La adopción de inteligencia artificial (IA) en las empresas chilenas ya no puede entenderse solo como una conversación sobre automatización. Automatizar tareas, reducir tiempos, simplificar procesos. Todo eso sigue siendo válido, pero hoy resulta insuficiente para explicar su verdadero impacto. La discusión más relevante ya no pasa solo por cuánto trabajo puede automatizar una organización, sino por cuánto mejor puede decidir, cuánto más productiva puede volverse y cuánto valor puede capturar a partir de sus datos.
Ese cambio de mirada es especialmente importante para las empresas chilenas. En un escenario económico actual donde es más exigente, con mayor presión por eficiencia, crecimiento y adaptación, la IA empieza a jugar un papel mucho más estructural. Ya no se trata simplemente de incorporar una tecnología nueva, sino de convertirla en una capacidad de negocio. El informe “Pulse of Change 2026” de Accenture refleja con claridad ese giro: 86% de los líderes planea aumentar su inversión en inteligencia artificial este año y 78% ya la considera un motor de crecimiento de ingresos, más que una simple herramienta de reducción de costos. Pese a esto, solo 32% afirma haber logrado un impacto sostenido a nivel empresarial.
Ahí está el punto de fondo. El desafío ya no es adoptar IA, sino integrarla de manera que transforme realmente la forma en que opera una organización. Muchas empresas, tanto pequeñas, medianas y grandes, han avanzado con pilotos, asistentes o automatizaciones puntuales. Pero una cosa es experimentar con IA y otra muy distinta es hacer que esa inteligencia mejore decisiones, eleve productividad y se traduzca en resultados consistentes. La diferencia entre ambas etapas está en la capacidad de conectarla con datos de calidad, talento preparado, procesos rediseñados y una arquitectura que permita escalarla con sentido.
Por eso, el valor de la IA no está solo en hacer más rápido lo que ya existía. Está en ayudar a priorizar mejor, anticipar escenarios, identificar oportunidades y tomar decisiones con más contexto. Cuando eso ocurre, deja de ser una capa tecnológica adicional y empieza a convertirse en una ventaja competitiva. En esa transición, la base importa tanto como la herramienta: sin una estrategia de datos robusta, sin criterios de gobernanza y sin una lógica clara de adopción, la promesa de transformación termina fragmentada en casos aislados.
La siguiente etapa profundiza aún más esta discusión. En la era de la IA agéntica, la competitividad dependerá cada vez más de la capacidad de alinear plataformas, estrategia de negocio e inteligencia artificial para que sistemas, personas y datos trabajen como un todo. No se trata de sumar soluciones, sino de rediseñar la estructura sobre la cual opera la empresa. El reporte “The new rules of platform strategy in the age of agentic AI” de Accenture muestra que 94% de los líderes espera cambios relevantes en sus plataformas y 57% reconoce que necesita reinventarse. Más aún, las organizaciones que logran esa alineación obtienen, en promedio, 2,2 veces más crecimiento de ingresos y un aumento de 37% en EBITDA frente a sus pares.
Pero esta evolución no puede sostenerse sin confianza. A medida que la IA gana espacio en procesos críticos, también crece la necesidad de criterios claros de responsabilidad, explicabilidad y control. La productividad que entrega una herramienta pierde valor si no existe claridad sobre cómo toma decisiones, qué riesgos introduce o qué efectos puede tener sobre clientes, colaboradores y operaciones. Incorporar IA exige, por tanto, una conversación más madura sobre gobernanza, cumplimiento, monitoreo y uso responsable desde el diseño hasta el escalamiento.
Eso es aún más importante porque el entorno de riesgo también está cambiando. La irrupción de la IA generativa está ampliando las capacidades de los atacantes, acelerando amenazas como phishing avanzado, deepfakes y ransomware. En este escenario buscar velocidad sin incorporar seguridad y gobernanza no fortalece la competitividad, sino que la vuelve más vulnerable. La IA puede elevar la productividad, pero sin una base confiable también puede amplificar fragilidades.
En Chile, la pregunta ya no es si la inteligencia artificial llegará al centro del negocio. Eso ya está ocurriendo. La discusión real es qué tan preparadas están las organizaciones para escalarla con método, responsabilidad y foco en valor. Porque la ventaja no estará en usar IA como apoyo puntual, sino en convertirla en una capacidad permanente para decidir mejor, operar con más agilidad y sostener el crecimiento en el tiempo.
Por Francisco Rojas, Managing Director Data & AI de Accenture Chile
