Las empresas están adoptando inteligencia artificial (IA) y análisis de datos a un ritmo acelerado, pero muchas no logran transformar esta inversión en resultados económicos significativos. Según McKinsey, el 72% de las organizaciones ya utiliza al menos una tecnología de IA, aunque solo el 25% reporta beneficios financieros relevantes. Por su parte, Gartner estima que para 2025 el 90% de las estrategias corporativas integrarán datos y análisis como activos fundamentales.
Enfoque tecnológico: escalabilidad y robustez
Los equipos especializados en tecnología aportan soluciones innovadoras que resuelven problemas complejos y permiten gestionar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Un ejemplo destacado es la implementación de ecosistemas como Fabric para centralizar datos, complementados por herramientas como Salesforce Data Cloud y Agentforce (IA), que potencian la personalización de experiencias de cliente y optimizan procesos operativos.
No obstante, un enfoque exclusivamente técnico puede perder de vista los objetivos estratégicos, reduciendo su impacto en la rentabilidad empresarial. La adopción de tecnología debe estar alineada con una visión de negocio clara para maximizar su potencial.
Enfoque empresarial: impacto tangible
Desde la perspectiva del negocio, el análisis estratégico de datos busca resultados inmediatos y medibles, como el aumento de ingresos o la reducción de costes. Estas iniciativas se centran en mejorar la experiencia del cliente y alinear los esfuerzos tecnológicos con las prioridades corporativas.
A pesar de su capacidad para generar valor a corto plazo, este enfoque puede carecer de la profundidad técnica necesaria para garantizar la sostenibilidad de los sistemas. La colaboración entre áreas de negocio y tecnología es esencial para superar estas limitaciones.
El equilibrio: motor del crecimiento empresarial
Las organizaciones que integran de manera efectiva tecnología y negocio logran resultados sobresalientes. Este equilibrio requiere:
- Colaboración interdisciplinar entre equipos técnicos y de negocio.
- Roles híbridos, como traductores de datos, que conecten ambas perspectivas.
- Selección estratégica de proyectos que combinen viabilidad técnica y alto valor empresarial.
Este modelo permite a las empresas no solo optimizar operaciones, sino también posicionarse de forma competitiva en un mercado en constante evolución.
Beatriz Fernández Alonso, Customer Associate Director de Stratesys, destaca: “La inteligencia artificial y el análisis de datos no deben ser solo herramientas operativas, sino motores de innovación y crecimiento. En Stratesys, nuestra misión es acompañar a las empresas en este viaje, integrando tecnología y negocio para lograr resultados sostenibles”.
Una integración imprescindible para el futuro
El éxito empresarial futuro dependerá de una integración sólida entre tecnología y negocio. Los equipos de IA y análisis de datos deben evolucionar de ser considerados como gastos operativos a ser valorados como impulsores clave de la innovación y el crecimiento. De esta manera, las empresas estarán mejor preparadas para enfrentar los desafíos de un entorno competitivo y en constante transformación.
