Cómo la IA puede acelerar el impacto y la creación de valor para los inversionistas

El 21 de enero de 2026, la conversación global sobre inteligencia artificial se reunió en Davos bajo el lema de Inflexión de la inteligencia. En la Cumbre de IA Imagination in Action, convocada por el MIT CSAIL y sus socios, las discusiones sobre inteligencia general, social y planetaria se centraron en la escala de capacidades, la infraestructura y el impacto potencial. La premisa era clara: la inteligencia artificial ha cruzado un umbral en el que puede remodelar significativamente las estrategias, las instituciones y la infraestructura nacionales. Lo que recibió menos atención fue el mecanismo práctico a través del cual la IA llega realmente a los usuarios desatendidos a escala.

Ese mismo día, paralelamente, lanzamos Alianza por una IA inclusiva a través de un webinar público que atrajo cientos de inscripciones de profesionales, financiadores y operadores que trabajan en áreas como la inclusión financiera, la adaptación al clima, la salud, la agricultura y el desarrollo en general. El enfoque de esa conversación estaba más centrado en cómo la inteligencia artificial puede aplicarse de manera responsable dentro de instituciones reales, de manera que genere valor medible en lugar de ser una innovación aislada.

Davos representa la posibilidad. Lagos representa la realidad.

¿Por qué la ruta desde Davos hasta Lagos es importante?

Para los inversores de impacto, la aceleración significa reducir el tiempo entre la inversión de capital, el impacto medible y la tasa interna de retorno esperada (IRR). Si el objetivo es la inclusión financiera o la adaptación al cambio climático, la creación de valor debe manifestarse en métricas operativas que las instituciones y los inversores puedan ver y confiar.

En la financiación inclusiva, esto significa llegar a más clientes de manera sostenible, mejorar la calidad de la cartera y reducir los costos de servicio sin sacrificar la confianza ni la calidad del servicio. En la adaptación al cambio climático, significa detectar los riesgos antes, responder de forma más rápida y asignar los recursos escasos de manera más eficaz en sistemas ya bajo presión.

Durante las últimas dos décadas, la transformación digital ha sido el camino principal hacia estos resultados. La modernización de la banca básica, el onboarding digital, los canales móviles, las plataformas de datos y la analítica han desempeñado un papel fundamental. Sin embargo, muchas instituciones siguen estancadas en una fase intermedia: parcialmente digitalizadas, con operaciones complejas y lentas para convertir las inversiones digitales en valor a nivel empresarial.

Este es el cuello de botella que se espera que se rompa con la IA.

Dónde está la transformación digital crea realmente valor

En los sectores de los servicios financieros y las instituciones que se enfrentan al cambio climático, las pruebas apuntan a un patrón coherente: la transformación digital genera valor cuando cambia. Flujos de trabajo empresariales completos, No cuando automatiza tareas aisladas ni cuando introduce nuevos canales junto con las formas de trabajar tradicionales.

En las instituciones financieras, los flujos de trabajo más relevantes son aquellos que determinan la economía y el riesgo: la adquisición y integración de clientes, la evaluación y aprobación de solicitudes, el servicio y la recaudación de fondos, y los ciclos de toma de decisiones e informes internos. En los sistemas de adaptación al cambio climático, los flujos de trabajo críticos son aquellos que vinculan los datos con la acción: evaluación de riesgos, alerta temprana, decisiones de financiación, coordinación de la respuesta y monitoreo.

Cuando estos flujos de trabajo cambian, también lo hacen los valores. Los tiempos de ciclo se acortan. Las tasas de error disminuyen. Las decisiones se vuelven más coherentes. Los ciclos de retroalimentación se acortan. Estas mejoras operativas se traducen en resultados financieros como menores costos de servicio, un mejor rendimiento de la cartera y una mayor resiliencia.

Cuando los flujos de trabajo no cambian, la transformación digital tiene dificultades para trascender los avances de nivel superficial.

Esta distinción explica gran parte de la disparidad en el rendimiento que los inversores observan en sus carteras. Las instituciones que redefinen la forma en que se realiza el trabajo suelen mostrar mejoras sostenidas. Las instituciones que incorporan herramientas a los procesos existentes suelen mostrar actividad sin un impacto duradero.

Según mi experiencia, desde Lagos hasta El Cairo y de Lima a Dhaka, el patrón es notablemente constante.

La cascada de creación de valor revisada desde cero

Una forma de hacer que esta lógica sea legible es mediante un Cascada de creación de valor. Las iniciativas digitales no generan valor directamente. Generan valor indirectamente mejorando un pequeño número de factores clave de rendimiento.

Estas variables suelen incluir la eficiencia operativa, la calidad del riesgo, la sostenibilidad de los ingresos y la preparación estratégica. Cuando estas variables se coordinan, el valor empresarial mejora. Sin embargo, si no se coordinan, la actividad digital sigue fragmentada.

En la práctica, las iniciativas que más contribuyen de forma fiable a la cascada de procesos son de naturaleza operativa y de nivel de flujo de trabajo. La incorporación digital reduce la fricción de adquisición y los costos de procesamiento. Las herramientas para el personal de campo mejoran la productividad y la calidad de los datos. La automatización en la toma de decisiones y la recopilación de datos mejora los resultados del portafolio. En los programas climáticos, una mejor integración de los datos climáticos en los flujos de trabajo operativos mejora la segmentación y la eficacia en función de los costos.

