La Inteligencia Artificial se ha convertido en un motor clave de transformación empresarial, capaz de redefinir procesos, mejorar la toma de decisiones y generar nuevas fuentes de valor. Según McKinsey, el 78% de las compañías ya utilizan IA en al menos una función de negocio, y su impacto económico global podría alcanzar los 4,4 billones de dólares en la próxima década. Ante este escenario, los CIO no pueden limitarse a gestionar la infraestructura tecnológica: deben liderar la adopción de la IA como una prioridad estratégica, asegurando que los proyectos estén alineados con los objetivos del negocio.
En este escenario el rol del CIO es fundamental porque la implementación de la IA implica decisiones críticas de infraestructura, gobernanza y talento. Es responsabilidad de estos líderes garantizar que la organización cuente con datos de calidad, plataformas escalables y políticas de seguridad que protejan la información sensible. Asimismo, deben romper con los silos tradicionales de TI y fomentar la creación de equipos colaborativos y multifuncionales, capaces de combinar experiencia técnica con conocimiento de negocio.
Además, los CIO deben medir y comunicar el impacto de la IA más allá de los indicadores financieros de corto plazo. Se trata de demostrar cómo la tecnología mejora la eficiencia operativa, la experiencia del cliente y la resiliencia organizacional, al tiempo que impulsa la innovación continua. Para lograrlo, hemos preparado una pequeña guía para abordar los desafíos cada vez más comunes de la implementación de la IA en las organizaciones modernas.
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¿Cuáles son los pasos clave para una implementación exitosa de Inteligencia Artificial en la empresa?
La implementación de la Inteligencia Artificial en una organización es un ciclo continuo e iterativo, más que un proceso lineal. Este marco integra diversos modelos de la industria en un ciclo de vida que puede dividirse en 7 grandes fases como son:
Fase 1: Diagnóstico y evaluación
Esta constituye el primer paso de mitigación de riesgos en la adopción de proyectos de Inteligencia Artificial. Su propósito es realizar una revisión exhaustiva del estado actual de la organización y determinar su grado de preparación para implementar la IA. En este proceso se identifican posibles brechas estratégicas, técnicas y culturales que podrían poner en riesgo el éxito de la iniciativa.
Las actividades principales incluyen la preparación organizacional, que evalúa el nivel de conocimiento sobre IA en directivos y empleados, además de la conformación de un comité multifuncional que garantice la alineación con los objetivos del negocio. También contempla la preparación de datos, que consiste en auditar la calidad, integridad y consistencia de la información disponible, detectando fragmentaciones o deficiencias que podrían dificultar el entrenamiento de los modelos.
Asimismo, se aborda la infraestructura técnica, con un análisis de la capacidad actual de cómputo, almacenamiento e integración para determinar si soporta las exigencias de soluciones de IA. Finalmente, se considera la preparación cultural, donde se examinan los procesos de trabajo y la disposición al cambio de las partes interesadas, a fin de anticipar y gestionar la resistencia que pueda surgir durante la implementación.
Fase 2: Definición de objetivos y alcance del problema
La Fase 2 es un punto crítico del proceso, ya que en ella los desafíos de negocio se convierten en problemas específicos y medibles que la Inteligencia Artificial puede resolver. Durante esta etapa se definen los objetivos del proyecto, se establecen las métricas de éxito y se busca la alineación entre todas las partes interesadas. Un alcance mal diseñado o apresurado suele ser una de las principales causas de fracaso, generando sobrecostos y modelos ineficaces en producción.
Las actividades centrales incluyen la realización de sesiones de trabajo con equipos multifuncionales, cuyo fin es identificar y categorizar posibles casos de uso. Este ejercicio permite explorar diferentes alternativas y priorizar aquellas que representen mayor valor estratégico para la organización.
Otro paso clave es la definición de objetivos claros y cuantificables bajo el marco SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazo definido), lo que asegura metas concretas y accionables. Finalmente, se evalúa la viabilidad de la IA considerando costos, riesgos y alternativas, para evitar destinar recursos a proyectos donde la Inteligencia Artificial no aporte un beneficio real.
