La IA como motor de crecimiento: Más allá del ahorro de costes

La Inteligencia Artificial (IA) a menudo se presenta como una herramienta para la eficiencia en términos de reducir minutos en tareas, automatizar tareas repetitivas, reducir personal y, en general, recortar costos operativos. Si bien estos beneficios son reales y rentables, esta visión limitada corre el riesgo de subutilizar el potencial transformador de la IA para el crecimiento. 

La IA no debe verse solo como un mecanismo de ahorro de costos, sino esencialmente como un motor de crecimiento que puede impulsar la innovación, crear nuevos mercados y redefinir la ventaja competitiva. En el Estado de la IA 2025 de McKinsey, se identificó que el cambio central de liderazgo en 2025 es tratar la IA como una capacidad creadora de mercado.

Este cambio es crítico para los legisladores, inversores y líderes empresariales que buscan aprovechar la IA para la creación de valor a largo plazo.

La narrativa del ahorro de costos posiciona a la IA como una estrategia defensiva que puede generar ganancias a corto plazo, pero rara vez crea una diferenciación sostenible. Los competidores pueden replicar las eficiencias de costos, erosionando la ventaja.

Además, centrarse únicamente en el ahorro a menudo conduce a una inversión insuficiente en capacidades de IA que podrían desbloquear nuevas fuentes de ingresos. Las empresas de alto rendimiento que desean tener una ventaja en el mercado deben apuntar al crecimiento y la innovación junto con la reducción de costos.

Con la IA, la oportunidad de crecimiento es enorme. MGI estima que la IA generativa podría agregar entre $2.6 y $4.4 billones en valor anual en casos de uso como operaciones con clientes, marketing, ingeniería de software e I+D, lo que puede expandir directamente la capacidad de ingresos. Este enfoque se alinea con patrones históricos de disrupción tecnológica como la electricidad, internet y la computación en la nube, ya que todos impulsaron un crecimiento exponencial al permitir posibilidades completamente nuevas en lugar de simplemente reducir costos.

En términos prácticos, la IA puede usarse para impulsar el crecimiento creando demanda de mercado, lo que cambia la búsqueda en internet al descubrimiento, aumentando así el valor de la orden promedio y la conversión. Se informa que los sistemas de recomendación de Amazon impulsan el 35% de las ventas, una señal de cómo la personalización crea demanda en lugar de solo optimizar embudos.

Las plataformas de personalización nativas en la nube (por ejemplo, Amazon Personalise con Bedrock) ahora permiten a las empresas reclasificar el contenido para objetivos de crecimiento explícitos.

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Netflix utiliza motores de recomendación impulsados por IA no solo para mejorar la experiencia del usuario, sino para expandir su alcance global. Al analizar los patrones de visualización, Netflix identifica las preferencias de contenido regional, impulsando inversiones en producciones locales. Esta estrategia transformó a Netflix de un servicio centrado en EE. UU. a una potencia global de entretenimiento. La IA permite a las empresas ingresar a nuevos mercados al reducir las barreras para la personalización y localización. 

En términos de innovación de productos, la IA permite a las empresas lanzar ofertas completamente nuevas más rápido. Durante la pandemia de COVID-19, Moderna aprovechó la IA para acelerar el desarrollo de vacunas. Los modelos de aprendizaje automático predijeron secuencias de ARNm con alta eficacia, reduciendo los plazos de I+D de años a meses. Esto no fue un ahorro de costos; fue creación de mercado y revolucionario, permitiendo a Moderna capturar un crecimiento sin precedentes.

Otro ejemplo es cómo la evolución de AlphaFold (AF2→AF3) pasó de estructuras de proteínas individuales a interacciones complejas, ampliando el diseño de medicamentos y la bioingeniería. A través de la IA, la fabricación y comercialización convierten la flexibilidad en ingresos. BMW utiliza IA industrial en todas sus plantas para garantía de calidad, logística y mantenimiento predictivo, contribuyendo a una red de producción altamente flexible que puede cambiar los trenes de transmisión en líneas compartidas; una clave para satisfacer la demanda dinámica de vehículos eléctricos sin sacrificar el rendimiento.

