La inteligencia artificial ocupa hoy el centro de la conversación tecnológica. Sin embargo, detrás de cada proyecto exitoso hay un elemento menos visible pero absolutamente determinante: la infraestructura tecnológica sobre la que se construye.
Para Juan Ozino Caligaris, co-founder de Nubity, la adopción real de inteligencia artificial dentro de las empresas depende menos de la herramienta elegida y mucho más de la madurez tecnológica de cada organización. En diálogo con Future Talks, explicó que la nube se vuelve una pieza clave para que las compañías puedan avanzar en este camino.
“Hoy las empresas para poder incorporar la inteligencia artificial a sus procesos es muy necesario que estén en la nube. Es casi imprescindible que sus sistemas sean modernos”, afirmó.
Según el ejecutivo, el cambio no implica necesariamente reemplazar sistemas que funcionan, pero sí adaptarlos a un nuevo escenario donde las aplicaciones interactúan constantemente entre sí, consumen datos desde múltiples fuentes y requieren capacidad de escalamiento para responder a demandas variables.
En este contexto, la nube se convierte en una plataforma habilitadora para la innovación. No solo permite almacenar información o ejecutar aplicaciones, sino que facilita la integración de tecnologías emergentes como inteligencia artificial, automatización y análisis avanzado de datos.
Las condiciones para que la inteligencia artificial funcione
Una de las ideas que Ozino Caligaris remarca es que muchas veces el debate sobre inteligencia artificial se enfoca en las capacidades de la tecnología, pero no en los requisitos necesarios para implementarla.
“Siempre se habla de lo que hace la inteligencia artificial o la potencialidad, pero nadie habla o se habla muy poco de las condiciones necesarias para poder utilizarlo”.
Entre esas condiciones aparece un factor clave: la disponibilidad y estructura de los datos dentro de las organizaciones.
“Yo puedo obtener una capa de inteligencia artificial espectacular, pero si no puede acceder a los datos o estar más estructurados, es imposible. Es como que no hace magia”.
Para muchas compañías, este punto representa uno de los principales desafíos. A lo largo de los años, los sistemas empresariales fueron creciendo de forma fragmentada, con diferentes plataformas, bases de datos y aplicaciones que no siempre se integran de manera eficiente.
La inteligencia artificial, en cambio, necesita datos accesibles, organizados y preparados para ser procesados. Sin esa base, incluso las herramientas más avanzadas pierden gran parte de su potencial.
Empresas que quieren innovar, pero no saben cómo
En Nubity observan que cada vez más organizaciones buscan incorporar inteligencia artificial a sus procesos, aunque no siempre tienen claro por dónde empezar.
“El pedido es las empresas que piensan en la innovación, no digo empresas 100% innovadoras. Pueden ser tradicionales, pero quieren innovar en sus procesos. Tienen muy en claro que tienen que incorporar Gen AI a sus procesos”.
En muchos casos, el interés por estas tecnologías surge desde la dirección de las compañías o desde áreas estratégicas como marketing, innovación o desarrollo de negocios. Sin embargo, el proceso de adopción requiere un análisis profundo de la infraestructura tecnológica existente.
“El caso es que muchas veces no saben cómo. Y no es que no saben cómo, sino también si ellos están habilitados para poder hacerlo”.
Esto significa que la transformación digital no se limita a incorporar nuevas herramientas, sino que implica revisar procesos, modernizar plataformas y preparar la organización para operar en entornos tecnológicos más dinámicos.
La inteligencia artificial también llega a las pymes
La democratización de herramientas basadas en inteligencia artificial también está ampliando las posibilidades para empresas más pequeñas.
Según Ozino Caligaris, tecnologías que antes solo podían implementar grandes corporaciones ahora están disponibles para cualquier organización. “Creo que las pymes hoy, gracias a todo el auge de la nueva inteligencia artificial, pueden acceder a esas tecnologías muy fácilmente”.
Antes, explicó, ese acceso era mucho más limitado.
“Existían, pero eran muy caras, muy complejas. Hoy cualquiera con una aplicación ya accede a esas tecnologías”.
Esta apertura tecnológica está permitiendo que pequeñas y medianas empresas automatizen tareas repetitivas, mejoren la atención al cliente, optimicen procesos comerciales o generen análisis de datos que antes requerían equipos especializados.
Sectores como retail, fintech y servicios digitales suelen ser los primeros en adoptar estas herramientas, ya que trabajan con grandes volúmenes de información y necesitan responder rápidamente a cambios en el mercado.
Innovar para ser más eficiente o para sobrevivir
Para el ejecutivo, la adopción tecnológica ya no es solamente una cuestión de innovación, sino también de competitividad.
“Es una inversión para ser más eficiente en el mejor de los casos. O en el peor sería para no desaparecer en el futuro”.
En un entorno donde la tecnología redefine permanentemente los modelos de negocio, las empresas que no evolucionan corren el riesgo de quedar rezagadas frente a competidores más ágiles o digitalizados.
Ozino Caligaris utiliza una analogía simple para ilustrar esta situación.
“Si tengo una empresa de logística que repartía con carros a caballo, y mañana sale el auto y todas las demás empresas empiezan a usar camiones, yo puedo seguir con el carro, pero es muy poco probable que me vaya bien”.
La comparación refleja cómo la adopción tecnológica suele ser gradual, pero cuando alcanza cierta masa crítica se vuelve prácticamente inevitable para mantenerse competitivo.
El próximo paso de la inteligencia artificial
De cara al futuro, Ozino Caligaris considera que muchas organizaciones todavía utilizan la inteligencia artificial de forma parcial.
“Hoy se usa mucho para consultas de datos, para análisis, pero yo no veo, o veo muy poco, que estén implementando estas tecnologías al core del negocio”.
En la mayoría de los casos, la IA se aplica para mejorar tareas específicas, automatizar reportes o facilitar el acceso a información. Sin embargo, todavía no forma parte central de los procesos productivos o de los modelos de negocio de muchas empresas.
El motivo, explica, vuelve a estar en la infraestructura tecnológica. “Hoy es un cambio muy grande. No todos los procesos están preparados ni la tecnología incorporada en las empresas para que eso se pueda hacer”.
A medida que las organizaciones modernicen sus sistemas, organicen sus datos y adopten arquitecturas basadas en la nube, es probable que la inteligencia artificial deje de ser una herramienta puntual para convertirse en un componente estructural del negocio.
Leer más
- Noelia Miranda, de Schneider Electric: “Sin el data center, la inteligencia artificial no existe”
- Reproducción asistida e inteligencia artificial: ¿cómo se volvió una medicina más predictiva y personalizada?
- Robots humanoides: entre el hype y la realidad, ¿qué tan cerca están de convivir con nosotros?