Fase 3: Selección de casos pilotos
La Fase 3 se orienta a la selección de un proyecto piloto con alta probabilidad de éxito, equilibrando el impacto en el negocio con la viabilidad técnica. El enfoque consiste en priorizar iniciativas de ‘ganancias rápidas’ (quick wins), es decir, proyectos capaces de generar beneficios tangibles con una inversión reducida.
Entre las actividades principales está la documentación de casos de uso potenciales, considerando aspectos como la oportunidad de negocio, los requisitos tecnológicos, la disponibilidad y preparación de los datos, así como los costos estimados. Este análisis inicial permite contar con una visión clara y comparativa de cada alternativa.
Asimismo, se recomienda establecer un sistema de puntuación o marco de priorización que permita clasificar objetivamente los proyectos. Con ello, la toma de decisiones pasa de ser un ejercicio subjetivo a uno basado en datos, facilitando el respaldo de la alta dirección.
Fase 4: Desarrollo e integración
La fase de desarrollo es donde se crea la solución de IA. A diferencia de los proyectos de TI tradicionales, es una fase que avanza mediante ciclos repetitivos y se fundamenta en el análisis de datos. Las actividades clave incluyen:
- Preparación de Datos: Esta es posiblemente la etapa más crítica y que consume más tiempo. Implica la limpieza, normalización y enriquecimiento de los datos sin procesar para garantizar que sean adecuados para el entrenamiento del modelo. Para la IA generativa, también incluye la preparación de documentos de soporte y la garantía de que su formato sea óptimo.
- Creación del Modelo: Los científicos de datos experimentan con múltiples algoritmos, entrenando, validando y ajustando modelos de forma iterativa contra conjuntos de datos de reserva. Esto incluye la selección del modelo, que requiere una cuidadosa consideración de factores como la modalidad, la precisión y la latencia.
- Integración: Este paso implica garantizar que la nueva solución de IA sea compatible y pueda integrarse sin problemas en la infraestructura de TI y los flujos de trabajo comerciales existentes.
Fase 5: Pruebas y validación
La fase de pruebas resulta esencial para asegurar que la solución de Inteligencia Artificial sea confiable y cumpla con los objetivos establecidos antes de su despliegue en un entorno productivo. De hecho, esta etapa puede requerir hasta el 30% del tiempo total de implementación, lo que refleja su importancia en la mitigación de riesgos y la validación de resultados.
Las actividades principales comprenden la evaluación del modelo mediante conjuntos de datos de reserva y escenarios reales, la validación del rendimiento frente a las métricas definidas en la fase de alcance y la prueba de aceptación de usuarios, cuyo propósito es recoger retroalimentación de los usuarios finales para garantizar que la solución sea funcional y responda a sus necesidades.
Fase 6: Despliegue y escalamiento
La fase de despliegue consiste en llevar el proyecto piloto exitoso a un entorno de producción a gran escala. Para lograrlo, se requiere una coordinación precisa entre tecnología, procesos y personas, con el fin de garantizar una transición ordenada y sin interrupciones significativas en la operación.
Las acciones centrales incluyen la optimización de la infraestructura para asegurar escalabilidad y rendimiento, la ejecución de lanzamientos por fases que faciliten la gestión del cambio y la integración entre diferentes áreas, y la creación de políticas de gobernanza que contemplen principios éticos, seguridad y cumplimiento normativo en la operación de la solución a gran escala.
Fase 7: Monitoreo y mejora continua
La fase final corresponde a un ciclo continuo cuyo propósito es asegurar que la solución de Inteligencia Artificial mantenga su efectividad y relevancia en el tiempo. El objetivo principal es maximizar el valor a largo plazo de la inversión mediante la optimización constante y la adaptación a nuevas condiciones.
