El 95% de los pilotos de IA no impacta las ganancias: por qué las pymes panameñas deben tomar nota

Un problema de método, no de tecnología

Durante los últimos meses, la narrativa dominante sobre inteligencia artificial en el mundo empresarial ha sido de adopción acelerada: cada vez más compañías declaran estar usando IA en al menos una función de negocio. Pero un dato reciente del Project NANDA del MIT Media Lab pone en perspectiva ese entusiasmo: cerca del 95% de los pilotos de IA generativa todavía no genera un impacto directo y medible en el estado de resultados de las empresas que los implementan. No es un problema exclusivo de compañías pequeñas ni de mercados emergentes; es un patrón que se repite globalmente y que tiene una explicación bastante simple: la mayoría de las organizaciones lanza pilotos de IA sin definir de antemano qué métrica financiera va a mover ese piloto ni quién es responsable de que la mueva.

Para una pyme panameña que está evaluando su primer proyecto de IA, este dato debería funcionar como una señal de alerta útil, no como una razón para no intentarlo. El mensaje no es "la IA no funciona"; es que la forma en que la mayoría de las empresas la está probando —de manera aislada, sin dueño de negocio ni indicador claro— rara vez produce resultados que se puedan defender frente a una junta directiva o un banco.

La otra cara de la moneda: empresas que sí están escalando

No todo el panorama es de pilotos estancados. El Índice de Empresas Agénticas 2026 de Salesforce, reportado por el medio Norte en Línea, muestra que un segmento de compañías ya dejó atrás la fase de prueba y está escalando agentes de IA con impacto medible en productividad, ventas y experiencia del cliente. Según ese índice, la producción de trabajo generado por agentes creció a una tasa mensual compuesta del 15% hacia abril de 2026. La diferencia entre estas empresas y el 95% que sigue atascado en pilotos sin retorno no es el presupuesto ni el acceso a la tecnología —hoy prácticamente cualquier empresa puede acceder a las mismas herramientas—, sino la disciplina con la que definieron el problema de negocio antes de escribir la primera línea de configuración.

Un ejemplo aplicado, y más cercano geográficamente, ilustra ese mismo principio. El jueves 20 de agosto, IVCISA y Amazon Web Services realizaron en Ciudad de Panamá una sesión ejecutiva titulada "De Mantener a Construir: Moderniza tus Aplicaciones con IA", según detalla IVCISA en su sitio corporativo. El planteamiento de esa sesión no fue "adopten IA en general", sino algo mucho más específico: usar agentes de IA para modernizar aplicaciones de negocio ya existentes, liberando presupuesto que hoy se destina a mantener sistemas obsoletos para poder invertirlo en construir capacidades nuevas. Es exactamente el tipo de proyecto con alcance acotado y retorno identificable que separa a las empresas que logran escalar de las que se quedan en la fase de piloto indefinidamente.

Lo que dicen los números de inversión en la región

El apetito de inversión no es el problema. Según el estudio CIO Playbook 2026, citado por Revista Summa, el 97% de las organizaciones de América Latina planea aumentar su inversión en IA en el corto plazo, y un dato menos comentado pero revelador: el 30% de las pymes de la región y el 50% de las grandes corporaciones ya están orientando sus compras de equipos de cómputo hacia dispositivos con capacidades de IA integradas. La inversión, en otras palabras, ya está ocurriendo a nivel de infraestructura básica, no solo en suscripciones a herramientas de software.

Sin embargo, esa inversión se distribuye de forma muy desigual entre países. Un relevamiento citado por el portal SomosPymes ubica a Brasil y México como los mercados más avanzados de la región, con adopción empresarial de 76% y 70% respectivamente. Panamá, con una economía de servicios mucho más pequeña, no compite en esa escala de inversión agregada — pero eso no significa que una pyme panameña individual no pueda alcanzar el mismo nivel de disciplina en la ejecución de un proyecto de IA que una gran corporación brasileña. El tamaño del mercado nacional no determina la calidad de un piloto bien diseñado.

La productividad, por sí sola, ya no convence a nadie

Hay un último dato que conviene tener presente antes de aprobar el próximo presupuesto de IA: el Índice de Tendencias Laborales de Microsoft, citado por Forbes Argentina, señala que la productividad ganada con IA "ya no alcanza" como justificación aislada de la inversión, si no viene acompañada de un rediseño real de los procesos de trabajo y de métricas de seguimiento consistentes. Dicho de otra forma: que un equipo reporte sentirse "más productivo" con una herramienta de IA ya no es suficiente evidencia para un directorio o un inversionista. Hace falta poder mostrar el número —ventas, costos, tiempo de ciclo— que ese uso de IA efectivamente movió.

Qué puede hacer distinto una pyme en Panamá

El patrón que emerge de todos estos hallazgos es consistente: la brecha entre las empresas que capturan valor de la IA y las que no rara vez se explica por el tamaño del presupuesto o el acceso a la tecnología. Se explica por el método. Antes de lanzar un piloto, vale la pena responder tres preguntas simples: ¿qué proceso específico —no "la empresa" en general— se va a mejorar?, ¿qué número concreto (horas, costos, tasa de conversión) se va a medir antes y después?, y ¿quién dentro de la organización es responsable de ese número, más allá del equipo de tecnología? Las empresas que hoy están escalando agentes de IA con resultados medibles, según los datos de esta semana, son las que respondieron esas preguntas antes de empezar, no después.

En Black Sheep Technology (BST) trabajamos justamente esa etapa previa con empresas y pymes en Panamá: identificar en qué proceso específico tiene sentido empezar y con qué indicador se va a medir el resultado, antes de invertir en cualquier herramienta. Si su empresa está evaluando su primer proyecto de IA o quiere revisar por qué un piloto anterior no dio los resultados esperados, con gusto conversamos.