Durante los últimos dos años, la Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) es un participante frecuente en la conversación de las juntas directivas. La promesa de automatizar tareas y generar eficiencias parece estar al alcance de todos.

Sin embargo, la realidad que enfrentan hoy los CEOs, COOs, CFOs y CIOs es otra. El panorama global muestra que la GenAI ha entrado en una fase de desilusión: expectativas que superan resultados tangibles, dificultades de adopción, y preguntas serias sobre confianza, gobernanza y retorno de inversión.

Más allá del entusiasmo inicial, las empresas están descubriendo que el verdadero desafío no está en anunciar que se usa IA, sino en hacer que funcione en los procesos diarios que afectan directamente la rentabilidad y la satisfacción del cliente.

Entonces, ¿cuál podría ser el obstáculo central de la IA?

En nuestra experiencia, y no sólo de la Gen IA, sino también de otras IAS,  hemos observado que la mayoría de los problemas no son únicamente tecnológicos, sino estructurales y culturales.

• Datos que no están listos para IA: muchas compañías carecen de información limpia, integrada y gobernada para alimentar modelos confiables.
• Confianza en los resultados: aún existe temor sobre sesgos, errores o proyecciones poco realistas de los sistemas inteligentes.
• Madurez organizacional: más allá de las herramientas, pocas empresas logran alinear proyectos de IA con un propósito de negocio claro y medible.

Implementar IA no se trata solo de tener un “sello innovador”, el eje principal es resolver problemas críticos de negocio con impacto directo en el estado de resultados, como por ejemplo, en ventas, en márgenes, y/o nivel de servicio.

Decisiones que marcan la diferencia en la gestión empresarial

Siguiendo en la idea de las posibilidades con GenIA, en sectores como consumo masivo, insumos industriales, retail y mayoristas, por ejemplo, la diferencia entre crecer y estancarse a través de estas tecnologías no está en resolver cada detalle operativo, sino en responder con claridad, agilidad y oportunidad unas pocas preguntas estratégicas de alto impacto.

1. Abastecimiento inteligente

El desafío no es solo comprar al menor costo, sino asegurar el suministro con equilibrio entre riesgo y eficiencia. Decidir cuánto depender de proveedores locales o internacionales, cómo anticiparse a la volatilidad de materias primas y en qué momento invertir en inventarios estratégicos define la resiliencia de la cadena.

2. Producción con visión de futuro

La capacidad productiva se convierte en un factor crítico cuando el mercado es incierto. La cuestión central es cómo configurar plantas y portafolios para proteger márgenes y disponibilidad, priorizando productos estratégicos y reduciendo vulnerabilidades en la operación.

3. Comercial y distribución con inteligencia de mercado

La pregunta clave ya no es solo cuál será la demanda, sino qué forecast es más confiable y cómo alinear al negocio en torno a él. Detectar riesgos en cuentas clave, identificar oportunidades inmediatas de crecimiento y cerrar la brecha entre la intuición comercial y los modelos analíticos es lo que permite ejecutar con precisión.

En síntesis: la ventaja competitiva no surge de responder miles de interrogantes, sino de enfocar a la organización en unas pocas decisiones estratégicas que garantizan estabilidad operativa y crecimiento sostenible.

¿Cuál sería la ventaja real de los agentes de IA?

Mucho se habla de que la GenAI ha entrado en una fase de desilusión: expectativas que superan resultados tangibles, dudas sobre la confianza y la gobernanza, y dificultades para demostrar retorno de inversión. Y es cierto: cuando la tecnología se implementa sin propósito, los resultados suelen decepcionar.

Pero la realidad es otra: los agentes de IA son sumamente potentes, siempre que se orienten hacia el fin correcto. La clave está en el orden: primero definir qué problema resolver, después estructurar los datos relevantes, y finalmente habilitar la IA para responder con precisión.

• En procurement, un agente puede sugerir el volumen óptimo de compra por proveedor y geografía, equilibrando costo y nivel de servicio.
• En producción, ayuda a configurar la planta bajo múltiples escenarios de demanda, reduciendo mermas y protegiendo capacidad.
• En ventas y retail, alerta sobre clientes, categorías o regiones en riesgo y propone cursos de acción claros.

Lejos de ser una moda pasajera, los agentes representan la evolución natural de la inteligencia aplicada a los negocios: no reemplazan al ser humano, sino que se convierten en copilotos que permiten a los equipos concentrarse en lo que mejor saben hacer: pensamiento crítico, estrategia, creatividad y liderazgo.

La escasez de talento y el valor de los expertos

Un factor adicional no puede ignorarse: el talento especializado en IA es escaso. Muchas organizaciones no cuentan con perfiles capaces de construir, entrenar y gobernar sistemas de IA con la precisión y confianza que requieren los procesos críticos del negocio.

Por ello, apoyarse en expertos que ya han desarrollado metodologías y mecanismos de validación se convierte en un factor decisivo. Estos aliados permiten eliminar dudas, asegurar la calidad de los resultados y acelerar el paso de la experimentación a la captura de valor.

En este sentido, Anastasia no es solo un proveedor tecnológico: es un aliado estratégico que ayuda a estructurar los datos de la organización, resolver conflictos históricos entre áreas y liberar el potencial de crecimiento que se encuentra oculto en la información.

Recomendaciones puntuales para directivos: cómo la IA se convierte en ventaja estratégica

Para CEOs, COOs, CFOs y CIOs, la adopción de IA, como la GenIA, no debe verse como un proyecto aislado, sino como un pilar estratégico de la operación. Estas son seis claves para guiar el proceso:

1. Comenzar con un propósito claro

Definir desde el inicio el objetivo de negocio: generar pronósticos confiables, crecer en márgenes o mejorar el nivel de servicio.

2. Formular las preguntas críticas

Enfocar la IA en resolver los conflictos reales entre comercial, producción y compras, donde se juega la estabilidad del negocio.

3. Usar datos relevantes y accesibles

La calidad de la información es el punto de partida. Los ERP o datos de sell out en retail son una base práctica para comenzar con confianza.

4. Implementar agentes como copilotos

Dejar que los algoritmos gestionen la complejidad matemática o lingüística para que los equipos directivos se concentren en decisiones estratégicas.

5. Apoyarse en expertos

La escasez de talento en IA hace que contar con aliados especializados sea crítico. En Anastasia, nacimos con esa misión y acompañamos en su aplicación práctica.

6. Fomentar la madurez cultural

No basta con tecnología: es clave preparar a la organización para trabajar con escenarios basados en datos y tomar decisiones más confiables.

Conclusión

La inteligencia artificial generativa como sabemos no es una promesa futurista: es una herramienta poderosa actual, cuyo valor depende de cómo se implemente. El reto ya no es si usar IA, sino cómo lograr que impacte en la rentabilidad y el servicio al cliente.

El talento es limitado, los datos son complejos y la confianza aún es un reto. Por eso, apoyarse en empresas expertas como Anastasia es una de las recomendaciones más relevantes: abre la puerta a convertir los datos en motor de crecimiento, diferenciación competitiva y ventaja estratégica.

En Anastasia ayudamos a productores de CPG, empresas de insumos industriales, retailers y mayoristas a estructurar sus datos, responder preguntas críticas y aplicar IA de manera efectiva. Contáctanos para conversar con un ejecutivo y descubrir cómo empezar a explotar el valor de tu organización con inteligencia artificial.