de inteligencia artificial, generando nuevos desafíos para las marcas que buscan visibilidad digital.
Esta tendencia está obligando a las empresas a repensar cómo construyen presencia en entornos donde las personas ya no solo buscan en Google, sino que realizan consultas directamente en herramientas conversacionales y motores de IA.
En paralelo, las áreas comerciales también enfrentan presión para aumentar productividad sin incrementar costos. Las organizaciones están utilizando IA para identificar oportunidades de negocio, automatizar tareas administrativas y priorizar clientes potenciales, buscando liberar tiempo de los equipos y enfocarlos en actividades de mayor valor.
Algo similar ocurre en atención al cliente, donde las herramientas de automatización comienzan a asumir un rol más relevante en la gestión de consultas, tickets y solicitudes recurrentes. El objetivo ya no es solo reducir tiempos de respuesta, sino también escalar operaciones sin aumentar proporcionalmente los recursos.
En Chile, las principales barreras para la adopción de inteligencia artificial siguen estando asociadas a la resistencia al cambio y a la preocupación por la privacidad de los datos. Según el estudio, un 30% de las organizaciones identifica la resistencia cultural como una de las mayores dificultades, mientras que un 24% apunta a los desafíos relacionados con protección de datos y cumplimiento normativo.
El escenario refleja que, más allá de la rápida adopción, las empresas todavía enfrentan el desafío de convertir la inteligencia artificial en una herramienta capaz de generar eficiencia, crecimiento y ventajas competitivas reales, especialmente en un entorno donde las exigencias de clientes y mercados cambian cada vez más rápido.