Estas intervenciones modifican la forma en que las instituciones operan día a día. Son visibles en las rutinas de los departamentos, las visitas a campo, los centros de atención telefónica, los comités de crédito y los equipos de respuesta. Por eso se reflejan en los números.

En cambio, las iniciativas que se centran en tareas aisladas, paneles de control o proyectos piloto desconectados suelen ubicarse por encima del proceso de planificación en lugar de integrarse en él. Pueden ser útiles, pero rara vez modifican la economía básica.

La cascada de creación de valor revisada desde cero

La IA se entiende mejor como una tecnología a escala. Se comporta bien cuando los volúmenes son elevados, las decisiones se repiten y se pueden aprender patrones. Esto lo convierte en un acelerador poderoso una vez que los flujos de trabajo se digitalizan e instrumentan.

En las instituciones financieras, la inteligencia artificial puede acelerar la transformación al mejorar la eficiencia y la coherencia en áreas como el apoyo a la toma de decisiones en materia de crédito, la detección de fraudes, la priorización de cobros y la triaje de asistencia al cliente. En la adaptación al cambio climático, la inteligencia artificial puede acelerar la previsión, el análisis de escenarios, la monitorización y la alerta temprana, lo que permite a las instituciones responder de forma más rápida y asignar recursos de manera más eficaz.

Cuando se utiliza de esta manera, la IA acentúa la curva de creación de valor. Permite a las instituciones procesar más casos, gestionar más riesgos y atender a más clientes sin un aumento proporcional en los costos.

Aplicada fuera de este contexto, la IA suele permanecer en una fase experimental: desconectada de las operaciones básicas y difícil de justificar financieramente.

Esta es la lección central del viaje desde Davos hasta Lagos.

La aceleración también es una cuestión organizativa

Uno de los aspectos menos visibles de la transformación digital es la gestión del cambio. Incluso cuando la tecnología funciona, las organizaciones tienen dificultades para adoptar nuevas formas de trabajo a escala. La resistencia rara vez tiene carácter ideológico. Los equipos no perciben beneficios inmediatos y prácticos.

La IA integrada también puede ser de ayuda en este caso.

Al analizar datos operativos, detectar puntos de congestión y simular diseños alternativos de procesos, la IA puede acortar los ciclos de aprendizaje. Los equipos pueden ver qué cambios mejoran los resultados y cuáles no. Los líderes pueden pasar de debates basados en opiniones a iteraciones basadas en datos.

Esto resulta crucial en entornos como Lagos, donde las condiciones cambian rápidamente y los márgenes de error son reducidos. En este sentido, la aceleración significa reducir el coste y el tiempo de aprendizaje manteniendo el control sin omitir ningún paso.

Soplando la brecha entre la capacidad de IA y la realidad a nivel operativo, para apoyar a las instituciones, los financiadores y los socios en la aplicación de la IA de manera que fortalezcan los flujos de trabajo, la gobernanza y los resultados en lugar de fragmentarlos.

La aceleración también es una cuestión organizativa

Aunque la financiación inclusiva y la adaptación al clima suelen ser consideradas como dominios separados, ambos comparten un desafío estructural común. Ambos dependen de instituciones que deben operar a escala en entornos complejos e inciertos. Ambos dependen de procesos que conectan datos, decisiones y acciones entre muchos actores. La transformación digital aborda este desafío mejorando la coordinación y reduciendo las fricciones. La inteligencia artificial lo acelera aumentando la velocidad y la consistencia.

En las instituciones financieras, esto puede significar un acceso más rápido y justo al crédito, una mayor resiliencia ante los shocks y una mejor asignación del capital. En la adaptación al cambio climático, puede significar una detección de riesgos más temprana, intervenciones más específicas y un uso más eficaz de los recursos escasos.
En ambos casos, la aceleración no proviene de la IA en sí misma, sino de su capacidad para potenciar modelos operativos bien diseñados. Sin embargo, todo el mundo rechaza el dolor.

Consecuencias para los inversores de impacto

Para los inversores de impacto, las conversaciones de Davos subrayan un cambio importante. La pregunta ya no es si la inteligencia artificial es relevante. La cuestión es cómo implementarla de manera que acelere la creación de valor en lugar de aumentar la complejidad.

Esto tiene varias implicaciones prácticas.

En primer lugar, la financiación debería dar prioridad a Transformación a nivel de flujo de trabajo En lugar de herramientas independientes, las inversiones en IA deberían evaluarse en función de cómo cambian las operaciones básicas, no en función de la novedad.

En segundo lugar, el apoyo asesor y la capacidad institucional son tan importantes como la tecnología. La aceleración depende de la gobernanza, los incentivos y la capacidad para gestionar el cambio a gran escala.

En tercer lugar, las expectativas deben tener en cuenta el contexto. La misma intervención basada en IA tendrá un rendimiento diferente dependiendo de la infraestructura digital, el entorno regulatorio y la madurez institucional. La aceleración es relativa, no absoluta.

Por último, la inteligencia artificial debería ser financiada como parte de un programa de transformación integral. Cuando se la considera una rama independiente, fragmenta los esfuerzos. Cuando se integra, agrega valor.