Entre las actividades más relevantes se encuentran el monitoreo permanente del rendimiento del modelo y de la deriva de los datos, el establecimiento de prácticas de MLOps para automatizar y optimizar el ciclo de vida de la IA, y la realización de revisiones periódicas que verifiquen que la solución siga respondiendo a las necesidades cambiantes del negocio y generando un retorno de inversión sostenido.
¿Qué criterios debe considerar un directivo al seleccionar proyectos piloto de IA?
La selección de un proyecto piloto de IA es una decisión estratégica. Para los directivos, el reto está en equilibrar la ambición con la practicidad: elegir un proyecto que genere resultados medibles y, al mismo tiempo, impulse la credibilidad interna. Para ello, es fundamental guiar la decisión con criterios claros y objetivos, en lugar de basarse únicamente en percepciones.
Entre los factores a considerar se encuentran el impacto potencial en el negocio, es decir, la capacidad del proyecto para generar valor financiero mediante eficiencia, reducción de costos o incremento de ingresos; la viabilidad técnica, que analiza la complejidad de la solución y la capacidad del equipo para ejecutarla; la disponibilidad y calidad de los datos, dado que sin información suficiente y confiable el proyecto carece de base sólida; y la alineación con la estrategia de negocio, lo que asegura que la iniciativa respalde las prioridades organizacionales y no se convierta en un esfuerzo aislado.
Para tomar una decisión objetiva, resulta útil un marco de priorización, como la Matriz de Valor vs. Esfuerzo, que permite clasificar los proyectos según los beneficios esperados y los recursos necesarios. Bajo este enfoque, los proyectos de ‘ganancias rápidas’ (alto valor, bajo esfuerzo) son los más adecuados como pilotos, ya que demuestran resultados rápidos y fortalecen la confianza en la IA. En cambio, los proyectos de mayor escala (alto valor, alto esfuerzo) requieren más planificación y recursos, por lo que deben reservarse para fases posteriores, una vez construida la experiencia y el respaldo organizacional.
Checklist para la Selección de Proyectos Piloto de IA
El siguiente checklist es una herramienta para que los directivos evalúen y califiquen sistemáticamente cada proyecto de IA potencial. Las cifras incluidas en el mismo son solo un ejemplo:
| Criterio | Pregunta a hacer | Ponderación (1-5) | Puntuación (1-5) | Puntuación ponderada |
| ROI Financiero potencial | ¿Este proyecto tiene una clara visión de reducción de costos o aumento de ingresos? | 5 | ||
| Alineación estratégica | ¿Este proyecto apoya directamente una de las principales prioridades organizacionales (p. ej., experiencia del cliente, eficiencia operativa)? | 5 | ||
| Preparación de datos | ¿Los datos necesarios están disponibles, limpios y en un formato utilizable? ¿Hay brechas que deban abordarse? | 4 | ||
| Viabilidad técnica | ¿La técnica de IA requerida es bien comprendida? ¿Tenemos las herramientas y el talento adecuados? | 3 | ||
| Esfuerzo de implementación | ¿Es este un proyecto manejable con un alcance y cronograma definidos (p. ej., alcanzable en 3-6 meses)? | 3 | ||
| Apoyo de las partes interesadas | ¿Apoyan esta iniciativa las principales partes interesadas y los usuarios finales? | 2 | ||
| Riesgo ético/legal | ¿Hay que abordar cuestiones éticas o de privacidad importantes? | 2 |
¿Cómo estructurar equipos y roles para proyectos de IA en empresas medianas y grandes?
Construir un equipo de IA eficaz requiere un enfoque estratégico para los roles, la estructura organizacional y la colaboración. Es un cambio de los departamentos tradicionales y aislados a equipos ágiles y multifuncionales que combinan la experiencia técnica con la visión de negocio.
La elección de la estructura organizacional para equipos de IA depende del tamaño de la empresa, sus recursos y el nivel de madurez alcanzado en esta tecnología. A medida que una organización avanza en el uso de la Inteligencia Artificial, su estructura debe adaptarse para responder a la mayor complejidad y demanda de proyectos.
