Data & IA: consolidando una estrategia AI-first

La filosofía AI-first plantea que la inteligencia artificial debe dejar de ser un recurso accesorio para convertirse en el núcleo estratégico de las organizaciones. 

Esto implica que cada decisión, proceso y experiencia de las personas esté atravesada por el uso de datos y algoritmos inteligentes. 

En un contexto donde la competitividad depende de la capacidad de anticiparse y adaptarse, AI-first no es una moda, sino un camino hacia la sostenibilidad empresarial.

En este artículo le pedimos ayuda a Daniel Menal, Head of Data & AI de IT Patagonia para analizar cómo escalar de proyectos aislados de inteligencia artificial a una cultura AI-first, los principales desafíos y aspectos a considerar, y el rol que tiene el liderazgo para fomentar la transformación cultural.

Qué implica hoy adoptar una estrategia AI-first

Según nos explicó Daniel, esta filosofía tiene múltiples significados. 

Dependiendo del nivel de madurez que la organización tenga, AI-first puede ser representada como las acciones que se emplean internamente para potenciar el negocio o una reducción de costos operativos. Pero existen casos donde está fuertemente vinculada a la forma en la que la empresa se relaciona con sus clientes finales, sobre todo en los canales de ventas.

Adoptar un enfoque AI-first significa repensar la manera en que se conciben los negocios. 

No se trata solo de usar chatbots o sistemas de recomendación. La clave pasa por integrar la inteligencia artificial en la arquitectura misma de la organización. Desde cómo se diseñan productos y servicios, hasta cómo se gestionan los recursos internos y el área comercial.

Hoy, AI-first implica contar con infraestructura de datos sólida, flexible y segura, capaz de centralizar información dispersa y garantizar su calidad. 

También demanda incorporar inteligencia artificial de forma transversal, para que marketing, logística, finanzas o talento humano usen herramientas de IA como habilitadores estratégicos. 

Todo esto se sostiene con una cultura organizacional que valore el dato y con un liderazgo comprometido que guíe el cambio.

Ser AI-first no significa implementar proyectos puntuales. Implica rediseñar la forma en que se conciben y ejecutan las operaciones de negocio. Consiste en un salto de mentalidad que diferencia a quienes innovan de quienes sólo experimentan.

5 cuestiones a tener en cuenta al implementar un enfoque AI-first

Implementar un enfoque AI-first no consiste únicamente en desplegar soluciones de inteligencia artificial de manera aislada, sino en transformar la forma en que la organización piensa, decide y opera. 

Para que la inteligencia artificial se convierta en un verdadero motor de competitividad y no en un experimento pasajero, es necesario atender a ciertos factores clave que aseguren su adopción efectiva y sostenible. 

A continuación, presentamos cinco aspectos fundamentales para que la transición hacia un modelo AI-first sea exitosa.

1. Infraestructura de datos robusta, flexible y segura

Para escalar con IA es indispensable tener acceso a datos limpios, estructurados y no estructurados, con políticas de gobernanza y seguridad claras. 

Las empresas que así lo hacen, reportan mejores métricas de acceso inmediato a datos internos, mayor cumplimiento regulatorio y menor tasa de fallos en iniciativas de inteligencia artificial. 

2. Integración transversal de IA en todas las áreas

En vez de tener proyectos aislados de inteligencia artificial (chatbots, predicción, automatización parcial), adoptar un enfoque AI-first conlleva que todas las áreas de una organización usen esta tecnología como un habilitador estratégico para:

• Tomar decisiones.
• Incrementar la personalización.
• Lograr mayor eficiencia.

3. Cultura orientada al dato y al aprendizaje continuo

No basta con incorporar tecnología: hace falta que las personas entiendan, confíen y colaboren con la IA. Que sepan qué datos importan, cómo se usan y qué riesgos deben considerarse. 

De igual modo, que se formen en competencias analíticas. Además, se requiere tolerancia al error, iteración rápida y adaptación al cambio.

4. Liderazgo visible, ético y comprometido

El liderazgo no solo asigna recursos. También define la visión, impulsa la ética, fomenta el cambio cultural, legitima los experimentos con IA, y decide sobre prioridades de largo plazo. 

5. Gobernanza, transparencia y responsabilidad

Es importante contar con normas que aseguren que los modelos sean justos, explicables, cumplan regulaciones de privacidad, que permitan que los sesgos se identifiquen y mitiguen, y que los riesgos se gestionen activamente. 

Esto incluye tanto políticas internas como alineación con disposiciones externas o regulaciones legales.

De proyectos aislados a una cultura AI-first

La mayoría de las empresas comienza probando la IA en proyectos específicos: un chatbot, una solución de mantenimiento predictivo, una herramienta de segmentación de clientes. 

Si bien estos casos aportan valor, quedarse en ese nivel es insuficiente para transformar de raíz la organización.

