“Al incorporar nuevos trabajadores a la plantilla, es necesario replantear cómo el equipo trabajará en equipo para realizar las mismas tareas”. Estas palabras de Roy Jakobs, presidente y director ejecutivo de Royal Philips, durante la Reunión Anual del Foro Económico Mundial de 2026, no formaban parte de un debate sobre cómo dar la bienvenida a nuevas personas a un equipo de trabajo. Jakobs explicaba cómo integrar la inteligencia artificial (IA) en una empresa para optimizar el impacto en las operaciones, los empleados y toda la empresa.
Durante el panel «Escalando la IA: Ahora viene la parte difícil», Jakobs habló sobre la necesidad de reimaginar los procesos de trabajo actuales para escalar la IA. Considera que esto es el mayor reto de la IA, ya que implica redefinir nuestra forma de trabajar.
Esto es lo que dijeron:
Jensen Huang, CEO de Nvidia, sobre cómo la IA se está convirtiendo en la próxima gran construcción de infraestructura.
Sin embargo, muchas empresas aún luchan por determinar cómo trazar una ruta para llegar a este punto. Si bien se invirtieron 1,5 billones de dólares en IA el año pasado, según Gartner, una encuesta global de McKinsey a casi 2000 empresas reveló que casi dos tercios aún no han escalado sus proyectos de IA a nivel empresarial. Las corporaciones quieren acelerar el uso de la IA para aprovechar al máximo el impacto económico de esta tecnología, pero ¿cómo?
La escalabilidad de la IA y la superación de los desafíos organizacionales que conlleva fueron temas centrales en numerosas sesiones de CEOs de alto perfil en Davos 2026. Las empresas a la vanguardia de la adopción de la IA debatieron cómo están realizando apuestas más grandes y creando vías para escalar la IA más allá de los éxitos iniciales. Según estos usuarios de IA de vanguardia, superar con éxito los pilotos de IA implica crear nuevas estrategias, capacidades y diseños organizativos. Así es como han abordado los importantes desafíos de escalar la IA.
Cómo empezar a pensar en la adopción de la IA
Como era de esperar, el proceso de adopción de la IA en muchas empresas comienza con la tecnología y los datos. «La IA ha sido un catalizador para que las empresas analicen a fondo su tecnología», afirmó Julie Sweet, presidenta y directora ejecutiva de Accenture, y muchas empresas también invierten en datos. «Las empresas que lo hicieron de forma temprana, como Saudi Aramco o McDonald’s, que creó su base de datos muy pronto, están avanzando rápidamente en su uso».
Los miembros de la comunidad de Transformación de Industrias con IA del Foro Económico Mundial también han utilizado la IA para cambiar la forma en que se benefician del conocimiento institucional: la experiencia y el criterio de los trabajadores de primera línea y los expertos. Este tipo de información a menudo se deja intacta como datos no estructurados que no se integran completamente en los procesos de una empresa, lo que implica la pérdida de información valiosa.
Por ejemplo, el fabricante de equipos Allied Systems utiliza la optimización en tiempo real e integra el conocimiento del operador para que las líneas de alto volumen alcancen objetivos significativos. Con la IA, los procesos que antes dependían de la intuición del empleado se han vuelto repetibles y fáciles de enseñar.
Otros miembros utilizan la IA para descubrir nuevas señales que van más allá de lo que la analítica tradicional puede detectar. S&P Global analizó 192.000 presentaciones de resultados para identificar patrones que correlacionan datos de comunicación no estructurados con perspectivas financieras prospectivas. Claryo, por su parte, impulsa el aprendizaje empresarial continuo mediante un modelo «glocal» que se adapta al ADN operativo único de cada una de sus plantas, aprovechando la inteligencia estructurada de toda la red de la empresa.
¿Quién usa la IA y cómo?
Los datos y la tecnología son importantes, por supuesto, pero una buena regla general es dedicar al menos tanto tiempo a pensar en la adopción como en el desarrollo tecnológico, afirmó Jakobs durante Davos. En otras palabras, considerar cómo las personas de toda la organización utilizarán la IA en la práctica. «La adopción es, en última instancia, lo que mide el éxito», afirmó. «Hay que diseñarlo desde el principio. Y eso tiene mucho menos que ver con la tecnología, y mucho más con comprender la práctica a la que realmente servirá».
Es importante reflexionar profundamente sobre cómo la IA cambiará los flujos de trabajo de la organización y también la naturaleza de su trabajo, afirmó Joel Kaplan, director de Asuntos Globales de Meta, durante otra sesión. «Todas las organizaciones tendrán que reflexionar sobre esto en los próximos años», añadió. «Y las que tendrán éxito serán las que empiecen a pensar ahora».
Centrarse en los usos y usuarios de la IA también generará retroalimentación y mostrará sus beneficios tangibles. Por ejemplo, JLL Technologies rediseñó su ciclo de vida de desarrollo de productos automatizando los requisitos de recopilación, generación de código y pruebas. Afirma que esto redujo sus ciclos de desarrollo en un 85% y sus necesidades de recursos en un 30%, lo que permitió a sus ingenieros senior centrarse en tareas más complejas.
Los desarrolladores de Google utilizan la IA como socio de programación para generar el 30% del código nuevo y para respaldar las revisiones, pruebas y migraciones de código. Esto ha resultado en un aumento estimado del 10% en la velocidad de ingeniería, según la empresa, liberando a sus ingenieros para trabajar en otras prioridades.
El coinvestigador de IA de SandboxAQ utiliza un sistema jerárquico multiagente para automatizar flujos de trabajo científicos complejos que antes gestionaban expertos. Estos científicos humanos ahora pueden centrarse en la estrategia y la supervisión, reduciendo el tiempo de finalización del proyecto en un 50% y duplicando su capacidad, según la empresa. Nestlé Purina también ha rediseñado las operaciones de su planta, utilizando robots Spot de Boston Dynamics para automatizar las inspecciones rutinarias. Logró el retorno total de la inversión en este proyecto en un año, en 23 instalaciones.
Cómo escalar la IA de forma segura
No solo las empresas, algunos gobiernos también han estado ampliando el uso de la IA. Durante una mesa redonda sobre la regulación de la IA, la ministra de Estado de los Emiratos Árabes Unidos, Maryam bint Ahmed Al Hammadi, explicó cómo su gobierno utiliza la IA para desarrollar regulaciones. Sin embargo, advirtió que las salvaguardas para el uso de la IA son cruciales. Para los EAU, las medidas de seguridad previenen sesgos, garantizan que los resultados de la IA se puedan rastrear directamente a las leyes y protegen la privacidad, la calidad y la consistencia de los datos.
La transparencia y la responsabilidad humana también son principios importantes. «Creemos que, en esta etapa, la IA puede asesorar, pero un ser humano sigue al mando», afirmó.
La autorregulación es importante, especialmente porque los reguladores también tienen dificultades para mantenerse al día con el ritmo del desarrollo tecnológico. «Necesitamos tener nuestras propias reglas: cómo probamos, cómo validamos, qué nivel de rigor aplicamos, qué tipo de prácticas, pero también los sesgos que tenemos en cuenta», concluyó Jakobs.
Swisslatin / UIT / Jill Hoang / Pauline McCallion / FEM (26.01.2026)