{"id":180250,"date":"2026-07-20T13:06:48","date_gmt":"2026-07-20T16:06:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/?p=180250"},"modified":"2026-07-20T13:06:48","modified_gmt":"2026-07-20T16:06:48","slug":"la-ilusion-de-la-ia-en-colombia-muchos-pilotos-poca-escala","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.itsitio.com\/co\/inteligencia-artificial\/la-ilusion-de-la-ia-en-colombia-muchos-pilotos-poca-escala\/","title":{"rendered":"La ilusi\u00f3n de la IA en Colombia: muchos pilotos, poca escala"},"content":{"rendered":"

En Colombia<\/strong>, afirmar que una empresa \u201cusa inteligencia artificial\u201d puede describir realidades muy distintas: desde empleados que consultan un asistente generativo hasta modelos integrados en procesos cr\u00edticos, con datos gobernados, responsables definidos y resultados medibles<\/strong>. Muchas organizaciones ya llegaron a la primera escena. Pocas alcanzaron la segunda.<\/p>\n

Ese contraste aparece en Pulso AI: empresas colombianas en la frontera cognitiva<\/em><\/strong>, un estudio de Deloitte publicado en marzo de 2026. Entre las organizaciones consultadas, el 55% ya cuenta con herramientas de IA implementadas. Sin embargo, apenas el 21% se considera preparada o muy preparada para adoptar inteligencia artificial generativa. El 74% declara una preparaci\u00f3n moderada o baja y otro 5% reconoce no estar preparado<\/strong>.<\/p>\n

Disponer de licencias, habilitar un chatbot o ejecutar una prueba de concepto no equivale a haber construido una capacidad empresarial. El verdadero salto comienza cuando la tecnolog\u00eda se conecta con la estrategia, los datos, el talento, la gobernanza y los indicadores financieros.<\/p>\n

\"Colaboradores
Colaboradores utilizan asistentes de inteligencia artificial en tareas cotidianas. Aunque el acceso a estas herramientas crece en las empresas colombianas, su uso diario sigue siendo limitado en muchas organizaciones.<\/figcaption><\/figure>\n

Usar IA no significa estar listo para escalarla<\/span><\/h2>\n

El acceso ya no parece ser el principal problema. Adem\u00e1s del 55% que declara tener soluciones implementadas<\/strong>, otro 9% se encuentra incorpor\u00e1ndolas. La diferencia surge al observar el uso cotidiano: el 42% se\u00f1ala que m\u00e1s del 80% de sus colaboradores tiene acceso a herramientas autorizadas<\/strong>, pero el 41% afirma que menos del 21% de quienes pueden utilizarlas lo hace diariamente.<\/p>\n

La disponibilidad creci\u00f3 m\u00e1s r\u00e1pido que la apropiaci\u00f3n. Detr\u00e1s de esa brecha aparecen tareas que suelen recibir menos atenci\u00f3n que la compra de tecnolog\u00eda: capacitar a los equipos, redise\u00f1ar flujos de trabajo, definir qu\u00e9 informaci\u00f3n puede ingresar a los modelos y conectar las soluciones con sistemas internos.<\/p>\n

Muchos pilotos y pocos sistemas en producci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

La experimentaci\u00f3n domina el panorama. El 62% de las organizaciones desarrolla entre una y cinco pruebas de concepto<\/strong>. El dato confirma que existe inter\u00e9s, pero el problema aparece en el siguiente paso.<\/p>\n

El 38% estima que menos del 20% de sus pilotos ser\u00e1 ampliado completamente durante los pr\u00f3ximos tres a seis meses, mientras que un 17% no espera escalar ninguno. Buena parte de la actividad puede quedar atrapada en demostraciones aisladas que generan aprendizaje, pero no modifican la operaci\u00f3n.<\/p>\n

Los resultados tambi\u00e9n son parciales. Solo el 21% de las empresas dice haber alcanzado mayoritaria o totalmente los beneficios esperados y el 44% los logr\u00f3 apenas de manera parcial<\/strong>. A la vez, el 45% no sabe si el retorno de su iniciativa cumple las expectativas.<\/p>\n

Un piloto puede mostrar que un modelo resume documentos o responde consultas. Pasar a producci\u00f3n exige medir cu\u00e1nto tiempo ahorra, qu\u00e9 costo reduce, qu\u00e9 ingreso habilita, qu\u00e9 riesgos introduce y c\u00f3mo se sostendr\u00e1 cuando aumenten los usuarios y las integraciones.<\/p>\n

