Las cuatro olas de la IA
6 de Enero de 2026Hoja de ruta para entender en qué etapa se encuentra una empresa y cómo medir su retorno de inversión. Escribe Gustavo Guaragna, Director del OPSSI en CESSI y CEO de Snoop Consulting
En Argentina, la inversión en inteligencia artificial atraviesa un momento de crecimiento sostenido. Cada vez más empresas —grandes y pequeñas— incorporan soluciones de IA en sus procesos productivos, logísticos y comerciales. Si bien aún existen desafíos, como el desconocimiento, la necesidad de capacitar al talento o la dificultad para medir resultados, la tendencia es clara: la adopción de la IA se consolida como una decisión estratégica.
Hoy, las organizaciones ya no ven la inteligencia artificial como una promesa a futuro, sino como una herramienta concreta para aumentar la competitividad. La inversión se justifica por su capacidad para mejorar la productividad, optimizar procesos, reducir costos y generar nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, cada vez más líderes comienzan a comprender que el retorno de la inversión (ROI) no es solo económico. La adopción de IA impulsa también una transformación cultural, redefiniendo la manera de innovar, de tomar decisiones basadas en datos y de integrar a las personas con la tecnología.
Durante el IA Day organizado por la Cámara de la Industria Argentina de Software (CESSI) se presentaron las cuatro “olas” en IA, que representan las etapas evolutivas del valor que la inteligencia artificial puede generar en una organización. Cada una ofrece una mirada complementaria sobre capturar retorno -financiero, operativo o cultural- y permite entender en qué punto se encuentra una empresa dentro de su recorrido de adopción.
La ola cero está asociada al aprendizaje y la experimentación. En esta etapa inicial, el retorno se mide en términos culturales: la confianza que la organización desarrolla en torno a la tecnología, el conocimiento que adquiere y la creación de nuevas capacidades internas. Es un momento de exploración, donde se prueban herramientas, se forman equipos y se establecen los primeros marcos éticos y operativos.
La primera ola se vincula con la productividad y la eficiencia. Aquí, la IA comienza a integrarse en los procesos existentes, reduciendo tiempos, costos y errores. Las empresas descubren beneficios tangibles, especialmente en tareas repetitivas o en análisis de datos masivos. Es el punto donde el ROI se vuelve más visible, pero aún concentrado en la mejora incremental.
La segunda ola marca una etapa de expansión. La IA deja de ser una herramienta auxiliar para convertirse en un motor de crecimiento: impulsa la creación de nuevos productos, servicios o líneas de negocio potenciadas por sus capacidades. En esta fase, la inversión comienza a generar retornos estratégicos, con impacto en la innovación, la experiencia del cliente y la apertura de nuevos mercados.
Finalmente, la tercera ola representa la innovación disruptiva. En este sentido, la inteligencia artificial transforma los modelos de negocio y redefine las formas de competir. Las organizaciones más avanzadas utilizan la IA no solo para optimizar o expandir, sino para reinventar por completo su propuesta de valor. Es el punto donde el retorno se vuelve exponencial, pero también el que exige una mayor madurez tecnológica y cultural.
Comprender en qué ola se encuentra una compañía es fundamental para definir expectativas, estrategias y tiempos. La IA no genera resultados inmediatos, sino progresivos; requiere aprendizaje, liderazgo y una visión que trascienda los indicadores financieros.
En este contexto no solo es posible medir el ROI de la IA, sino que resulta clave hacerlo para dimensionar su aporte. Aunque su cálculo dependerá del grado de madurez de adopción en cada empresa, en una primera etapa el retorno estará vinculado con la eficiencia operativa, la reducción de tiempos o la minimización de errores. Luego, a medida que la IA se expanda a más áreas, el ROI incluirá indicadores de crecimiento (como nuevos productos o servicios habilitados por IA) y de innovación (como la transformación de modelos de negocio).
El verdadero desafío, entonces, no pasa por adoptar inteligencia artificial, sino por hacerlo con propósito. Las compañías que logren alinear la inversión tecnológica con su estrategia de negocio y su cultura organizacional serán las que obtengan el retorno más sólido, sostenible y transformador.
(*) Gustavo Guaragna: CEO de Snoop Consulting













