{"id":180242,"date":"2026-07-17T16:15:15","date_gmt":"2026-07-17T19:15:15","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/?p=180242"},"modified":"2026-07-17T16:15:15","modified_gmt":"2026-07-17T19:15:15","slug":"el-verdadero-desafio-de-la-ia-ya-no-es-crear-pilotos-sino-llevarlos-al-corazon-del-negocio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/inteligencia-artificial\/el-verdadero-desafio-de-la-ia-ya-no-es-crear-pilotos-sino-llevarlos-al-corazon-del-negocio\/","title":{"rendered":"El verdadero desaf\u00edo de la IA ya no es crear pilotos, sino llevarlos al coraz\u00f3n del negocio"},"content":{"rendered":"

La inteligencia artificial ya dej\u00f3 de ser una promesa para convertirse en una prioridad estrat\u00e9gica dentro de las organizaciones. Sin embargo, existe una realidad que preocupa a l\u00edderes de negocio y de tecnolog\u00eda: muchas empresas llevan meses \u2014e incluso a\u00f1os\u2014 experimentando con IA, pero muy pocas logran convertir esos pilotos en soluciones que transformen realmente su operaci\u00f3n. \u00bfQu\u00e9 est\u00e1 impidiendo que la IA genere resultados tangibles? La respuesta parece estar menos en los modelos y mucho m\u00e1s en la forma en que las organizaciones los implementan, gobiernan e integran dentro de sus procesos.<\/p>\n

Inteligencia artificial: el reto ya no es probar, sino escalar<\/strong><\/span><\/h3>\n

Los datos reflejan claramente el desaf\u00edo. Seg\u00fan el informe m\u00e1s reciente de McKinsey citado durante la entrevista a Diana Catalina Vel\u00e1squez, Head of AI Deployment for Latam de Konecta<\/strong>, apenas el 23 % de las organizaciones est\u00e1 escalando activamente sistemas de IA basados en agentes, mientras que un 39 % permanece estancado en pruebas piloto que nunca llegan a producci\u00f3n.<\/p>\n

Para Vel\u00e1squez, el problema dej\u00f3 de ser tecnol\u00f3gico hace tiempo. “La principal barrera hoy ya no es la tecnolog\u00eda”<\/strong>, afirm\u00f3.<\/p>\n

La ejecutiva explic\u00f3 que muchas organizaciones adquirieron soluciones independientes que funcionan como “islas”, generando un ecosistema dif\u00edcil de administrar y pr\u00e1cticamente imposible de escalar cuando llega el momento de llevar la IA a la operaci\u00f3n real.<\/p>\n

Entre los principales obst\u00e1culos aparecen tres factores cr\u00edticos:<\/p>\n

    \n
  • La seguridad y la gobernanza<\/strong> de los modelos cuando entran en producci\u00f3n.<\/li>\n
  • Los costos ocultos<\/strong> derivados del consumo de nube y la dependencia de un \u00fanico proveedor tecnol\u00f3gico (vendor lock-in).<\/li>\n
  • La falta de una verdadera orquestaci\u00f3n<\/strong> de procesos empresariales de extremo a extremo.<\/li>\n<\/ul>\n

    M\u00e1s all\u00e1 de los bots: la importancia de la orquestaci\u00f3n<\/strong><\/span><\/h3>\n

    Durante la conversaci\u00f3n, Diana Vel\u00e1squez plante\u00f3 que el verdadero desaf\u00edo empresarial ya no consiste en sumar nuevas herramientas de IA, sino en lograr que todas trabajen coordinadamente junto con los sistemas existentes.<\/p>\n

    En este contexto habl\u00f3 de Kolibri<\/strong>, una plataforma capaz de integrarse mediante APIs abiertas para coordinar tecnolog\u00edas, personas y agentes inteligentes sin reemplazar la infraestructura ya instalada. “Kolibri act\u00faa como un director de orquesta”<\/strong>, sostuvo.<\/p>\n

    El enfoque, explic\u00f3, busca evitar la fragmentaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y ofrecer tres capacidades que hoy resultan determinantes para las empresas:<\/p>\n

      \n
    • Trazabilidad completa<\/strong> de las decisiones tomadas por la IA.<\/li>\n
    • Observabilidad financiera (FinOps)<\/strong> para medir consumo y retorno de inversi\u00f3n.<\/li>\n
    • Libertad para cambiar de proveedor<\/strong> de modelos de lenguaje cuando resulte conveniente, evitando quedar atados a una sola tecnolog\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n

      La IA empresarial debe medirse por resultados<\/strong><\/span><\/h3>\n

      Uno de los mensajes m\u00e1s contundentes durante la charla es que el \u00e9xito de la IA no deber\u00eda medirse por la cantidad de asistentes virtuales implementados. “Vendemos casos de uso gestionados de principio a fin, no software”<\/strong>, remarc\u00f3.<\/p>\n

      La propuesta contempla procesos espec\u00edficos para diferentes industrias, como pedidos sin contacto en retail, cobranza proactiva o gesti\u00f3n de siniestros en seguros, utilizando modelos completamente aut\u00f3nomos (Autopilot) o esquemas donde la IA acompa\u00f1a al colaborador humano en tiempo real (Copilot).<\/p>\n

      Los indicadores compartidos muestran el tipo de impacto que buscan las organizaciones:<\/p>\n

        \n
      • Reducci\u00f3n del 40 %<\/strong> en el tiempo de procesamiento de reclamos.<\/li>\n
      • Incremento de m\u00e1s de seis puntos porcentuales<\/strong> en campa\u00f1as salientes y procesos de cobranza.<\/li>\n
      • Disminuci\u00f3n del 65 %<\/strong> en tiempos de espera dentro del sector hospitalidad.<\/li>\n<\/ul>\n
        \"El
        El verdadero desaf\u00edo de la inteligencia artificial ya no pasa por desarrollar nuevos modelos, sino por integrarlos de forma segura, gobernable y escalable en la operaci\u00f3n de las empresas.<\/figcaption><\/figure>\n