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La adopci\u00f3n de inteligencia artificial requiere m\u00e1s que implementar un chatbot o adquirir licencias. Escalar estas tecnolog\u00edas implica integrarlas con procesos, datos, gobernanza y objetivos de negocio.<\/figcaption><\/figure>\n

Las principales barreras est\u00e1n dentro de la organizaci\u00f3n<\/span><\/h2>\n

Los obst\u00e1culos m\u00e1s citados no son tecnol\u00f3gicos. La falta de un modelo de gobernanza<\/strong> aparece en primer lugar, se\u00f1alada por el 23% de las compa\u00f1\u00edas. Le siguen la escasez de talento t\u00e9cnico, con el 14%, y la ausencia de una estrategia de adopci\u00f3n, con el 12%<\/strong>.<\/p>\n

Solo el 3% identifica como principal freno la falta de infraestructura o datos adecuados. Esto no significa que la arquitectura, la calidad de la informaci\u00f3n o la ciberseguridad hayan dejado de ser relevantes. Indica que muchas empresas todav\u00eda no resolvieron qui\u00e9n decide, qui\u00e9n responde, qu\u00e9 proyectos se priorizan y bajo qu\u00e9 reglas se utilizan los sistemas.<\/p>\n

La agenda p\u00fablica colombiana apunta en una direcci\u00f3n similar. El CONPES 4144 estableci\u00f3 la Pol\u00edtica Nacional de Inteligencia Artificial con m\u00e1s de 100 acciones, una inversi\u00f3n indicativa de 479.000 millones de pesos y seis ejes que incluyen gobernanza, \u00e9tica, infraestructura, datos, innovaci\u00f3n, talento, mitigaci\u00f3n de riesgos y adopci\u00f3n empresarial<\/strong>.<\/p>\n

A esto se suman los lineamientos de la Superintendencia de Industria y Comercio para el tratamiento de datos personales en sistemas de IA. Escalar requiere trazabilidad, seguridad, transparencia, supervisi\u00f3n humana y reglas claras sobre la informaci\u00f3n utilizada.<\/p>\n

\"Un
Un equipo de trabajo analiza informaci\u00f3n en una reuni\u00f3n. La falta de estrategias de adopci\u00f3n y modelos de gobernanza figura entre las principales barreras para expandir el uso de la IA en Colombia.<\/figcaption><\/figure>\n

La inversi\u00f3n todav\u00eda prioriza la eficiencia<\/span><\/h2>\n

El bajo nivel de madurez tambi\u00e9n se refleja en los presupuestos. El 72% de las organizaciones destina menos del 20% de su gasto tecnol\u00f3gico a iniciativas de IA<\/strong>. Con recursos contenidos, las empresas priorizan resultados r\u00e1pidos y de menor riesgo.<\/p>\n

El 53% identifica la eficiencia operativa como el principal beneficio esperado. La innovaci\u00f3n en productos o servicios y la ventaja competitiva re\u00fanen solo el 13% cada una, mientras que el desarrollo de nuevos modelos de negocio alcanza el 4%.<\/p>\n

Las iniciativas m\u00e1s avanzadas se concentran en tecnolog\u00eda, con el 28%; finanzas, con el 21%; y operaciones, con el 14%. Servicio al cliente y ventas llegan al 7% cada una, mientras que marketing y desarrollo de producto registran apenas el 3%<\/strong>.<\/p>\n

Son \u00e1reas razonables para comenzar porque trabajan con procesos estructurados y retornos m\u00e1s f\u00e1ciles de observar. El riesgo aparece cuando la IA permanece como una herramienta de productividad interna, sin transformar la propuesta de valor o la relaci\u00f3n con los clientes.<\/p>\n

Colombia tiene una base regional s\u00f3lida<\/span><\/h2>\n

La brecha empresarial convive con un ecosistema nacional bien posicionado. El ILIA 2025, elaborado por CENIA y la CEPAL<\/a>, otorg\u00f3 a Colombia 55,84 puntos sobre 100<\/strong>. El pa\u00eds ocup\u00f3 el cuarto lugar entre 19 econom\u00edas<\/strong>, detr\u00e1s de Chile, Brasil y Uruguay, y encabez\u00f3 el grupo de naciones clasificadas como adoptantes.<\/p>\n