Existen distintos modelos de organización. La estructura de estrella o Centro de Excelencia centraliza la experiencia en un único equipo, lo que facilita el inicio y la alineación estratégica, aunque puede convertirse en un cuello de botella con el crecimiento. La estructura de matriz combina equipos especializados en dominios de negocio con un equipo central horizontal, lo que equilibra profundidad y colaboración, aunque exige una gestión más compleja.
Por su parte, la estructura totalmente integrada distribuye el talento de IA en cada unidad de negocio, favoreciendo la especialización y la comunicación directa, pero con el riesgo de generar silos y prácticas dispares.Más allá de la estructura adoptada, la colaboración efectiva es un factor esencial para el éxito de los proyectos de IA. Para lograrlo, resulta clave establecer canales de comunicación confiables, como reuniones periódicas y plataformas de documentación centralizada, que prevengan malentendidos y retrasos en la ejecución.
La siguiente tabla detalla los roles principales requeridos para un proyecto de IA exitoso, sus funciones principales y sus interdependencias.
Roles y Funciones Clave en un Proyecto de IA
| Rol | Responsabilidades principales | Funciones clave |
| Líder de IA/Producto | Define la visión y estrategia de IA; asegura la alineación con los objetivos de negocio; prioriza las oportunidades de IA; supervisa el cumplimiento ético. | Supervisión estratégica, Comunicación efectiva, Alineación de la Visión |
| Gerente de producto de IA | Traduce las necesidades de negocio en características de IA; coordina entre los equipos técnicos y de negocio. | Definición de requisitos, Gestión de proyectos y partes Interesadas |
| Científico de datos | Desarrolla y ajusta modelos de aprendizaje automático; experimenta con algoritmos para extraer conocimientos de los datos. | Creación de modelos, Diseño de algoritmos, Análisis de datos |
| Ingeniero de aprendizaje automático | Convierte los modelos en soluciones robustas, escalables y listas para producción; gestiona el despliegue y monitoreo de modelos. | Ingeniería de producción, integración de modelos, optimización de rendimiento |
| Ingeniero de datos | Construye y mantiene las tuberías de datos y la infraestructura; asegura que los datos sean de alta calidad, limpios y accesibles. | Gobernanza de datos, desarrollo ETL (Extract, Transform, Load), gestión de almacenamiento de datos |
| IT & DevOps/MLOps | Proporciona soporte de infraestructura; gestiona recursos en la nube; implementa tuberías de integración continua/entrega continua (CI/CD). | Gestión de infraestructura, integración de sistemas, seguridad y escalabilidad |
| Experto en dominio / Analista de negocio | Proporciona conocimiento específico de la industria y contexto de negocio; ayuda a definir correctamente los problemas e interpretar las salidas del modelo. | Contexto de negocio, análisis de requisitos, experiencia en el mercado |
| Gobernanza de IA / Oficial de ética | Asegura que los modelos sean justos y sin sesgos; garantiza el cumplimiento de las regulaciones de privacidad de datos. | Supervisión ética, gestión de cumplimiento y mitigación de riesgos |
¿Qué desafíos comunes enfrentan las empresas durante la implementación práctica de IA?
La adopción de la Inteligencia Artificial enfrenta múltiples obstáculos que, si no se abordan de manera proactiva, pueden comprometer el éxito de los proyectos. Estos desafíos no son independientes, sino que forman una red interconectada que refleja, en gran medida, la ausencia de una planificación estratégica sólida. Entre los más comunes se encuentran estos:
- Mala calidad y disponibilidad de los datos: Los datos incompletos, fragmentados o defectuosos afectan la precisión de los modelos.Conducen a resultados sesgados o inexactos, erosionando la confianza en la solución.
- Resistencia organizacional al cambio:Los empleados suelen temer el reemplazo de sus funciones o rechazar nuevos flujos de trabajo. Este es un desafío cultural más que técnico, que se agrava sin comunicación clara y participación temprana.
