La conversación sobre inteligencia artificial (IA) en América latina cambió rápidamente en los últimos años. Las empresas ya experimentan con asistentes generativos, automatización, análisis de datos o herramientas basadas en IA en distintas áreas del negocio.
Sin embargo, todavía existe una diferencia importante entre usar la inteligencia artificial de forma puntual y convertirla efectivamente en ganancias de productividad operacional. El avance tecnológico abrió nuevas posibilidades, pero el verdadero desafío sigue siendo convertir ese potencial en resultados consistentes para el negocio.
Hoy, el principal desafío de las empresas ya no es acceder a la tecnología. Es integrarla a la operación de forma eficiente, conectando procesos, datos, personas y toma de decisión. Diversos estudios recientes muestran que América latina todavía enfrenta importantes desafíos para avanzar en una transformación digital más estructural.
La CEPAL advirtió en un informe que la digitalización productiva en la región sigue siendo desigual y fragmentada, condicionada por factores como infraestructura, capacidades internas, disponibilidad de datos y coordinación entre políticas productivas y tecnológicas. El organismo también señala que muchas iniciativas digitales aún enfrentan problemas de articulación y gobernanza, limitando su impacto sobre productividad y competitividad. Esto demuestra que la adopción tecnológica, por sí sola, no garantiza una transformación profunda sin una estrategia que integre la operación.
En la práctica, eso significa que muchas empresas ya comenzaron a incorporar IA y automatización en áreas específicas, pero todavía enfrentan dificultades para conectar datos, procesos y toma de decisión de forma integrada. Buena parte de la adopción tecnológica todavía no logra traducirse plenamente en resultados concretos de productividad operacional. Muchas iniciativas siguen concentradas en proyectos aislados, sin generar un impacto transversal en el negocio.
Cómo dejar los proyectos departamentales para transformar la operación real con IA
Por eso, la próxima etapa de la inteligencia artificial dentro de las empresas probablemente será menos visible, pero mucho más estratégica: menos asociada al efecto “viral” de las herramientas generativas y más vinculada a integración operacional, automatización de flujos, análisis de datos en tiempo real y capacidad de ejecución. Será una evolución marcada por su incorporación a la operación cotidiana, más que por el uso de aplicaciones específicas.
Qué debe cambiar en la estructura tecnológica de las empresas para avanzar en IA
La discusión empieza a desplazarse desde “qué herramienta usar” hacia “cómo transformar la productividad“. Y eso exige una base tecnológica más madura. En América latina, muchas organizaciones todavía enfrentan desafíos relacionados con actualización de sistemas de gestión, migración a la nube, organización de datos y estandarización de procesos.
Sin esa estructura, la inteligencia artificial termina funcionando de forma aislada, limitada a iniciativas departamentales o experimentos de corto plazo, sin generar una ganancia efectiva para el negocio. La integración entre tecnología y operación será determinante para obtener beneficios sostenibles.
Javier Marbec
Cómo combinar la inteligencia humana con la capacidad de las máquinas
Al mismo tiempo, el BID advierte en un informe que América latina continúa enfrentando restricciones estructurales vinculadas al bajo crecimiento de la productividad, incluso en un contexto de resiliencia económica regional. Ese escenario refuerza la importancia de utilizar la innovación para mejorar la eficiencia y la competitividad.
Por eso, la conversación sobre inteligencia artificial también necesita incorporar una dimensión humana y operacional. La IA puede acelerar análisis, automatizar tareas repetitivas y reducir fricciones operativas. Pero la capacidad de interpretar contexto, conectar áreas, tomar decisiones estratégicas y adaptar procesos continúa dependiendo de las personas. La tecnología amplía capacidades, pero no reemplaza el criterio humano.
Más que reemplazar capacidades humanas, lo que las empresas necesitan es buscar ampliar su productividad y velocidad de ejecución combinando inteligencia artificial con inteligencia humana, es decir, conocimiento operacional, experiencia de negocio y gestión integrada para responder con mayor agilidad a los desafíos del mercado.
En ese contexto, la diferencia competitiva probablemente no estará en quién adopte primero una herramienta de IA, sino en quién consiga integrarla mejor a su operación. La próxima ola de inteligencia artificial en América latina no será definida solamente por acceso tecnológico. Será una evolución marcada por su incorporación a la operación cotidiana, más que por el uso de aplicaciones específicas.
(*) Director para mercado internacional de Tovs.
