Adopción de inteligencia artificial en América Latina: claves para obtener resultados concretos
El 72% de las organizaciones de la región ya utiliza inteligencia artificial en al menos una función empresarial, pero la transformación efectiva requiere datos confiables, capacitación y un enfoque estratégico sostenido.
La implementación de inteligencia artificial (IA) en América Latina atraviesa una etapa de consolidación. Según McKinsey & Company, el 72% de las organizaciones en la región ha adoptado IA en al menos una función empresarial. Sin embargo, la mayoría aún enfrenta desafíos para traducir esa incorporación en mejoras tangibles en ventas, productividad o experiencia del cliente.
Raymond García, Data y Tech Business Regional Director de CSA Latam, subraya que el valor de la IA depende menos de la tecnología y más del enfoque aplicado. “Desde la llegada de GPT-3 en 2020, se han visto una explosión de casos, experimentos y titulares. Hoy, 8 de cada 10 empresas aseguran usar inteligencia artificial en alguna de sus áreas, pero son muchas menos las que pueden mostrar mejoras concretas en ventas, productividad o experiencia del cliente. Esto no es un problema de tecnología, sino de enfoque. Los resultados no dependen del modelo, sino de cómo se conecta con datos confiables, equipos preparados y objetivos de negocio claros”, sostiene García.
La experiencia demuestra que la IA solo genera impacto cuando se integra de forma habitual en los procesos corporativos. Para lograrlo, resulta indispensable contar con datos ordenados, sistemas de medición avanzados, talento capacitado y decisiones estratégicas sobre qué iniciativas escalar. “En primer lugar, implica apuntar a lo que duele. No se trata de tener veinte pilotos, sino de identificar dónde realmente se pierde tiempo o dinero y empezar por ahí. Definir cuál es el objetivo es clave, ya que, sin métricas claras, no hay historia que contar. Por otra parte, atacar la fricción con agentes será diferencial y para eso es necesario automatizar pasos repetitivos en flujos largos: soporte, QA o reporting. La clave está en comenzar con asistencia humana, ganar confianza y escalar con cuidado”, agrega el directivo.
La diferencia competitiva reside en la confiabilidad y activación de los datos, así como en la formación de los equipos para adoptar una mirada crítica y orientada a resultados. Según García, “la inteligencia artificial no es un destino, sino un camino que se recorre con disciplina, talento y datos confiables. Por eso hoy, en el mundo de la IA, la ventaja competitiva se construye día a día, lejos del hype y cerca de los resultados”.
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