Construir una cultura AI-first exige pasar de lo aislado a lo estructural. 

Esto supone auditar la madurez tecnológica de la empresa, diseñar una hoja de ruta estratégica e implementar pilotos alineados con los objetivos de negocio. Sobre todo, democratizar el acceso a la inteligencia artificial.

La creación de centros de excelencia, la capacitación continua y la integración ética y regulatoria desde el inicio son pasos fundamentales en ese trayecto.

En definitiva, una cultura AI-first no se logra multiplicando proyectos experimentales, sino integrando la IA como un recurso cotidiano, confiable y estratégico para todas las áreas de la organización.

En este sentido, Daniel apunta que debe existir una decisión estratégica de los cargos de gestión de la compañía, una motivación ejecutiva que impulse a los equipos a aplicarla a su día a día. 

“Trabajar con un gobierno de IA abierto pero cuidado, resulta ser una receta bastante acertada. Lo importante es no limitar a la empresa en una suite de herramientas, pero sí darle un gobierno a todo lo que se active, cuidando que todos estén alineados con los objetivos y seguridad de la compañía”, asegura.

Los que siguen son algunos pasos prácticos que permiten pasar de proyectos aislados a una cultura AI-first.

• Auditoría de madurez en inteligencia artificial: evaluar dónde están los cuellos de botella (infraestructura, datos, talento, liderazgo, cultura).
• Diseñar una hoja de ruta estratégica: definir áreas clave donde IA puede aportar mayor valor, no solo en ROI inmediato sino impacto estratégico: experiencia cliente, eficiencia operativa, innovación de producto.
• Crear instancias piloto alineadas con la visión estratégica: estos proyectos piloto deben tener métricas claras, impacto visible, y servir de “prueba de concepto” para escalar.
• Establecer centros de excelencia (CoE) de IA o equipo central: un grupo interno que apoye, oriente, comparta buenas prácticas, herramientas, soporte técnico para las distintas áreas.
• Capacitación continua: no solo técnicos, sino líderes, equipos de negocio y personas que entiendan lo que implica la IA, qué posibilidades ofrece, cuáles son sus riesgos y cómo gestionarlos.
• Ética y regulaciones desde el inicio: incorporar marcos éticos, auditorías internas, cumplimiento regulatorio, gobernanza de datos desde los primeros proyectos para evitar problemas mayores al escalar.

Rol del liderazgo en fomentar la transformación cultural hacia lo AI-first

Ninguna transformación de esta magnitud ocurre de manera espontánea: el liderazgo es el motor que define la dirección y legitima los cambios.

“Aquellas empresas que efectivamente logren que sus equipos utilicen la tecnología en su día a día, tendrán un cambio real, el resto solo lo harán para llegar a un OKR. Este cambio cultural tiene que ser generado desde la estructura básica de la pirámide hacia arriba”, advierte Daniel.

En efecto, en el camino hacia un modelo AI-first, los líderes tienen la tarea de comunicar una visión clara, patrocinar proyectos, asignar recursos y gestionar la resistencia cultural que inevitablemente aparece.

Además, deben garantizar que la adopción de la IA sea ética y transparente, que se proteja la privacidad de los datos, prevengan sesgos y asegure la equidad. 

Esto implica inspirar confianza, no solo dentro de la empresa sino también hacia clientes y socios estratégicos.

El liderazgo AI-first no es solo tecnológico, sino profundamente humano: se trata de inspirar a las personas a confiar en la inteligencia artificial como una aliada para innovar, aprender y evolucionar colectivamente.

Algunas cuestiones clave a tener en cuenta en términos de liderazgo:

a. Visión estratégica clara y comunicación constante

El liderazgo debe mostrar qué significa AI-first concretamente para cada unidad de negocio, cuál es el rol de cada equipo y hacia dónde va la empresa en términos de inteligencia artificial.

Esto debe comunicarse muchas veces, con ejemplos, casos internos de uso y un avance visible en términos de resultados.

b. Patrocinio visible de iniciativas

Los líderes tienen que apoyar los proyectos de IA no solo con recursos. También deben ser quienes primero consuman y evalúen las soluciones, fomenten experimentos, toleren fallos y celebren aprendizajes.

c. Asignación de recursos adecuados

Es importante que gestionen el financiamiento, la infraestructura, los espacios de capacitación y el tiempo para incorporar nuevos modos de trabajo. Sin estos recursos, cualquier iniciativa queda frenada.

d. Gestión del cambio e involucramiento de las personas

Resulta clave desarrollar una cultura de escucha activa para identificar:

• Resistencias al cambio y la transformación digital.
• Miedos asociados a la eventual pérdida de trabajos.
• Desconocimiento tecnológico

Asimismo, es fundamental incorporar líderes intermedios y embajadores de la cultura AI-first. 

