{"id":177975,"date":"2025-10-14T12:24:59","date_gmt":"2025-10-14T15:24:59","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ch\/sin-categoria\/como-madurar-su-adopcion-de-la-inteligencia-artificial-en-chile\/"},"modified":"2025-11-21T22:07:25","modified_gmt":"2025-11-22T01:07:25","slug":"como-madurar-su-adopcion-de-la-inteligencia-artificial-en-chile","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/columna-de-opinion\/como-madurar-su-adopcion-de-la-inteligencia-artificial-en-chile\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo madurar su adopci\u00f3n de la Inteligencia Artificial en Chile?"},"content":{"rendered":"

Por Rodolfo Angelastro, Managing Director de Accenture Chile<\/a>.<\/strong><\/em><\/p>\n

La inteligencia artificial ya es pr\u00e1ctica instalada en m\u00faltiples \u00e1mbitos de la econom\u00eda. Pero su adopci\u00f3n efectiva a\u00fan muestra asimetr\u00edas significativas entre pa\u00edses, sectores y niveles de madurez organizacional<\/strong>.<\/p>\n

El reci\u00e9n presentado \u00cdndice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025)<\/strong>, elaborado por el CENIA<\/strong> y la CEPAL<\/strong>, ubica nuevamente a Chile como l\u00edder regional con 70,5 puntos, muy por sobre el promedio latinoamericano (43,02)<\/strong>.<\/p>\n

Sin embargo, el mismo informe revela una paradoja: pese al liderazgo en infraestructura, gobernanza y pol\u00edticas p\u00fablicas, el pa\u00eds todav\u00eda muestra rezago en la adopci\u00f3n de IA dentro del sector productivo, donde ocupa el puesto 12 entre 19 econom\u00edas evaluadas<\/strong>.<\/p>\n

\"Chile
Chile lidera el \u00cdndice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025) con 70,5 puntos, superando con holgura el promedio regional de 43,02. Sin embargo, su adopci\u00f3n en el sector productivo a\u00fan es limitada.<\/figcaption><\/figure>\n

Este contraste refleja un fen\u00f3meno global. La inteligencia artificial avanza m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad de las organizaciones para incorporarla de manera estructural<\/strong>. Seg\u00fan el estudio AI Achievers de Accenture<\/strong>, el 98% de los ejecutivos considera que la IA ser\u00e1 cr\u00edtica para su estrategia en los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os<\/strong>, pero solo el 12% ha conseguido escalar su uso m\u00e1s all\u00e1 de los pilotos<\/strong>. La brecha no es tecnol\u00f3gica: es cultural, organizacional y estrat\u00e9gica. La pregunta hoy no es si las empresas deben usar IA, sino c\u00f3mo hacerlo con impacto real y sostenibilidad.<\/p>\n

El principal desaf\u00edo radica en pasar de la experimentaci\u00f3n a la integraci\u00f3n<\/strong>. Durante los \u00faltimos a\u00f1os, muchas compa\u00f1\u00edas han desarrollado proyectos acotados de anal\u00edtica, automatizaci\u00f3n o atenci\u00f3n inteligente. Pero en la mayor\u00eda de los casos, esos avances siguen desconectados del coraz\u00f3n operativo del negocio.<\/p>\n

Incorporar IA implica redise\u00f1ar procesos, capacitar equipos, ajustar los modelos de toma de decisiones y revisar la gobernanza de los datos<\/strong>. Requiere, en otras palabras, evolucionar<\/strong> desde la curiosidad hacia la madurez digital.<\/p>\n

\"Aunque
Aunque cuenta con infraestructura y pol\u00edticas avanzadas, Chile ocupa el puesto 12 de 19 pa\u00edses en uso de IA dentro del sector productivo, seg\u00fan CENIA y CEPAL.<\/figcaption><\/figure>\n

Desde una mirada empresarial, tres ejes resultan ineludibles para consolidar una adopci\u00f3n madura. El primero es el talento<\/strong>: la IA requiere organizaciones capaces de combinar conocimiento t\u00e9cnico con criterio humano. El segundo es la confianza<\/strong>, entendida como la base para construir legitimidad social.<\/p>\n

Las empresas deber\u00e1n operar bajo est\u00e1ndares \u00e9ticos y de transparencia similares a los que exigen las nuevas regulaciones, como la Ley Marco de Inteligencia Artificial o la futura Agencia de Protecci\u00f3n de Datos. El tercero es la escalabilidad<\/strong>, que demanda integrar la IA en los sistemas core del negocio para generar resultados medibles en productividad, eficiencia y servicio.<\/p>\n

Los sectores que han logrado avanzar muestran resultados tangibles. En la banca, los modelos de hiperpersonalizaci\u00f3n mejoran la experiencia del cliente y optimizan la gesti\u00f3n de riesgo. En seguros, la IA agiliza la evaluaci\u00f3n de siniestros y reduce fraudes.<\/p>\n

En manufactura, los algoritmos predictivos anticipan fallas y optimizan el mantenimiento. Lo relevante no es la tecnolog\u00eda en s\u00ed, sino su incorporaci\u00f3n en procesos cotidianos donde el retorno sea evidente.<\/p>\n

\"Inteligencia
La inteligencia artificial en Chile avanza m\u00e1s r\u00e1pido que la capacidad organizacional para adoptarla. El 98% de los ejecutivos cree en su valor estrat\u00e9gico, pero solo el 12% ha logrado escalar su uso m\u00e1s all\u00e1 de pilotos.<\/figcaption><\/figure>\n

Chile cuenta con un entorno propicio para dar ese salto<\/strong>. Su infraestructura tecnol\u00f3gica, su base regulatoria en construcci\u00f3n y su madurez institucional lo posicionan como uno de los ecosistemas m\u00e1s s\u00f3lidos de la regi\u00f3n.<\/p>\n

Pero el desaf\u00edo es convertir ese liderazgo estructural en adopci\u00f3n efectiva, especialmente en el tejido productivo y las peque\u00f1as y medianas empresas, donde a\u00fan predomina la observaci\u00f3n por sobre la implementaci\u00f3n. Si el pa\u00eds logra articular una estrategia que combine innovaci\u00f3n, formaci\u00f3n y confianza, podr\u00e1 transitar desde la vanguardia te\u00f3rica hacia la competitividad pr\u00e1ctica.<\/p>\n

El pr\u00f3ximo paso no ser\u00e1 qui\u00e9n experimenta m\u00e1s, sino qui\u00e9n ejecuta mejor. Y en ese terreno, la madurez \u2014m\u00e1s que la velocidad\u2014 ser\u00e1 el factor que distinga a las econom\u00edas que lideran de aquellas que solo observan.<\/p>\n

Leer m\u00e1s<\/span><\/h3>\n