- Integración con sistemas heredados: Muchas organizaciones dependen de plataformas obsoletas, poco documentadas y sin capacidad para soportar IA moderna. La falta de compatibilidad dificulta el procesamiento en tiempo real y el uso de análisis avanzados.
- Problemas de escalabilidad: Algunos pilotos exitosos no logran pasar a producción por falta de infraestructura o recursos planificados para el crecimiento. Esto provoca que proyectos prometedores se abandonen.
- Altos costos y ROI incierto: La inversión inicial puede percibirse como excesiva. La dificultad de conectar el gasto con beneficios tangibles genera resistencia en el liderazgo y las partes interesadas.
- Preocupaciones éticas y legales: Riesgos relacionados con sesgos en los modelos, violación de privacidad o propiedad intelectual. Si los datos de entrenamiento no son representativos, la IA puede reproducir o incluso ampliar discriminaciones existentes.
Alguna soluciones a estos desafíos
Superar los retos en la implementación de la Inteligencia Artificial requiere un enfoque que combine formación, gestión del cambio y optimización de procesos. La capacitación continua es un factor esencial para reducir la brecha de talento, aumentar la confianza en la tecnología y garantizar que tanto directivos como empleados cuenten con las competencias necesarias para aprovechar el potencial de la IA.
Otro elemento clave es la estrategia de implementación gradual, que permite iniciar con proyectos piloto y casos de uso específicos. Esta aproximación ayuda a medir el retorno de inversión, ajustar procesos de manera controlada e integrar la IA de forma progresiva dentro de la organización. En paralelo, la comunicación clara y la gestión del cambio resultan indispensables para disminuir la resistencia, generar confianza entre los empleados y transmitir los beneficios de la tecnología.
En el ámbito técnico, la optimización de los datos es fundamental. Auditar, limpiar y estructurar la información desde las primeras fases asegura la fiabilidad de los modelos y reduce riesgos asociados a la privacidad. Asimismo, el cumplimiento de marcos normativos y éticos mediante políticas de responsabilidad, evaluación de sesgos y prácticas transparentes refuerza la confianza en el uso de algoritmos y protege la reputación de la organización.
Además, la elección de herramientas y plataformas accesibles y escalables facilita la integración de la IA en la infraestructura existente, reduciendo costos y mejorando la sostenibilidad a largo plazo. Una tabla detallando algunas soluciones frente a los retos posibles es:
| Desafío | Descripción | Estrategia de solución |
| Problemas de datos | La mala calidad, inconsistencia o fragmentación de los datos socava la precisión y confiabilidad del modelo. | Implementar políticas claras de gobernanza de datos, utilizar herramientas automatizadas de limpieza y validación de datos, y realizar auditorías de datos regulares. |
| Resistencia al cambio | Los empleados temen la pérdida de empleo o se sienten incómodos con los nuevos flujos de trabajo, lo que lleva a una mala adopción. | Involucrar a los empleados temprano en la planificación, proporcionar una comunicación clara sobre el papel de la IA e invertir en programas de capacitación y formación. |
| Sistemas heredados | Los sistemas obsoletos o mal documentados son incompatibles con las soluciones de IA modernas. | Aprovechar arquitecturas modulares y centradas en la API y adoptar un enfoque de integración por fases para minimizar la interrupción y la complejidad. |
| Problemas de escalabilidad | Los pilotos exitosos no logran la transición a operaciones a gran escala debido a la falta de planificación. | Planificar el crecimiento desde el principio construyendo sistemas de IA modulares y asegurando que la infraestructura pueda soportar una carga de trabajo mayor. |
| ROI incierto | La dificultad de conectar los costos con beneficios tangibles conduce a la resistencia presupuestaria. | Comenzar con pilotos pequeños y de alto impacto que demuestren ganancias rápidas y medibles y un claro retorno de la inversión. |
| Preocupaciones éticas | El sesgo, las violaciones de la privacidad y la infracción de la propiedad intelectual plantean riesgos significativos. | Establecer un marco ético claro, usar conjuntos de datos diversos para el entrenamiento y realizar auditorías regulares para detectar sesgos y cumplir con las normativas. |
¿Cómo medir el éxito y el retorno de inversión (ROI) en proyectos de Inteligencia Artificial?
