Tec5 plantea cómo adoptar inteligencia artificial con pilotos acotados y objetivos claros

La adopción de inteligencia artificial (IA) en empresas dejó de estar asociada a pruebas aisladas y pasó a ocupar un lugar en la agenda operativa, con impacto potencial en productividad, ventas y atención al cliente. En ese contexto, Fernando Cabello, CEO de Tec5, planteó que uno de los riesgos recurrentes es avanzar sin estrategia, sin datos ordenados y sin pilotos bien definidos, una combinación que suele derivar en implementaciones fallidas.

El directivo sostuvo que el diferencial entre una inversión que genera valor y otra que fracasa no se define por la herramienta elegida, sino por la forma en que se integra al negocio. “Implementar IA no consiste en sumar herramientas por tendencia, sino en integrar soluciones concretas a la operación diaria, para automatizar tareas repetitivas, optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y responder con más velocidad a un mercado cada vez más exigente”, dijo Cabello, CEO de Tec5.

La compañía, especializada en el desarrollo de soluciones de IA para pymes en América Latina, puso el foco en el desafío de iniciar ese camino sin caer en proyectos sobredimensionados, costosos o difíciles de sostener. En esa lógica, Cabello ubicó los primeros avances en tareas repetitivas que consumen horas del equipo y que pueden ordenarse con automatización: clasificación de consultas, carga de datos, ordenamiento de información, automatización de respuestas, seguimiento comercial o soporte al cliente.

El criterio, señaló, es priorizar casos de uso acotados y medibles antes de encarar iniciativas de mayor alcance. “Lo que mejor funciona, al principio, no suele ser la automatización más ambiciosa, sino la más repetitiva. Ahí es donde la empresa empieza a liberar tiempo, ordenar procesos y ver impacto real”, detalló Cabello.

Dentro de los espacios donde la IA ya genera resultados concretos, el CEO enumeró cinco frentes: automatización operativa, atención al cliente, ventas y marketing, análisis de datos para decisiones de negocio y ciberseguridad. El eje, en todos los casos, es evitar transformar la operación “de golpe” y avanzar con un proceso ordenado: definir el problema, revisar datos y sistemas, elegir la solución adecuada, lanzar un piloto, medir resultados y recién después escalar.

Cabello también advirtió sobre un freno habitual: esperar “la tecnología perfecta” antes de iniciar el trabajo. “Muchas empresas se frenan porque creen que primero tienen que elegir la tecnología perfecta. En realidad, lo más importante es empezar con una solución útil, bien integrada y alineada con el caso de uso”, agregó.

Para el directivo, el error más común no es tecnológico sino estratégico: intentar implementar agentes, automatizaciones o herramientas generativas sin revisar la calidad de los datos, la madurez de los sistemas o la capacidad del equipo para adoptar el cambio. En ese marco, señaló que una implementación seria requiere infraestructura, integración con sistemas existentes, capacitación interna, monitoreo continuo y criterios de seguridad, para evitar escalar sin control.

“La discusión ya no pasa por si una empresa va a usar inteligencia artificial o no. La verdadera diferencia va a estar en cómo la implemente, con qué objetivo y con qué capacidad para convertirla en resultados”, concluyó Cabello.