Emergn ha desarrollado un servicio pionero diseñado para acompañar a las grandes organizaciones en el tránsito desde la experimentación con inteligencia artificial (IA) hacia la implementación efectiva de soluciones escalables que impulsen un crecimiento tangible. Denominado «Value-Driven AI Adoption» (Adopción de IA basada en el valor), este servicio responde a uno de los grandes desafíos actuales: transformar los proyectos pilotos de IA en procesos productivos con impacto y rentabilidad evidentes.
Un informe reciente del MIT Media Lab destaca que el 95% de las organizaciones no obtienen retorno alguno de sus iniciativas con IA generativa, poniendo sobre la mesa un problema crítico. Aunque el informe de Emergn, «The Global Intelligent Delusion», es más optimista y señala que el 77% de los líderes empresariales confían en que las soluciones de IA aportarán nuevos ingresos en los próximos doce meses, existe un amplio margen para mejorar la conversión de estos proyectos en valor real.
La investigación de Emergn identifica tres obstáculos principales que frenan el éxito de la IA en las empresas: la escasez de talento especializado, la dificultad para definir correctamente los problemas a resolver con IA y la falta de enfoque en resultados concretos desde el diseño de los proyectos. Muchas organizaciones mantienen la ilusión de que cualquier iniciativa de IA será exitosa y revolucionará su negocio, sin establecer antes las bases necesarias para ello. 
El servicio Value-Driven AI Adoption aborda simultáneamente tres áreas clave: la gobernanza de la IA, la manera en que se implementa y la construcción interna de la capacidad para gestionar estos procesos de forma sostenible. Según Alex Adamopoulos, presidente y CEO de Emergn, «los verdaderos ganadores serán quienes conviertan la IA en un motor de crecimiento medible, donde el margen de contribución de la IA sea el principal indicador de éxito. Esto es precisamente lo que busca ofrecer este nuevo servicio».
Metodología y fases de trabajo
La estrategia de Emergn se articula en tres fases bien definidas, fundamentadas en su filosofía Value, Flow, Quality (valor, flujo y calidad) y apoyadas en su plataforma Praxis y Stella, un asistente inteligente basado en IA que guía el desarrollo de productos. Su modelo es independiente de proveedores o tecnologías, permitiendo a los clientes integrar sus propias herramientas, modelos de nube y soluciones de IA, mientras aprovechan una metodología robusta para asegurar el éxito.
Fase 1: Diagnóstico
Esta etapa inicial, que la compañía ofrece sin coste ni compromiso, tiene una duración aproximada de una semana. Consiste en entrevistas con ejecutivos, una evaluación del estado actual de la IA en la organización, un mapa estratégico que identifica las prioridades y entre tres y cinco casos de uso clave donde la IA puede generar mayor impacto. Esta claridad permite a los líderes enfocar esfuerzos hacia oportunidades con potencial tangible.
Fase 2: Modelo operativo
Comprendida entre dos y siete semanas, esta etapa sienta las bases para la adopción escalable de IA. Se establecen estructuras de gobernanza, marcos para medir el valor, roles de liderazgo especializados, modelos operativos y estrategias de sandbox, asegurando que la adopción pueda crecer rápida y eficazmente sin comprometer la seguridad o el control.
Fase 3: Validación y escalado
Se valida el valor entregado en el primer ciclo de la Junta de IA, se recopilan activos y prácticas reutilizables, y se entrega un plan de acción para 6 a 18 meses que guía el crecimiento y maduración continua del uso de la IA dentro de la organización.
Impacto esperado y gestión interna
El enfoque impulsa un cambio profundo en cómo las empresas abordan sus proyectos de IA al centrarse en tres dimensiones fundamentales:
- Priorización basada en resultados medibles: Se abandona la dispersión de pilotos inconexos, creando una cartera enfocada y sostenible de casos de uso con un marco de valor que facilita la toma de decisiones y una Junta de IA permanente que monitorea y dirige inversiones hacia lo que realmente aporta beneficios.
- Modelo operativo para la escalabilidad: Se implementan estructuras, como Centros de Excelencia y políticas de sandbox, que permiten la repetibilidad y aceleración segura de iniciativas de IA, adaptándose a las necesidades organizativas sin que la burocracia frene el avance.
- Demostración y propiedad sobre el modelo: Se ejecutan entre uno y tres casos prioritarios dentro del nuevo modelo operativo, completando el primer ciclo de la Junta de IA y entregando a los equipos internos playbooks, activos reutilizables y una hoja de ruta clara para la evolución autónoma del área.
Emergn estima que en menos de un año las compañías podrán demostrar incrementos en ingresos derivados de proyectos de IA, facilitando la elaboración de casos de negocio robustos para futuras inversiones. Además, pasarán a contar con «músculo» interno en IA, a través de personas, comunidades y recursos que garantizarán la continuidad y expansión del conocimiento y capacidad.
Adamopoulos subraya que «las herramientas de IA funcionan, pero las estructuras alrededor aún no. Las organizaciones y personas capaces no deben quedarse atrás porque su modelo operativo no evolucione al ritmo de la tecnología. La IA debe potenciar lo que hacen los equipos internos, no depender de consultores externos que se llevan la experiencia al final del proyecto».
Visión crítica y futuro
Emergn adopta una postura diferente a la de muchas consultoras tradicionales al buscar transformar profundamente la manera en que las organizaciones trabajan con IA, priorizando la sostenibilidad y la internalización del conocimiento por encima del éxito puntual en proyectos. Sin embargo, la falta actual de casos de éxito documentados o testimonios de clientes limita la valoración inmediata de esta propuesta. Se espera que en los próximos meses la compañía pueda compartir ejemplos concretos que respalden la efectividad de su enfoque.
