La inteligencia artificial generativa ha pasado en muy poco tiempo de ocupar un espacio experimental a situarse en el centro de la agenda empresarial.
En 2026, los consejos de administración ya no preguntan por pruebas piloto, sino por resultados concretos, impacto económico y retorno real. En este contexto, la IA se percibe como una palanca estratégica capaz de transformar procesos críticos y abrir nuevas vías de ingresos si se integra con criterio en la operativa diaria.
Pese a ello, una parte relevante de las organizaciones continúa atrapada en iniciativas aisladas que no escalan ni generan valor tangible. El problema no suele estar en la tecnología, sino en la falta de un enfoque estructurado que conecte datos, decisiones y objetivos financieros.
Convertir la IA en una ventaja competitiva exige repensar modelos de trabajo, responsabilidades internas y la forma en la que se toman decisiones clave dentro de la empresa.
Compras como motor de valor y no solo de control
Durante años, la función de compras se ha centrado en la contención del gasto y la negociación de precios. Sin embargo, el entorno actual exige un enfoque mucho más amplio, orientado a la creación de valor económico. Redefinir el modelo operativo implica asignar responsabilidades claras sobre generación de caja, mitigación de riesgos y apoyo a la innovación.
En este punto, la IA actúa como un facilitador que permite analizar grandes volúmenes de información y detectar oportunidades que antes quedaban ocultas, siempre que se integre en la toma de decisiones y no como un recurso puntual.
De los experimentos a las decisiones que impactan en ingresos
Muchas compañías han probado soluciones avanzadas sin lograr resultados sostenibles. El salto cualitativo se produce cuando estas capacidades se conectan con datos consolidados de proveedores, contratos y consumo.
La IA permite identificar patrones, anticipar escenarios y proponer acciones concretas que influyen directamente en márgenes e ingresos. Para que este enfoque funcione, es imprescindible contar con supervisión humana, criterios de gobernanza claros y una alineación estrecha entre compras, finanzas y operaciones.
Relaciones con proveedores orientadas a resultados
La complejidad del entorno económico ha dejado obsoleta la gestión puramente transaccional de proveedores. Evolucionar hacia modelos basados en resultados compartidos permite capturar valor más allá del precio, incorporando innovación, resiliencia y rapidez de respuesta.
Según ERA Group, consultora especializada en optimización de costes y gestión de proveedores, este cambio es clave para proteger márgenes en un contexto de presión sobre el capital y volatilidad en las cadenas de suministro. La IA facilita el análisis de desempeño y la identificación de oportunidades de mejora conjunta, reforzando relaciones estratégicas a largo plazo.
Sostenibilidad integrada en la lógica financiera
La sostenibilidad se ha convertido en un factor decisivo para clientes, reguladores e inversores. Ya no basta con declaraciones de intenciones, sino que se exige un impacto medible y vinculado a resultados económicos. En las decisiones de compra, esto se traduce en evaluar el impacto ambiental junto al efecto financiero, especialmente en las emisiones indirectas asociadas a la cadena de suministro.
La IA permite cruzar datos operativos y financieros para convertir la sostenibilidad en una variable gestionable, capaz de generar ahorros que financien la propia transición ambiental.
Cadenas de suministro resilientes y rentables
La resiliencia ha dejado de entenderse como una simple garantía de suministro. Hoy implica diseñar estructuras capaces de absorber disrupciones sin comprometer la rentabilidad. Esto exige diversificar proveedores, introducir opcionalidad y anticipar riesgos antes de que se materialicen.
En este ámbito, la IA aporta capacidad predictiva y análisis avanzado para evaluar escenarios, identificar alternativas y activar palancas de actuación con antelación, evitando decisiones reactivas que erosionen el margen.
Más allá de estas cinco claves, la experiencia demuestra que el éxito depende de una base sólida de datos, capacidades analíticas internas y modelos operativos alineados con objetivos financieros. Invertir en estas áreas permite pasar de una visión fragmentada del gasto a una comprensión integrada del valor, conectando información y decisiones de forma sistemática.
Fernando Vázquez, socio consultor de ERA Group España, señala que muchas organizaciones ya han experimentado con GenAI, pero pocas la han incorporado de forma real a su manera de decidir. En su opinión, en 2026 la diferencia no la marcará quién acumule más pruebas, sino quién sea capaz de traducir la IA en decisiones de compra que impulsen ingresos, protejan márgenes y refuercen la resiliencia del negocio.
El verdadero desafío es organizativo. Sin claridad en la toma de decisiones, definición de responsabilidades y una conexión directa entre análisis y resultados, incluso las herramientas más avanzadas corren el riesgo de quedarse en iniciativas tácticas sin impacto real en la cuenta de resultados. Integrar la IA de forma efectiva requiere liderazgo, visión estratégica y disciplina operativa para convertir la tecnología en un motor real de crecimiento.