Para garantizar la inversión continua en proyectos de Inteligencia Artificial y orientar futuras mejoras, las organizaciones necesitan una metodología clara e integral para medir su valor. Limitarse únicamente al ROI financiero de corto plazo puede ser un error común, ya que puede llevar a descartar proyectos con un impacto estratégico más duradero, capaces de generar ventajas competitivas a largo plazo.
El cálculo tradicional del retorno de la inversión (ROI) parte de la fórmula ROI = (Beneficios Netos / Costos Totales) × 100. Para que sea completo, debe considerar todos los costos, incluyendo inversión inicial en hardware, software y capacitación; gastos operativos como mantenimiento y licencias; y costos ocultos como adquisición de datos, cumplimiento normativo y costos de oportunidad.
En cuanto a los beneficios, estos abarcan tanto resultados cuantitativos —como reducción de costos operativos o generación de ingresos— como cualitativos, entre ellos la mejora de la reputación, la satisfacción del cliente o la creación de diferenciación en el mercado.
Medir el éxito de la IA exige un enfoque metódico que complemente el ROI con indicadores clave de desempeño (KPI). Entre ellos, la eficiencia operacional, que mide reducción de tiempos de proceso, disminución de errores o mayores niveles de automatización; y la satisfacción del cliente, que se evalúa a través de tiempos de respuesta más cortos, mayor retención de usuarios o tasas de adopción de nuevas soluciones impulsadas por IA.
Otros KPI relevantes son el crecimiento de los ingresos, que permite identificar la contribución de la IA en generación de leads, ventas adicionales o participación en ingresos totales, y el rendimiento técnico, que mide la precisión de los modelos, el tiempo de actividad de los sistemas y la latencia.
En conjunto, este enfoque multidimensional ofrece una visión más completa del impacto de la IA y ayuda a las organizaciones a justificar sus inversiones, demostrar valor tangible y sostener su estrategia de transformación digital.
Ejemplo de plantilla de KPI para un Proyecto de IA
La siguiente plantilla proporciona una forma estructurada de rastrear el éxito en estas dimensiones, institucionalizando la práctica de medir el valor desde el inicio del proyecto.
| Nombre de la Métrica | Categoría | Valor base | Valor Objetivo | Frecuencia de medición | Herramientas/Métodos |
| Reducción del Tiempo de Proceso | Operacional | Mensual | Seguimiento de Tiempos, Registros del Sistema | ||
| Ahorro de Costos | Financiero | Trimestral | Análisis Costo-Beneficio, Informes de Presupuesto | ||
| Puntuación de Satisfacción del Cliente | Cliente | Mensual | Encuestas, Formularios de Comentarios | ||
| Nuevos Leads Generados | Ingresos | Mensual | CRM, Análisis de Marketing | ||
| Precisión del Modelo | Técnico | Bisemanal | Pruebas del modelo, Paneles de rendimiento | ||
| Tiempo de Actividad del Sistema | Técnico | Continuo | Software de monitoreo | ||
| Tasa de Adopción del Usuario | Cliente | Mensual | Análisis de usuarios, datos de inicio de sesión |
¿Qué errores deben evitar los directivos al implementar IA en el entorno empresarial?
La implementación de la Inteligencia Artificial en las empresas no debe entenderse solo como un proyecto técnico, sino como una verdadera iniciativa de gestión del cambio. Muchos de los fracasos en este tipo de proyectos surgen de errores de dirección que pueden prevenirse con planificación, expectativas realistas y una visión estratégica clara. Reconocer estos riesgos desde el inicio permite a los líderes aumentar la probabilidad de éxito y evitar pérdidas innecesarias.
Uno de los errores más comunes es establecer expectativas poco realistas, creyendo que la IA es una solución inmediata para cualquier problema. Este enfoque suele generar desperdicio de recursos y frustración en las partes interesadas al no obtener resultados tangibles. Para evitarlo, los directivos deben promover una etapa inicial de alineación en la que se definan objetivos concretos y una hoja de ruta viable.