Tambi\u00e9n mostr\u00f3 una fortaleza particular en formaci\u00f3n profesional en IA<\/strong>. Colombia obtuvo 64,9 puntos en ese indicador, frente a un promedio regional de 30,28<\/strong>. Adem\u00e1s, lider\u00f3 la demanda regional de cursos especializados en plataformas digitales.<\/p>\n

La paradoja es evidente: existen infraestructura habilitante, una pol\u00edtica nacional, oferta educativa e inter\u00e9s por aprender, pero esas capacidades todav\u00eda no se integran de manera homog\u00e9nea dentro de las compa\u00f1\u00edas. Como advirti\u00f3 la CEPAL, \u201ces indispensable articular las pol\u00edticas de digitalizaci\u00f3n con las pol\u00edticas de desarrollo productivo\u201d<\/em>.<\/p>\n

\"Un
Un centro de datos soporta aplicaciones basadas en inteligencia artificial. Aunque la infraestructura es importante, las compa\u00f1\u00edas identifican la gobernanza y la estrategia como desaf\u00edos m\u00e1s urgentes que la tecnolog\u00eda.<\/figcaption><\/figure>\n

Qu\u00e9 necesitan las empresas para pasar del piloto a la escala<\/span><\/h2>\n

El primer cambio debe ocurrir en la selecci\u00f3n de casos de uso<\/strong>. Cada iniciativa necesita un problema de negocio concreto, un responsable ejecutivo, una l\u00ednea de base y m\u00e9tricas acordadas antes del piloto.<\/p>\n

El segundo paso es construir capacidades reutilizables<\/strong>. En lugar de tratar cada prueba como un experimento independiente, las compa\u00f1\u00edas necesitan una base com\u00fan de datos, seguridad, integraci\u00f3n, monitoreo y gesti\u00f3n de modelos.<\/p>\n

La gobernanza constituye el tercer componente<\/strong>. Deben definirse niveles de riesgo, criterios de aprobaci\u00f3n, responsables de los datos, revisi\u00f3n humana y procedimientos para detectar errores, sesgos o usos indebidos.<\/p>\n

Finalmente, escalar exige redise\u00f1ar el trabajo<\/strong>. Capacitar a los colaboradores es insuficiente si los procesos, los incentivos y las responsabilidades contin\u00faan iguales. La organizaci\u00f3n debe decidir qu\u00e9 tareas automatiza, cu\u00e1les complementa y d\u00f3nde conserva decisiones humanas. La evidencia de Deloitte indica que el valor sostenible aparece cuando la tecnolog\u00eda se integra en los procesos, las estructuras de decisi\u00f3n y el modelo operativo, en lugar de permanecer como una herramienta aislada.<\/p>\n

Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n
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  1. \u00bfQu\u00e9 porcentaje de las empresas colombianas est\u00e1 preparado para adoptar IA generativa? <\/strong>El 21% de las organizaciones consultadas por Deloitte se considera preparada o muy preparada. El 74% reporta una preparaci\u00f3n moderada o baja y el 5% restante se declara no preparado.<\/li>\n
  2. \u00bfCu\u00e1l es el principal obst\u00e1culo para escalar la IA en Colombia? <\/strong>La falta de un modelo de gobernanza es la barrera m\u00e1s mencionada, con el 23% de las respuestas. Despu\u00e9s aparecen la falta de talento t\u00e9cnico, con el 14%, y la ausencia de una estrategia clara, con el 12%.<\/li>\n
  3. \u00bfCu\u00e1ntas empresas colombianas ya tienen herramientas de IA? <\/strong>El 55% de las organizaciones analizadas cuenta con herramientas implementadas y otro 9% se encuentra en proceso de incorporaci\u00f3n.<\/li>\n
  4. \u00bfQu\u00e9 posici\u00f3n ocupa Colombia en inteligencia artificial en Am\u00e9rica Latina? <\/strong>Colombia obtuvo 55,84 puntos en el ILIA 2025 y ocup\u00f3 el cuarto lugar entre 19 pa\u00edses, despu\u00e9s de Chile, Brasil y Uruguay. El pa\u00eds integra la categor\u00eda de adoptantes.<\/li>\n<\/ol>\n

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