Mientras muchos sueñan con soluciones automatizadas y asistentes inteligentes, la mayoría de las organizaciones en la región aún no cuenta con la data mínima para que la inteligencia artificial tenga impacto real.
Por Juan Santiago, CEO y Founder de Santex
En América Latina la conversación sobre inteligencia artificial se ha instalado con fuerza en directorios empresariales, roadmaps de innovación y hasta en las agendas públicas. Pero hay una pregunta que pocas veces se formula con suficiente honestidad: ¿están nuestras empresas realmente listas para adoptar IA que genere valor? La respuesta, desde mi experiencia, no está en los algoritmos, ni en los laboratorios, ni siquiera en la tecnología de última generación. Está en los datos.
Muchas organizaciones ven en la inteligencia artificial un atajo hacia la eficiencia, pero ignoran una verdad esencial: sin una base sólida de datos, la IA no es más que una promesa sofisticada. Automatizar sin diagnosticar es como acelerar en punto muerto. Por eso, antes de pensar en soluciones de IA, el verdadero desafío es volverse data-centrista.
Este proceso implica revisar la infraestructura tecnológica, evaluar la madurez digital, diagnosticar el nivel de analítica existente y, sobre todo, entender el ciclo de vida de los datos dentro de la operación. Solo así se puede hablar con seriedad de “data readiness”, ese estado en el que los datos no solo existen, sino que están listos para alimentar decisiones inteligentes.
En nuestra región, donde los recursos son finitos y la presión por resultados es constante, diseñar una estrategia de IA con foco en impacto positivo es urgente. No se trata solo de eliminar tareas manuales con automatización inteligente. Se trata de diseñar procesos que generen un aprendizaje a partir de sí mismos, que reduzcan costos, que agilicen respuestas y que respalden con datos precisos las decisiones en áreas críticas.
Hemos visto casos concretos en los que, tras un diagnóstico correcto, la implementación de IA y automatización robótica de procesos ha generado mejoras de hasta un 30% en eficiencia operativa. ¿La clave? Preguntar bien desde el inicio. La IA no empieza con modelos. Empieza con un objetivo claro y consciente de los desafíos y el respaldo de datos consistentes.
Además, otro componente fundamental es la ingeniería orientada al cliente: la IA debe integrarse al flujo real de trabajo, a la cultura de la empresa y, sobre todo, a las necesidades del usuario final. Desde asistentes virtuales hasta visión por computadora, el desarrollo con impacto positivo va mucho más allá del código: es propósito, tener claro para qué hacemos lo que hacemos.
Todo esto exige una metodología clara. Sensibilizar a los equipos. Diagnosticar capacidades reales. Identificar casos de uso con retorno de inversión comprobable. Prototipar soluciones. Acompañar la implementación con asesoría técnica y económica. Y hacerlo en etapas, según la madurez y tamaño de cada organización.
En este camino, el analista de datos se convierte en figura estratégica. Es quien conecta el negocio con la tecnología, quien entiende dónde tiene sentido aplicar IA y qué se puede automatizar sin perder el control. Hoy, el analista de datos vale más que el código. Porque es quien transforma el caos en decisiones. La IA es el nuevo copiloto de las empresas. Pero si no sabés a dónde vas, no importa qué tan avanzado sea el sistema que te guía. América Latina no necesita más promesas de inteligencia artificial. Necesita datos que hablen, procesos que aprendan y líderes que decidan con propósito.