El crecimiento en tiempo real puede ser ocasionado por la IA a través de la personalización que aumenta el valor de vida del cliente y abre oportunidades de venta cruzada. Las herramientas virtuales de prueba y los chatbots impulsados por IA de Sephora mejoran la participación del cliente, impulsando mayores tasas de conversión y lealtad. Estas innovaciones crean bucles de crecimiento, donde mejores experiencias conducen a más datos, lo que a su vez mejora la personalización.

También sería correcto considerar cómo PepsiCo, entre los numerosos ejemplos de cómo se ha utilizado la IA para impulsar el crecimiento, se asoció con AWS/Salesforce para construir PepGenX, convirtiendo los conocimientos en lanzamientos de productos más rápidos y ejecución de ventas escalada. Esta es una tesis de crecimiento: pocos pilotos, más capacidad en plataforma.

Implementar la IA como una herramienta para el crecimiento indudablemente tendría implicaciones políticas, de inversión e implementación para los gobiernos, empresas a gran escala con cuellos de botella administrativos y estructuras organizativas complejas y, de hecho, muchos actores en el espacio empresarial. 

Los gobiernos deberían incentivar la adopción de IA para la innovación, no solo para la automatización. Los créditos fiscales y las subvenciones deberían priorizar proyectos que creen nuevas capacidades o mercados. Los marcos regulatorios deben equilibrar el riesgo con la flexibilidad, permitiendo la experimentación en sectores como la salud, la tecnología y las finanzas.

La guía actualizada de IA de la OCDE (y los marcos relacionados del G7) incorpora la gestión de riesgos para modelos de propósito general, con el objetivo de lograr interoperabilidad y difusión más allá de los sectores de adopción temprana. Los reguladores deberían generalmente fomentar políticas que financien conjuntos de datos compartidos y aumenten la capacidad de descubrimiento en empresas pequeñas y medianas.

En términos de inversión, las estrategias de capital de riesgo e inversión corporativa deberían cambiar del ROI basado en la reducción de costos a métricas de crecimiento que cubran la expansión de la cuota de mercado, nuevas fuentes de ingresos y adquisición de clientes. Los inversores deberían evaluar las iniciativas de IA por su potencial para crear un crecimiento no lineal, no solo ahorros incrementales.

Para la IA en el lugar de trabajo, los estudios sobre Microsoft 365 Copilot muestran escenarios de ROI que incluyen ganancias netas de ingresos y un tiempo de comercialización más rápido; un reflejo de la comercialización, no solo "horas ahorradas". Se anima a los propietarios de negocios a publicar un impacto de crecimiento, ganancias y pérdidas para realizar un seguimiento del impacto de las inversiones en IA en el crecimiento. La gran IA depende de grandes datos, por lo que los ejecutivos deben considerar una inversión seria en la calidad de los datos.

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Para la implementación, se aconseja a los ejecutivos integrar la IA en la planificación estratégica, no solo en la eficiencia operativa. Esto implica:

• crear equipos de IA multifuncionales que incluyan desarrollo de productos, marketing y estrategia.
• medir el éxito a través de KPIs de crecimiento en lugar de métricas de costos; y
• construir una infraestructura de IA escalable para apoyar la experimentación rápida.

Por último, operacionalizar la IA como motor de crecimiento requiere un cambio cultural. Los líderes deben promover la alfabetización en IA en toda la organización, fomentando una mentalidad que vea la IA como un socio creativo en lugar de una amenaza para los empleos. 

Las naciones que adoptan la IA para el crecimiento superarán a aquellas que se centran en la automatización. La IA puede impulsar la expansión del PIB a través de nuevas industrias, ganancias de productividad en sectores de alto valor y dominio de mercados emergentes.

La IA impulsa el crecimiento cuando los líderes financian nuevos modelos de entrega con una gobernanza responsable como precondición, no como posdata. La pregunta no es "¿Cuánto costo podemos ahorrar?" Es "¿Qué mercados podemos entrar ahora, qué productos podemos diseñar ahora y qué tan rápido podemos escalarlos?" Las organizaciones que respondan a esas preguntas con fundamentos de datos, telemetría de crecimiento y barandillas políticas convertirán la IA en un volante para un crecimiento duradero y compuesto.