        Gobernanza y seguridad: la confianza como ventaja competitiva<\/strong><\/span><\/h3>\n

        A medida que la IA adquiere mayor autonom\u00eda, tambi\u00e9n aumenta la necesidad de comprender c\u00f3mo toma decisiones.<\/p>\n

        Vel\u00e1squez insisti\u00f3 en que la confianza debe construirse desde el dise\u00f1o mismo de las plataformas. “La IA no es una caja negra”<\/strong>, asegur\u00f3.<\/p>\n

        Para ello describi\u00f3 mecanismos como registros detallados de auditor\u00eda (audit logs), sistemas de trazabilidad (Traces), barreras de seguridad (Guardrails) y modelos de supervisi\u00f3n humana (Human-in-the-loop), que permiten conocer exactamente qu\u00e9 informaci\u00f3n utiliz\u00f3 la IA, qu\u00e9 herramientas consult\u00f3 y bajo qu\u00e9 criterios actu\u00f3 antes de ejecutar una decisi\u00f3n.<\/p>\n

        El futuro del talento ser\u00e1 trabajar junto a la IA<\/strong><\/span><\/h3>\n

        Lejos de plantear un escenario donde la inteligencia artificial sustituya masivamente a las personas, la visi\u00f3n presentada apunta hacia una transformaci\u00f3n del trabajo. “La IA est\u00e1 transformando el trabajo, no reemplaz\u00e1ndolo”<\/strong>, afirm\u00f3.<\/p>\n

        El concepto que introduce Konecta es el de la “Aumentaci\u00f3n de agentes”<\/strong>, donde las tareas repetitivas son automatizadas mientras los colaboradores concentran su tiempo en actividades que requieren criterio, empat\u00eda y creatividad.<\/p>\n

        En ese escenario, las competencias m\u00e1s valiosas ser\u00e1n el pensamiento cr\u00edtico, el an\u00e1lisis de datos, la supervisi\u00f3n de sistemas inteligentes y la capacidad de colaborar con tecnolog\u00edas basadas en IA.<\/p>\n

        La verdadera ventaja competitiva estar\u00e1 en la arquitectura<\/strong><\/span><\/h3>\n

        Mirando hacia los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os, la ejecutiva anticip\u00f3 que desaparecer\u00e1n muchos procesos fragmentados de atenci\u00f3n al cliente, sustituidos por modelos completamente orquestados donde la IA resolver\u00e1 buena parte de las tareas transaccionales y el talento humano intervendr\u00e1 \u00fanicamente cuando la situaci\u00f3n requiera juicio o empat\u00eda. “La ventaja competitiva estar\u00e1 en la arquitectura”<\/strong>, concluy\u00f3.<\/p>\n

        Las organizaciones que contin\u00faen apostando por soluciones aisladas podr\u00edan enfrentar una creciente deuda t\u00e9cnica y una fuerte dependencia tecnol\u00f3gica, mientras que aquellas que construyan plataformas abiertas, flexibles y gobernables estar\u00e1n mejor preparadas para evolucionar conforme avance la inteligencia artificial.<\/p>\n

        La conversaci\u00f3n deja una conclusi\u00f3n clara: el reto empresarial ya no consiste en demostrar que la inteligencia artificial funciona, sino en convertirla en una capacidad estrat\u00e9gica capaz de integrarse con toda la organizaci\u00f3n. Escalar la IA exige mucho m\u00e1s que buenos modelos; requiere gobierno, trazabilidad, seguridad, control financiero y una arquitectura preparada para evolucionar. En un mercado donde la tecnolog\u00eda tender\u00e1 a democratizarse, la diferencia no estar\u00e1 en qui\u00e9n tenga acceso a la IA, sino en qui\u00e9n logre implementarla de manera inteligente y sostenible.<\/p>\n

        Preguntas frecuentes (FAQ)<\/span><\/h2>\n

        \u00bfPor qu\u00e9 muchas empresas no logran escalar sus proyectos de IA?<\/strong><\/span><\/p>\n

        Porque el principal obst\u00e1culo ya no es el desarrollo de modelos, sino su integraci\u00f3n con los procesos del negocio, la gobernanza, la seguridad y la arquitectura tecnol\u00f3gica.<\/p>\n

        \u00bfQu\u00e9 propone Konecta para resolver ese problema?<\/strong><\/span><\/p>\n

        Una plataforma capaz de orquestar personas, sistemas y agentes inteligentes mediante APIs abiertas, evitando la fragmentaci\u00f3n tecnol\u00f3gica y el vendor lock-in.<\/p>\n

        \u00bfC\u00f3mo deber\u00eda medirse el \u00e9xito de la IA en una empresa?<\/strong><\/span><\/p>\n

        Por el impacto concreto sobre los procesos y los resultados del negocio, m\u00e1s que por la cantidad de asistentes virtuales o pilotos implementados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Aunque la inteligencia artificial se consolid\u00f3 como prioridad estrat\u00e9gica, la mayor\u00eda de las empresas a\u00fan no logra escalar sus proyectos. Konecta advierte que la diferencia ya no est\u00e1 en los modelos, sino en la arquitectura, la gobernanza y la integraci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"author":256,"featured_media":180245,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[17],"tags":[491],"class_list":["post-180242","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","tag-konecta"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180242","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/users\/256"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=180242"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180242\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":180249,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/180242\/revisions\/180249"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/media\/180245"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=180242"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=180242"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=180242"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}