Velocidad de ejecución: la nueva métrica que define el éxito empresarial con inteligencia artificial
Por Redacción
Periodistas Unidos. Ciudad de México a 20 de agosto de 2026.- La inteligencia artificial dejó de ser un recurso exclusivo para automatizar tareas repetitivas o reducir costos operativos. Hoy, la diferencia entre las empresas que lideran el mercado y las que se quedan atrás radica en la velocidad con la que pueden probar ideas, tomar decisiones y responder a las exigencias de sus clientes.
Ante los cambios constantes, la capacidad de aprendizaje y adaptación de una organización se ha convertido en su activo estratégico más valioso, de acuerdo con Filipe Cotait, director general de Stefanini Data & Analytics.
Para el directivo, las compañías deben dejar de ver a la tecnología como una simple herramienta de eficiencia para integrarla de lleno en la búsqueda de nuevos ingresos y oportunidades de crecimiento.
“La métrica principal ahora es la velocidad. Las empresas necesitan reducir el tiempo que pasa entre detectar una oportunidad, probar una hipótesis, aprender de los resultados y lanzar una solución al mercado”, señala Cotait.
La evolución de herramientas como la inteligencia artificial generativa modificó de fondo los tiempos de desarrollo tradicionales. Productos, servicios y campañas que antes tomaban meses de diseño hoy se prueban y ajustan en días.
Esta aceleración exige un cambio de fondo en la cultura corporativa. La planificación rígida a tres o cinco años perdió efectividad frente a esquemas que permiten ajustar el rumbo en función de lo que demandan los consumidores y la competencia en tiempo real.
Este dinamismo también reconfiguró la labor de las áreas de tecnología dentro de las empresas. Su función ya no se limita al soporte técnico o a la infraestructura; ahora participan directamente en el diseño de experiencias para el usuario y en la definición de las estrategias comerciales.
A pesar del acceso generalizado a modelos avanzados de inteligencia artificial, contar con la tecnología no garantiza mejores resultados. El cuello de botella para la mayoría de las organizaciones sigue estando en la base de todo el sistema: la calidad de la información con la que alimentan esas herramientas.
Cifras de la consultora Gartner revelan que el 63% de las empresas carece de prácticas adecuadas para gestionar sus datos en proyectos de inteligencia artificial. La firma proyecta que, para finales de 2026, seis de cada diez iniciativas de este tipo terminarán siendo abandonadas por no contar con información debidamente estructurada.
Cotait advierte que los algoritmos más sofisticados no generan valor estratégico por sí solos si no existe una estructura que conecte los datos con la realidad operativa del negocio.
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“Los modelos avanzados no resuelven los problemas de forma aislada. La ventaja real la obtienen las empresas capaces de traducir su información en decisiones claras y acciones inmediatas”, añade.
Para Stefanini, el reto hacia adelante no consiste en acumular la mayor cantidad posible de programas o licencias tecnológicas, sino en coordinar al personal, los datos y la estrategia corporativa para reaccionar antes que los competidores.
“Tener velocidad no es avanzar a ciegas. Se trata de aprender antes, decidir con mejor información y ejecutar más rápido que el ritmo del mercado”, concluye Cotait.