Empresas colombianas podrían quedar atrapadas en una “burbuja de IA” sin resultados concretos
Aunque las organizaciones saben que implementar inteligencia artificial es un poderoso motor de ingresos, la mayoría todavía tiene dificultades para traducir esa inversión en un impacto real para el negocio; queda poco tiempo para romper este ciclo interminable de experimentación sin resultados.
Las empresas colombianas que atraviesan procesos de transformación tecnológica necesitan preguntarse si sus resultados están realmente a la altura de sus ambiciones, porque existe una brecha creciente entre la forma en que las organizaciones están abordando los casos de uso de Inteligencia Artificial (IA) y la velocidad a la que evoluciona el mercado.
Es cierto que Colombia ha avanzado positivamente en adopción tecnológica. El país ya ocupa el cuarto lugar en América Latina, según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, y Trailhead reportó que en el país ya se han desarrollado más de 4.000 agentes de IA.
A pesar de esto, muchas iniciativas empresariales de adopción de IA están fracasando a la hora de escalar o demostrar retorno de inversión. Existe un impulso que no está avanzando al mismo ritmo que los resultados, algo que muchos ya consideran una especie de “burbuja de IA”.
Según un análisis publicado por EPAM, líder global en ingeniería de transformación con IA y consultoría integrada con presencia en Colombia, el principal obstáculo para la adopción de IA es organizacional.
De acuerdo con los expertos, en las empresas ha surgido una brecha entre ambición y resultados que está frenando el verdadero impacto de la tecnología. Muchas organizaciones siguen midiendo el valor de la IA en función de las horas ahorradas mediante asistentes, mientras la industria avanza hacia modelos más sofisticados, como agentes autónomos capaces de transformar estructuras completas de costos y operaciones.
Las consecuencias de este desajuste se reflejan en proyectos que permanecen en fase piloto, presupuestos que no logran justificarse y dificultades para demostrar impacto financiero; por eso no sorprende que muchas iniciativas de IA se diluyan antes de implementarse a gran escala.
“El problema que enfrentan las compañías radica en cómo están abordando la creación de valor, ya que no todas las iniciativas de IA tienen el mismo alcance ni el mismo impacto. Intentar medirlas bajo los mismos criterios limita su potencial”, explica Fernando Silvestre, Managing Director de EPAM para Colombia.
Las organizaciones necesitan adoptar un enfoque estructurado que combine resultados de corto plazo con esfuerzos de transformación más profundos. Para lograrlo, deben construir portafolios equilibrados donde los llamados “quick wins”, que generan retornos inmediatos, convivan con iniciativas más ambiciosas capaces de redefinir modelos de negocio. Sin ese equilibrio, las empresas corren el riesgo de quedarse atrapadas en mejoras incrementales sin alcanzar una ventaja competitiva sostenible.
A esto se suma la necesidad de evaluar integralmente cada proyecto antes de implementarlo, incluyendo análisis de alineación estratégica, preparación de los equipos, viabilidad técnica y retorno financiero.
Mientras tanto, la IA continúa evolucionando hacia modelos más autónomos, con sistemas basados en agentes que están cambiando la forma en que las compañías capturan valor, pasando de optimizar tareas simples a redefinir procesos completos. Esto exige inversión, pero también una transformación crucial en la manera en que las empresas operan, toman decisiones y miden resultados.
Los expertos de EPAM estiman que las compañías tardarán alrededor de 18 meses en pasar de la IA generativa a la IA agéntica. De esta manera podrán traducir sus inversiones en impactos reales y consolidar una ventaja competitiva sostenida. Aquellas que no lo logren en este periodo corren el riesgo de quedar atrapadas en un ciclo de experimentación sin resultados mientras la IA entra en nuevas etapas de madurez.
