En 2013, Dan Ariely lanzó una frase que hizo historia: “Big data es como el sexo para los adolescentes: todos hablan de él, nadie sabe realmente cómo hacerlo, todos creen que los demás lo hacen, así que todos dicen que lo hacen”.
Lo dijo mientras se aceleraba la adopción de los grandes datos en la Costa Oeste. Trece años después, la comparación se aplica, incluso con mayor fuerza, a la inteligencia artificial moderna —tanto generativa como agéntica—, especialmente en el caso peruano.
La evidencia local es elocuente. Un reciente estudio de Aurum, Semana Económica y Xertica sobre la adopción de IA en las empresas peruanas revela la brecha entre el discurso y la realidad: el 67% de los ejecutivos considera que esta tecnología es crítica para competir, pero solo el 22% la ha integrado en múltiples procesos; apenas el 17% cuenta con una estrategia corporativa clara y únicamente el 18% piensa que su talento está preparado. La conversación aventaja a la ejecución por varios cuerpos.
El patrón es global. Las encuestas de proveedores reportan que hasta el 79% de las empresas “adopta” IA agéntica; sin embargo, McKinsey, con una medición más rigurosa, encuentra que apenas el 10% de las funciones empresariales la ha llevado realmente a producción y genera valor con ella.
Entre “tenemos un par de pilotos” y “estamos moviendo la aguja” hay un abismo: el mismo que vimos con la ciencia de datos, ámbito en el que, tras más de una década de esfuerzos en el Perú, solo un puñado de empresas —menos de cinco— logró resultados destacables. Y esta nueva ola es aún más compleja y veloz que las anteriores.
En ese contexto, proliferan los expertos instantáneos: basta con tener una aplicación en el teléfono para dictar cátedra. Pero también hay voces serias que interpretan el mercado de otra manera. Jorge Titinger, de Titinger Consulting, señala lo que Wall Street ya descifró: el repricing del software es brutal. Más de un trillón de dólares se ha borrado de las valuaciones de las empresas SaaS, mientras que el múltiplo de precio sobre ganancias se desplomó de 84 a 23 veces.
No es una moda: inversionistas serios están “repreciando” el mercado porque los agentes de IA harán parte del trabajo que hoy vende el software. El directorio y la alta dirección no pueden darse el lujo de ignorar esa señal.
La pregunta que les corresponde no es si la IA transformará su industria —Internet y la transformación digital ya demostraron que estas disrupciones redefinen sectores completos—, sino cómo lo hará en su empresa y cómo afrontar ese cambio sin caer en dos trampas: esperar hasta perder relevancia o adoptar sin gobernanza y heredar el riesgo. La respuesta exige análisis serio, no verborrea.
¿Qué distingue a quienes sí avanzan? Primero, resuelven los fundamentos: según el estudio citado, la mala calidad de los datos explica el 62% de los fracasos y la falta de alineamiento estratégico, el 54%.
Segundo, entienden que esto no se trata de herramientas, sino de transformación. El enfoque emergente de Agentic Business Transformation propone rediseñar procesos, derechos de decisión y modelos operativos en torno a los agentes, en lugar de superponer tecnología a la organización actual.
Tercero, gobiernan: priorizan las métricas de valor, la gestión del cambio y el talento por encima de las demostraciones vistosas. La principal brecha, concluye el estudio, ya no es tecnológica, sino organizacional.
La IA moderna dejará de parecerse al sexo adolescente cuando los directorios sustituyan la pregunta de moda por la pregunta correcta. Esa madurez, y no el entusiasmo, será la verdadera ventaja competitiva.
