{"id":178434,"date":"2025-11-20T14:17:15","date_gmt":"2025-11-20T17:17:15","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/ch\/sin-categoria\/ia-estrategica-el-verdadero-desafio-no-es-tecnico-es-organizacional\/"},"modified":"2025-12-27T08:35:10","modified_gmt":"2025-12-27T11:35:10","slug":"ia-estrategica-el-verdadero-desafio-no-es-tecnico-es-organizacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/ch\/columna-de-opinion\/ia-estrategica-el-verdadero-desafio-no-es-tecnico-es-organizacional\/","title":{"rendered":"IA estrat\u00e9gica: el verdadero desaf\u00edo no es t\u00e9cnico, es organizacional"},"content":{"rendered":"

Por Alejandro Raffaele, Director Senior de Ventas Enterprise para Latinoam\u00e9rica de Red Hat.<\/strong><\/em><\/p>\n

La inteligencia artificial (IA)<\/strong> no solo ofrece soluciones a nivel empresarial<\/strong>, sino que tambi\u00e9n plantea desaf\u00edos importantes<\/strong>. En este sentido, las organizaciones enfrentan obst\u00e1culos estructurales<\/strong> que van desde la complejidad de normalizar datos heterog\u00e9neos<\/strong> hasta la escasez de talento especializado<\/strong>, sin mencionar el fen\u00f3meno de las “alucinaciones” de los modelos de IA<\/strong>, que generan informaci\u00f3n incorrecta<\/strong> con aparente convicci\u00f3n. Este contexto complica la materializaci\u00f3n del retorno de inversi\u00f3n esperado.<\/p>\n

En este sentido, un reporte del MIT<\/a> afirma que el 95% de los proyectos piloto de IA generativa en entornos corporativos no logran trascender la fase experimental<\/strong>. Por su parte, McKinsey<\/strong> se\u00f1ala que, aunque el 80% de las organizaciones ya adopt\u00f3 tecnolog\u00edas de IA de \u00faltima generaci\u00f3n, ese mismo porcentaje no experiment\u00f3 mejoras significativas en su rendimiento operativo<\/strong>.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 explica esta brecha entre expectativa y realidad? La respuesta radica en que cada organizaci\u00f3n enfrenta desaf\u00edos de negocio particulares y requiere resultados espec\u00edficos<\/strong>, no soluciones gen\u00e9ricas. En consecuencia, durante 2026 las empresas se enfocar\u00e1n en modelos de IA m\u00e1s peque\u00f1os, dise\u00f1ados para casos de uso concretos y medibles.<\/p>\n

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La adopci\u00f3n de inteligencia artificial en empresas requiere normalizar y limpiar datos para que los modelos generen resultados confiables.<\/figcaption><\/figure>\n

Frente a este escenario, el primer paso deber\u00eda ser automatizar procesos<\/strong>, lo que tambi\u00e9n permitir\u00e1 entrenar a los colaboradores y destinarlos a proyectos de IA m\u00e1s innovadores<\/strong>. Al mismo tiempo, ser\u00e1 clave trabajar en la normalizaci\u00f3n de los datos<\/strong>: revisarlos<\/strong>, \u201climpiarlos\u201d<\/strong> y optimizar su calidad<\/strong>. Una vez concluida esta etapa, las empresas deber\u00edan definir los casos de uso prioritarios, y establecer indicadores de evoluci\u00f3n precisos.<\/p>\n

Entre las aplicaciones de IA que est\u00e1n ganando tracci\u00f3n destacan los agentes conversacionales con reconocimiento de voz para elevar la calidad de la atenci\u00f3n al cliente<\/strong>; plataformas de capacitaci\u00f3n de personal que optimizan el flujo de informaci\u00f3n organizacional<\/strong> y la implementaci\u00f3n y refinamiento de procesos internos con asistencia de IA<\/strong>. Completan el listado, la gesti\u00f3n predictiva de proyectos basada en el an\u00e1lisis de iniciativas previas y los sistemas de detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n de fraude en operaciones financieras.<\/p>\n

Durante el pr\u00f3ximo a\u00f1o, los agentes de IA<\/strong> (tambi\u00e9n denominados “Agentic AI”) alcanzar\u00e1n un rol protag\u00f3nico<\/strong>. Estos sistemas, capaces de ejecutar procesos complejos con comprensi\u00f3n contextual, representan un salto cualitativo respecto a la automatizaci\u00f3n tradicional<\/strong>. Gartner proyecta que hacia fines del pr\u00f3ximo a\u00f1o, el 40% de las aplicaciones empresariales integrar\u00e1n agentes de IA especializados por tarea, en contraste con menos del 5% en 2025<\/strong>.<\/p>\n

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Automatizar procesos permite entrenar al personal y destinar talento a proyectos de IA m\u00e1s innovadores.<\/figcaption><\/figure>\n

Estos agentes operan con datos rigurosamente gestionados<\/strong>, en cumplimiento de marcos regulatorios y normativas regionales<\/strong>. Por tanto, la normalizaci\u00f3n de datos se convierte en un requisito impostergable para cualquier empresa que busque resultados exitosos.<\/p>\n

Para apoyar estas innovaciones, Red Hat propone soluciones como Ansible<\/strong><\/a>, para automatizaci\u00f3n inteligente, y OpenShift<\/strong><\/a>, una plataforma abierta y flexible que permite a las compa\u00f1\u00edas definir los aceleradores de software seg\u00fan cada caso de uso.<\/p>\n

Al seguir estos pasos y trabajar sobre plataformas abiertas, est\u00e1ndar e h\u00edbridas (combinando modelos on-premise y en la nube), los desarrollos de IA empresariales tienen muchas m\u00e1s posibilidades de alcanzar el \u00e9xito.<\/p>\n

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