A lo largo de esta serie, una distancia apareció en todos los temas: la tecnología avanza más rápido que el resultado. Los modelos se especializan, los agentes se multiplican, la IA llega a la planta y al desarrollo de software. Pero, en la encuesta más reciente de McKinsey, solo el 37% de las empresas atribuye algún impacto en el resultado operativo al uso de IA, y apenas cerca del 6% captura ganancias expresivas. Ese vacío es el que una estrategia de IA generativa necesita atravesar.
En el artículo que inspiró esta serie, Gartner propone cinco pasos para quien desarrolla soluciones con IA. Fueron escritos para proveedores de tecnología, pero sirven también para quien compra. A continuación, cada paso aparece traducido para los dos lados de la innovación abierta: la deep tech que desarrolla y la empresa que adopta.
1. Priorizar casos de uso que dan retorno
El primer paso de una estrategia de IA generativa es el más concreto. Gartner recomienda refinar e implementar casos de uso rentables, conectando cada iniciativa de IA a un resultado de negocio tangible, para reducir riesgo, acelerar la captura de valor y maximizar el retorno.
En la deep tech: elegir un problema en el que la tecnología sea mensurablemente mejor que la alternativa y probarlo con un caso real, con números. En la empresa: empezar por problemas delimitados, con una métrica de retorno definida antes del proyecto, y no por una iniciativa genérica de «adoptar IA».
2. Anticipar el mercado y entender a quien compra
El segundo paso de una estrategia de IA generativa es anticipar cambios de mercado y entender el perfil y el comportamiento de decisión de quien compra, para ajustar producto, empaquetado y estrategia comercial.
Las mediciones muestran por qué importa: las grandes y las pequeñas empresas van a ritmos distintos. Según McKinsey, el 40% de las grandes organizaciones declara escalar agentes de IA, frente al 22% de las menores. En la deep tech: la misma tecnología puede exigir ofertas distintas para cada tamaño de cliente. En la empresa: conviene saber en qué punto está la organización antes de compararse con el discurso del mercado.
3. Encontrar la demanda que aún no fue atendida
Gartner sugiere usar información de mercado y de pares para identificar demanda no atendida, validar oportunidades y priorizar las inversiones en IA que generan crecimiento.
La demanda también está cambiando de lugar: el 32% de las empresas consultadas por McKinsey ya desistió de comprar algún software porque podía construirlo con IA. En la deep tech: la oportunidad está en lo que el cliente no logra construir solo, como conocimiento científico, datos especializados y validación técnica. En la empresa: mapear dónde el problema exige conocimiento que la organización no tiene es el punto de partida natural para la innovación abierta.
4. Diferenciarse de verdad
El cuarto paso es transformar el conocimiento sobre clientes y mercado en capacidades, mensajes y propuestas de valor que separen claramente la oferta de los competidores.
En un mercado en el que Gartner estima que solo cerca de 130 de los miles de proveedores «agénticos» son reales, la diferenciación empieza por la honestidad. En la deep tech: describir con precisión lo que la tecnología hace, apoyada en datos de dominio que los modelos genéricos no tienen. En la empresa: exigir a cada proveedor pruebas, no rótulos.
5. Invertir en tecnología emergente en el momento adecuado
El último paso es prepararse para las próximas innovaciones e invertir en el momento adecuado, aprovechando la ventaja de llegar primero.
El «momento adecuado» es el punto delicado. Gartner proyecta que los modelos especializados se usarán tres veces más que los genéricos hasta 2027, y que el 40% de las soluciones de IA generativa serán multimodales en el mismo plazo. Pero también prevé que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados hasta fines de 2027. En la deep tech y en la empresa: llegar temprano vale la pena cuando hay un caso de uso claro, datos para sostenerlo y gobernanza para controlar el riesgo. Sin eso, llegar primero puede significar apenas equivocarse primero.
Lo que atraviesa los cinco pasos de una estrategia de IA generativa
Si hay una lección que atraviesa la serie, es la de separar lo que es proyección de lo que ya es medición. Las proyecciones muestran hacia dónde camina la tecnología. Las mediciones muestran quién está, de hecho, capturando valor. Entre las dos está el espacio donde se decide quién gana la carrera de la IA: el de la elección del problema correcto, con los datos correctos y los socios correctos.
Es en ese espacio donde actúa 4 Trade Tech: conectando ciencia producida en las universidades a empresas que necesitan transformarla en decisión de negocio.
Este es el último artículo de la serie. Para revisitar el camino, empiece por el primer artículo, sobre las cuatro fuerzas de escala y el abismo del valor, y siga hasta el quinto, sobre construir o comprar software.
4 Trade Tech existe para transformar ciencia en decisión de negocio.
¿Su empresa quiere salir de la experimentación y definir una estrategia de IA generativa con retorno medible, o su deep tech necesita probar valor ante el comprador corporativo? 4TT puede ayudar en los dos lados de ese puente.
[email protected] · +55 (11) 93244-4141 · linkedin.com/company/4tradetech
Fuentes
- Gartner · Top Emerging Adoption Trends for Generative AI, por Vibha Chitkara · 22 jun. 2026.
- McKinsey & Company · The State of AI: Global Survey 2026 · ago. 2026.
- Gartner · Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 · comunicado, 25 jun. 2025.
- Gartner · Gartner Predicts by 2027, Organizations Will Use Small, Task-Specific AI Models Three Times More Than General-Purpose Large Language Models · comunicado, 9 abr. 2025.
- Gartner · Gartner Predicts 40% of Generative AI Solutions Will Be Multimodal By 2027 · comunicado, 9 sep. 2024.