En paralelo se debe transparentar cómo se usarán los datos, y cuál será el impacto para colaboradores y clientes.

e. Ética, confianza y responsabilidad

Los líderes deben ser proactivos en definir principios de uso de IA, evitar sesgos, garantizar privacidad, explicar decisiones automatizadas y cumplir normativas. 

Esto no solo reduce riesgos legales y reputacionales, también fortalece la aceptación interna y externa.

Los principales desafíos del enfoque AI-first

Si bien el potencial del enfoque AI-first es enorme, las organizaciones enfrentan una serie de obstáculos que deben reconocer y gestionar. 

“El desafío principal, se centra en que en la actualidad, si bien existen casos de éxito, la madurez y el constante cambio de la tecnologías hace que una decisión que hoy se tome, mañana puede ser anticuada o poco eficiente versus otra nueva tecnología emergente”, apunta Daniel.

Otro reto central es la fragmentación y baja calidad de los datos, que limita la efectividad de los modelos. Más aún teniendo en cuenta que muchas empresas aún conviven con información en silos, desactualizada o inconsistente. 

A esto se suma la complejidad tecnológica y los altos costos asociados con el desarrollo, mantenimiento y escalamiento de sistemas de IA.

También la escasez de talento especializado, que no solo incluye profesionales con experiencia en ciencia de datos, sino también ingeniería de datos, arquitectura de soluciones, ética y regulaciones. La falta de estos perfiles ralentiza la adopción integral.

En el plano cultural, la resistencia al cambio sigue siendo uno de los mayores frenos. Muchas personas perciben la IA como una amenaza a sus puestos o desconfían de las decisiones automatizadas. 

A esto se agrega la necesidad de construir una gobernanza sólida, que asegure transparencia, cumplimiento regulatorio y uso ético de la inteligencia artificial.

Finalmente, no se puede ignorar el impacto ambiental de los grandes modelos de IA, cuyo consumo energético genera presiones económicas y reputacionales.

En resumen, ser AI-first implica enfrentar desafíos que van más allá de lo tecnológico: abarca lo cultural, lo ético, lo regulatorio y lo ambiental. 

Las empresas que logren gestionar estos factores estarán mejor preparadas para capturar todo el valor que la IA puede ofrecer.

Contenidos actuales y ejemplos recientes que refuerzan esta tendencia

Un reporte reciente del grupo General Catalyst identifica cuatro áreas críticas para lograr integración real de IA sin “chocar contra muros”: 

• Infraestructura de datos.
• Especialización contextual (adaptar modelos a la operación específica de la empresa).
• Transformación de la fuerza de trabajo.
• Liderazgo valiente. 

Estudios recientes indican que un alto porcentaje de iniciativas de inteligencia artificial fallan o no escalan precisamente por falta de infraestructura de datos inteligente, gobernanza y acceso adecuado al dato.

Según el white paper Intelligent Data Infrastructure is the Foundation of AI Success, hasta un 20 % de las iniciativas de IA fallan por una infraestructura de datos inadecuada. Además, reporta que muchas organizaciones enfrentan limitaciones de acceso al dato, problemas de cumplimiento y gobernanza. 

Lo mismo ocurre con un análisis Gravity, que señala que entre el 70 % y el 85 % de los proyectos de IA no alcanzan sus objetivos. Muchas veces, los fracasos tienen que ver con la calidad, cantidad e integración del dato. 

Por otro lado, el artículo Why Most Enterprise AI Projects Fail — and the Patterns That Actually Work, menciona que en 2025 aproximadamente 42 % de las empresas abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA, en muchos casos en la fase de pruebas de concepto (PoCs) por problemas vinculados con infraestructura, acceso a datos, integración y gobernanza.

Cada vez más se reconocen los riesgos éticos: sesgos, privacidad, justicia, transparencia y cumplimiento regulatorio, como temas centrales en encuestas lideradas por empresas de tecnología.

AI-first: un imperativo competitivo

El enfoque AI-first ya no es una opción futurista sino una estrategia urgente para aquellas organizaciones que quieren liderar y no solo adaptarse. De hecho, ya se ha convertido en un imperativo competitivo. 

Integrar la inteligencia artificial en el núcleo estratégico del negocio permite anticiparse al mercado, personalizar servicios y responder con agilidad a las necesidades cambiantes de clientes y consumidores.

Sin embargo, este camino no está exento de desafíos: demanda liderazgo visionario, inversión en talento e infraestructura, ética en el uso de datos y una profunda transformación cultural. 

Aquellas organizaciones que logren recorrerlo no solo se adaptarán al presente, sino que marcarán la agenda del futuro.

A través de nuestro equipo de Data & IA te acompañamos para que puedas sacarle el mayor provecho a los datos que genera tu operación, con tecnologías y herramientas de vanguardia. 

Contactanos y conversemos sobre cómo potenciar la estrategia de datos y desarrollar un enfoque AI-first en tu empresa.