Ahora que la inteligencia artificial ya demostró su capacidad para agilizar las operaciones y optimizar la toma de decisiones, los líderes corporativos demandan un ROI positivo de la IA.
Ya no basta con roadmaps y estrategias que prometen avances y modificaciones sobre los flujos de trabajo. Los directivos y ejecutivos financieros están exigiendo un impacto medible de las inversiones.
Esta presión por resultados coincide con un sentido de urgencia cada vez mayor que está impulsado por la volatilidad del mercado, obligando a las organizaciones a una rápida adaptación que sus sistemas actuales no pueden afrontar.
Sin embargo, un informe del MIT reveló que el 95% de los proyectos piloto de IA generativa fallan en ofrecer una rápida aceleración de ingresos, estancándose con poco o ningún impacto en las ganancias y pérdidas.
Frente a este panorama, ¿cómo pueden las organizaciones construir rápidamente sistemas confiables, gobernados y con ROI positivo que les permitan ganar la carrera de la inteligencia artificial? Te lo contamos en esta nota.
Realismo y ROI positivo, lo que los líderes esperan de la inteligencia artificial
En pleno auge de la IA agéntica, una tecnología capaz de percibir, razonar y actuar de manera autónoma, las empresas están invirtiendo millones en su exploración.
Más allá de los beneficios que aportan los agentes de inteligencia artificial, su despliegue aumenta la presión por la ejecución y los resultados.
Esto se convierte en una misión cada vez más difícil si tenemos en cuenta que la IA se volvió más compleja, no menos. Después de todo, la IA agéntica introduce capas de orquestación, diseños multialmacén, pipelines de prompt y Generación Aumentada por Recuperación (RAG), y protocolos como MCP o A2A. Si se omite el rigor en la semántica, la gobernanza y el linaje, los errores operativos se acumulan, convirtiendo un pequeño fallo en problemas en cascada.
En efecto, Gartner predice que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados para 2027 debido a la escalada de costos, el valor poco claro y los controles de riesgo inadecuados.
En este contexto, las organizaciones no precisan más inversiones sin propósitos claros ni hojas de ruta adecuadamente definidas. Todo lo contrario. Necesitan una vía de acceso simplificada a la IA que sea impactante en el presente, escalable a futuro y transformadora a largo plazo.
El lanzamiento debe realizarse de manera paulatina e incluir datos gobernados, objetivos de negocio claros y seguridad robusta, para luego iterar hacia metas más ambiciosas basadas en resultados medidos.
En otras palabras: estrategia primero, modelo después. Porque la inteligencia artificial debe acelerar la estrategia de time-to-market y el modelo operativo, no sustituirla.
Asimismo, para que la IA tenga éxito, debe escalar en toda la organización, abarcando líneas de negocio, equipos y habilidades.
Si bien la base de usuarios potenciales es enorme, la gobernanza, la soberanía de datos y la seguridad deben seguir siendo prioritarias. Los ejecutivos requieren un camino pragmático: proyectos que garanticen un ROI medible y que sean alcanzables con los recursos y sistemas existentes. El éxito radica en vías que permitan victorias rápidas con proyectos de alto valor, para luego escalar de forma adaptable.
La IA debe escalar a través de líneas de negocio, estructuras organizacionales, equipos y conjuntos de habilidades. Los casos de uso son vastos y la población potencial de usuarios es grande, mientras que, al mismo tiempo, la necesidad de gobernanza, soberanía de datos y seguridad sigue siendo primordial.
Para satisfacer estas demandas, los líderes organizacionales necesitan un camino realista para la IA, basado en proyectos que entreguen un impacto medible, aseguren un camino claro hacia resultados con ROI positivo, sean alcanzables por los equipos e impulsen resultados con urgencia.
Esto exige construir soluciones sobre la base de los sistemas, los recursos y las capacidades de ingeniería que las empresas ya poseen.
Base de datos fiable, motor de analítica y soluciones de IA, los diferenciales de Qlik
Como plataforma enfocada en la integración de datos, la analítica y la IA bajo un enfoque práctico y tangible, Qlik proporciona información procesable, velocidad, eficiencia de costos y fiabilidad.
Desde los datos hasta la información y la acción, se posiciona como la capa de datos de alto rendimiento que unifica el ecosistema de inteligencia artificial, transformando los datos en una ventaja competitiva y medible.
Base de datos fiable compuesta por data products de alta calidad
Qlik ofrece una base de datos de confianza a través de una robusta plataforma de integración. Qlik Talend Cloud facilita pipelines ETL/ELT no-code o pro-code para mover y dar forma a los datos rápidamente, integrándose con todo tipo de entornos.
Esto permite publicar productos de datos gobernados y completos con linaje y análisis de impacto.
Qlik Talend Trust Score cuantifica la preparación de los datos, asegurando la fiabilidad de la información. Además, al adoptar patrones de lakehouse abiertos como Apache Iceberg, Qlik ofrece control de costos y flexibilidad.
Motor analítico innovador
El motor analítico de Qlik está diseñado para transformar los datos en insights y resultados de negocio. A diferencia de las arquitecturas basadas en SQL, la herramienta ofrece consistentemente cálculos analíticos contextuales, rápidos y eficientes para usuarios y la IA, incluso con volúmenes masivos de consultas.
Su arquitectura única en memoria proporciona respuestas de baja latencia y es más rentable. Esta capacidad de entregar cálculos secuenciales conscientes del contexto a escala es crítica para el razonamiento agéntico de la IA, que puede generar cientos de preguntas incrementales para detectar anomalías y descubrir insights.
Soluciones impulsadas por IA
Sobre esta tecnología central, Qlik ofrece una gama completa de soluciones que permiten la exploración, predicción, detección y acción:
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