{"id":178784,"date":"2025-12-22T13:00:49","date_gmt":"2025-12-22T16:00:49","guid":{"rendered":"https:\/\/nuevoitsitio1.wpenginepowered.com\/co\/sin-categoria\/antes-de-hablar-de-inteligencia-artificial-ordene-la-casa\/"},"modified":"2025-12-27T08:27:50","modified_gmt":"2025-12-27T11:27:50","slug":"antes-de-hablar-de-inteligencia-artificial-ordene-la-casa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/columna-de-opinion\/antes-de-hablar-de-inteligencia-artificial-ordene-la-casa\/","title":{"rendered":"Antes de hablar de Inteligencia Artificial, \u201cordene la casa\u201d"},"content":{"rendered":"

Por Javier Marbec, director de Mercado Internacional de TOTVS<\/a>.<\/strong><\/em><\/p>\n

La discusi\u00f3n sobre la inteligencia artificial (IA) ha ganado terreno en la agenda corporativa latinoamericana, pero la distancia entre el discurso y la generaci\u00f3n efectiva de valor sigue siendo considerable<\/strong>.<\/p>\n

Aunque la regi\u00f3n vive un proceso de creciente digitalizaci\u00f3n y enfrenta una presi\u00f3n competitiva cada vez mayor, buena parte de las empresas a\u00fan carece de las condiciones estructurales m\u00ednimas para obtener resultados consistentes con el uso de esta tecnolog\u00eda<\/strong>.<\/p>\n

No se trata de un desajuste puntual, sino sist\u00e9mico. Y se explica, principalmente, por la ausencia de tres elementos fundamentales<\/strong>: sistemas actualizados<\/strong>, operaci\u00f3n en la nube<\/strong> y datos organizados<\/strong>.<\/p>\n

Un an\u00e1lisis reciente de McKinsey<\/strong> revela que solo cerca del 40% de los proyectos de IA logran avanzar m\u00e1s all\u00e1 de la fase piloto<\/strong>, en gran medida debido a limitaciones en la infraestructura de TI<\/strong>, en la capacidad de integraci\u00f3n<\/strong> y en la calidad de la informaci\u00f3n disponible<\/strong>.<\/p>\n

\"La
La adopci\u00f3n de inteligencia artificial en Latinoam\u00e9rica avanza, pero solo un 40% de los proyectos supera la fase piloto debido a limitaciones en infraestructura y datos.<\/figcaption><\/figure>\n

En sectores con m\u00e1rgenes presionados, volatilidad econ\u00f3mica o mayor exposici\u00f3n regulatoria, aspectos frecuentes en varios pa\u00edses de Latinoam\u00e9rica, estas barreras se vuelven a\u00fan m\u00e1s evidentes. La IA, por s\u00ed sola, no corrige estos problemas.<\/p>\n

La migraci\u00f3n a la nube<\/strong>, por su parte, se ha consolidado como condici\u00f3n para la escalabilidad. Estudios globales, como el AWS Cloud Adoption Report<\/strong>, indican que el 80% de las empresas ya utiliza computaci\u00f3n en la nube<\/strong>, y que m\u00e1s del 60% ejecuta aplicaciones cr\u00edticas en entornos cloud<\/strong>.<\/p>\n

M\u00e1s que un cambio t\u00e9cnico, esto representa una reconfiguraci\u00f3n de la manera en que las organizaciones gestionan costos, riesgos y tiempos de respuesta: dimensiones esenciales en mercados sometidos a ciclos econ\u00f3micos inestables, cambios regulatorios frecuentes y competencia global creciente.<\/p>\n

El tercer eje, la calidad de los datos, es decisivo<\/strong>. Sin consistencia, estandarizaci\u00f3n y gobernanza, la IA no solo pierde eficiencia, sino que amplifica el margen de error, generando diagn\u00f3sticos incompletos y decisiones imprecisas. Informes del McKinsey Global Institute se\u00f1alan que las empresas que estructuran adecuadamente sus bases de datos registran mejoras de productividad de entre 15% y 25%, impulsadas por la reducci\u00f3n del retrabajo, una mayor precisi\u00f3n anal\u00edtica y procesos m\u00e1s \u00e1giles.<\/p>\n

\"Migrar
Migrar a la nube no es solo un cambio t\u00e9cnico: mejora la escalabilidad, reduce riesgos y optimiza tiempos de respuesta en mercados vol\u00e1tiles.<\/figcaption><\/figure>\n

Actualizar sistemas, migrar a la nube y organizar los datos<\/strong> no constituye, por lo tanto, un debate t\u00e9cnico, sino una decisi\u00f3n estrat\u00e9gica de competitividad. Son definiciones que determinan si la IA se convertir\u00e1 en un instrumento real de transformaci\u00f3n o en una apuesta prematura<\/strong>. En los mercados latinoamericanos, donde la eficiencia operacional influye directamente en la supervivencia empresarial, esta preparaci\u00f3n deja de ser una recomendaci\u00f3n y se convierte en una condici\u00f3n.<\/p>\n

La trayectoria de la IA en el \u00e1mbito corporativo no comienza con algoritmos avanzados, sino con una buena estructura para que la inteligencia artificial opere.<\/p>\n

Es la solidez de ese cimiento lo que permitir\u00e1 que la tecnolog\u00eda cumpla su funci\u00f3n: apoyar decisiones, mejorar m\u00e1rgenes y ampliar la capacidad de respuesta de las organizaciones. Sin ello, la IA sigue siendo una promesa, y no una herramienta capaz de potenciar los resultados operativos y financieros en una regi\u00f3n compleja y marcada por inestabilidades pol\u00edticas y econ\u00f3micas.<\/p>\n

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