A esto se suma el riesgo de malas prácticas de datos: si la calidad, consistencia y accesibilidad de los datos se descuida, los modelos generarán resultados sesgados e inexactos. La recomendación es priorizar la gestión de datos, aplicar procesos de validación y utilizar herramientas automatizadas de limpieza.
Otro factor crítico es el elemento humano. Subestimar la resistencia al cambio o no ofrecer la capacitación adecuada puede provocar oposición, baja productividad y estancamiento. La solución está en involucrar a los empleados desde etapas tempranas, comunicar de manera clara los beneficios de la IA en sus funciones y diseñar programas de formación y recapacitación.
De igual forma, ignorar la gobernanza y la ética representa un riesgo grave: problemas de privacidad, sesgos o incumplimientos legales pueden derivar en sanciones, pérdida de confianza y daño reputacional. La clave es establecer marcos de uso responsable, políticas de seguridad y prácticas de protección de datos desde el inicio.
También es frecuente tratar la IA como un silo, aislándola de la estrategia empresarial general. Cuando esto ocurre, los proyectos se convierten en experimentos costosos sin impacto real. Para evitarlo, la IA debe integrarse en los flujos de trabajo y en el ciclo de vida del producto, fomentando la colaboración entre áreas para generar resultados medibles. Asimismo, muchas iniciativas se detienen tras un piloto exitoso por falta de planificación para el escalado. Esto impide aprovechar todo el valor a largo plazo. Los directivos deben diseñar sistemas modulares, escalables y con infraestructura adecuada para sostener el crecimiento.
¿Qué casos de éxito ilustran buenas prácticas en la adopción de IA en empresas de Latinoamérica?
Los siguientes casos de éxito ilustran cómo se está utilizando la IA en empresas latinoamericanas, destacando un enfoque pragmático centrado en resolver desafíos regionales únicos. Los ejemplos demuestran que la IA no es solo para la eficiencia incremental, sino que puede ser una herramienta para la transformación fundamental del negocio y de la sociedad.
Yana (Latinoamérica – salud mental): Plataforma digital que utiliza IA para brindar acompañamiento en salud mental en una región con escasez de profesionales en el área.
Ha alcanzado más de 5 millones de usuarios, demostrando que la IA puede crear nuevas categorías de servicios de alto impacto social.
Codelco (Chile – minería): Utiliza IA para analizar datos de sensores en tiempo real con el fin de optimizar procesos mineros y reducir el impacto ambiental de sus operaciones.
Como resultado, logró una reducción del 15% en el uso de agua y del 8% en consumo de energía, contribuyendo a una minería más sostenible.
Dasa (Brasil – salud): Implementó IA para preseleccionar estudios radiológicos normales, permitiendo a los radiólogos humanos enfocarse en casos más complejos. Esta estrategia redujo los tiempos de diagnóstico en un 30%, mejorando la eficiencia y acelerando la atención a los pacientes.
Fracttal (Colombia/Perú – manufactura): Emplea sistemas de mantenimiento predictivo basados en IA que analizan datos de rendimiento y anticipan fallas antes de que ocurran. Gracias a ello, sus clientes redujeron en un 37% el tiempo de inactividad inesperada, optimizando la producción y disminuyendo costos.
Kueski (México – servicios financieros): Evalúa la solvencia crediticia mediante datos alternativos como pagos móviles y hábitos digitales, lo que permite incluir a personas sin historial bancario. La empresa ha otorgado millones en créditos, con tasas de incumplimiento comparables a la banca tradicional.
Prometea (Argentina – sector público): Sistema de IA utilizado en la fiscalía pública para automatizar el análisis de documentos legales y redactar decisiones preliminares.
Redujo los tiempos de procesamiento de meses a pocos días y ha gestionado más de 300,000 casos, ampliando el acceso a la justicia.
