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Implementar IA sin estrategia: El error que está costando tiempo y recursos a las empresas, por Xania Pantoja Cofundadora de ZeroQ
Por Xania Pantoja Cofundadora de ZeroQ. | Fotografía Créditos: ZeroQ

Implementar IA sin estrategia: El error que está costando tiempo y recursos a las empresas, por Xania Pantoja Cofundadora de ZeroQ

La adopción de Inteligencia Artificial en la atención al cliente avanza con fuerza en Chile. Cada vez más empresas entienden que la IA puede mejorar la experiencia de los usuarios, optimizar costos y aumentar la eficiencia operativa.

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En definitiva, el 2026 será un año de consolidación. La IA ya no se percibe como una tecnología lejana, sino como una herramienta práctica que permite a las empresas chilenas optimizar sus procesos y dedicar más tiempo a lo que realmente importa, el desarrollo estratégico.

Sin embargo, detrás de este entusiasmo tecnológico se esconde una realidad menos visible: un número significativo de organizaciones está perdiendo meses, e incluso años, intentando implementar soluciones de IA sin lograr los resultados esperados.

En la práctica, muchas compañías optan por desarrollar estas iniciativas de forma interna, convencidas de que basta con adquirir tecnología para transformar sus procesos. El resultado suele ser frustrante. Implementaciones que se extienden entre seis y doce meses, herramientas que no se integran correctamente con los sistemas existentes, equipos que no adoptan las soluciones por falta de capacitación y proyectos que, finalmente, no generan valor real para el negocio ni para los clientes.

Este fenómeno no responde a una falta de interés o inversión, sino a la complejidad inherente de la transformación digital. Implementar IA en atención al cliente no es un proyecto tecnológico aislado; es un cambio estratégico que impacta procesos, cultura organizacional, métricas de desempeño y la forma en que las empresas se relacionan con sus usuarios. Cuando estos factores no se abordan de manera integral, la tecnología termina siendo subutilizada.

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Una lección cada vez más clara es que la IA no es un destino fijo. No se trata de ir del punto 1 al punto 2. A diario surgen nuevas herramientas, modelos y aplicaciones que amplían las posibilidades y dejan claro que este viaje apenas comienza.

En los últimos años se ha observado un giro relevante en el mercado: cada vez más organizaciones están recurriendo a consultoras especializadas para enfrentar este desafío. La razón es simple. Contar con expertise específico permite acortar significativamente los tiempos de implementación, evitar errores recurrentes y, sobre todo, asegurar que la IA se diseñe en función de problemas concretos del negocio. En muchos casos, procesos que antes tomaban un año hoy pueden ejecutarse en pocos meses, con resultados medibles desde etapas tempranas.

La diferencia no está solo en el conocimiento técnico, sino en la capacidad de conectar la tecnología con los objetivos estratégicos de la empresa. Las organizaciones no buscan únicamente automatizar respuestas o reducir tiempos de atención; buscan mejorar la experiencia del cliente, reducir costos operativos, disminuir la rotación de usuarios y liberar a sus equipos humanos para tareas de mayor valor. Sin una mirada estratégica, estos beneficios quedan en el papel.

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Otro factor clave es el aprendizaje transversal entre industrias. La implementación de IA en sectores como retail, telecomunicaciones, salud o servicios financieros comparte desafíos comunes. La experiencia acumulada permite anticipar obstáculos, replicar buenas prácticas y evitar repetir errores ya conocidos. Este aprendizaje continuo es difícil de lograr cuando cada empresa intenta “reinventar la rueda” de manera aislada.

Asimismo, es fundamental cambiar la forma en que se mide el éxito de estos proyectos. Con demasiada frecuencia, las evaluaciones se centran en indicadores técnicos, como tasas de resolución automática o tiempos de respuesta. Si bien son relevantes, no son suficientes. La verdadera pregunta es cómo la IA impacta el negocio: cuánto reduce los costos, cómo mejora la satisfacción del cliente, cuánto tiempo libera a los agentes humanos y cómo contribuye a los resultados financieros. Sin métricas claras y alineadas al negocio, es imposible justificar inversiones o ajustar estrategias a tiempo.

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La experiencia reciente demuestra que la IA puede generar mejoras sustantivas cuando se implementa con criterio: reducciones significativas de costos en atención, aumentos relevantes en indicadores de satisfacción y una operación más eficiente y sostenible. Pero también deja una lección clara: la tecnología, por sí sola, no transforma a las empresas.

En un contexto donde la presión por innovar es cada vez mayor, el verdadero desafío no es adoptar IA rápidamente, sino hacerlo bien. Con estrategia, con propósito y con una mirada integral que entienda que la transformación digital es, ante todo, una decisión de negocio y no solo una apuesta tecnológica.

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