La transformación de la IA: hacia un futuro empresarial ágil y en continua evolución
Vivimos un momento en el que la tecnología redefine los modelos de negocio, la relación con los clientes y la manera en que concebimos el trabajo.
La inteligencia artificial ya no es una promesa futura, es un recurso tangible que transforma industrias enteras.
Sin embargo, hablar de la IA de una manera aislada no alcanza. La verdadera disrupción surge cuando se la integra en toda la estructura organizativa.
Este proceso no se limita a incorporar chatbots, modelos predictivos o soluciones de automatización. Implica repensar cómo se generan los productos, cómo se prestan los servicios, cómo se toman decisiones y cómo se gestionan los equipos.
La transformación de la IA, en esencia, busca convertir a las empresas en organismos vivos, capaces de adaptarse, aprender y evolucionar en un entorno en constante cambio.
En este escenario, los líderes empresariales enfrentan una disyuntiva: quedarse en la superficie con implementaciones puntuales o avanzar hacia una estrategia integral de IA que reconfigure el ADN de la organización.
Conversamos con Daniel Menal, Head de Data & IA en IT Patagonia, sobre el impacto de la transformación de la IA en las empresas, los beneficios que aporta y las principales tecnologías involucradas.
También analizamos las claves y nuevas prácticas para desarrollar una estrategia de IA y casos concretos de aplicación.
¿Qué implica la transformación de la IA para las empresas?
La transformación de la IA implica la adopción de modelos inteligentes, no solo como soporte tecnológico, sino como catalizadores de nuevas formas de operar y competir.
Se trata de un cambio organizacional profundo que toca todas las áreas: operaciones, marketing, recursos humanos, finanzas, atención al cliente y estrategia corporativa.
Para Daniel, la transformación con IA representa un gran desafío que requiere el involucramiento profundo de todos los sectores.
No se trata sólo de implementar una herramienta: las empresas que trabajen el cambio cultural serán las que logren un impacto real.
“Hoy, en nuestros clientes, el mayor reto está en el gobierno de la IA, desarticular silos y establecer políticas internas que potencien estas tecnologías”, señala nuestro Head de Data & IA.
Los principales objetivos de esta transformación son:
- Redefinir la propuesta de valor: integrar IA para diferenciar productos y servicios.
- Optimizar procesos clave: desde la gestión de inventarios hasta la predicción de demanda o el control de riesgos.
- Impulsar decisiones basadas en datos: reemplazar intuiciones por información en tiempo real.
- Crear organizaciones resilientes: capaces de reaccionar rápido a cambios en el mercado y aprovechar nuevas oportunidades.
En síntesis, no es solo un cambio tecnológico, sino un nuevo modelo de gestión empresarial.
Beneficios que aporta la transformación de la IA
Los beneficios de la transformación de la IA se multiplican a medida que la empresa avanza en madurez digital:
1. Eficiencia y ahorro de costos:
- Automatización de tareas repetitivas.
- Reducción de tiempos operativos.
- Optimización de recursos humanos y tecnológicos.
2. Mayor satisfacción del cliente:
- Experiencias personalizadas a escala.
- Atención disponible 24/7 mediante asistentes virtuales.
- Recomendaciones predictivas que mejoran la fidelización.
3. Innovación continua:
- Generación de nuevos productos y servicios basados en IA.
- Exploración de modelos de negocio disruptivos.
- Capacidad de prototipar y lanzar más rápido.
4. Gestión proactiva del riesgo:
- Identificación temprana de fraudes y ciberamenazas.
- Evaluación de riesgos financieros con mayor precisión.
Estos beneficios, al converger, permiten a las empresas ganar ventajas competitivas sostenibles en mercados cada vez más dinámicos.
¿Cuáles son las principales tecnologías que se implementan en este tipo de proyectos?
La transformación de la IA no depende de una única tecnología, sino de la combinación estratégica de varias capas que trabajan en conjunto:
- IA generativa y modelos de lenguaje (LLMs): crean textos, imágenes, código y contenidos a gran escala, potenciando áreas como marketing, desarrollo de software o atención al cliente.
- Machine Learning y Deep Learning: permiten reconocer patrones, predecir comportamientos de usuarios o detectar anomalías.
- Analítica avanzada y big data: convierten grandes volúmenes de datos en insights accionables en tiempo real.
- RPA (Robotic Process Automation): automatiza procesos administrativos y operativos con rapidez.
- Visión por computadora: aplicada a seguridad, control de calidad en fábricas o análisis de imágenes médicas.
- Copilotos empresariales: soluciones como Azure AI Copilot, Amazon Q (AWS) y Google Gemini for Workspace que funcionan como asistentes inteligentes integrados en ecosistemas de nube y productividad.
La clave está en la integración orquestada de estas tecnologías, no en su uso aislado.
“Si miramos lo que sucede en nuestros clientes, podemos identificar principalmente el uso de copilotos disponibles dentro de los grandes proveedores como son Azure, AWS y Google”, apunta Daniel, mencionando que se encuentran en ese orden de impacto.
“En IT Patagonia acompañamos a nuestros clientes en el aprovechamiento de copilotos y modelos de estos grandes proveedores, que se adaptan a la realidad de cada organización”, destaca.
Claves y prácticas para desarrollar una estrategia de IA
La implementación de IA no debe iniciarse con la compra de una herramienta, sino con una visión estratégica clara.
Para Daniel, “la clave está en crear un comité multidisciplinario que defina una estrategia compartida, para evitar que quede únicamente en manos de áreas de tecnología. Solo así se logra un impacto real en CAPEX y/o OPEX”.
Algunas buenas prácticas a considerar son las siguientes:
- Alinear IA con objetivos de negocio: definir qué se quiere lograr -mejorar la experiencia del cliente, reducir costos, innovar, etc-.
- Iniciar con pilotos controlados: pequeños proyectos que validen impacto antes de escalar.
- Adoptar metodologías ágiles: para ajustar rápido en base a resultados.
- Invertir en talento interno: formar a los equipos para que comprendan, adopten y mejoren las soluciones de IA.
- Fomentar la colaboración interdisciplinaria: unir negocio, IT, diseño y compliance.
- Establecer marcos éticos y regulatorios: para evitar sesgos, malas prácticas y riesgos legales.
Una estrategia efectiva requiere tanto visión empresarial como gobernanza tecnológica.
Modelos, datos y estrategias de implementación
La IA es tan poderosa como la calidad de los datos que la alimentan. Por eso, la transformación de la IA se sostiene en tres pilares:
- Modelos:
- Preentrenados (ej. GPT, Gemini, Claude) que aceleran el time-to-market.
- Personalizados, entrenados con datos propios para necesidades específicas.
2. Datos:
- Limpios, integrados y accesibles.
- Gobernados bajo normas de privacidad y seguridad.
- Enriquecidos con fuentes internas y externas.
3. Estrategias de implementación:
- Despliegue gradual en áreas de alto impacto.
- Uso de arquitecturas híbridas (cloud y on-premise).
- Medición de ROI desde las primeras fases.
Casos: transformación de la IA en banca, petróleo y retail
Veamos algunos casos que muestran cómo la transformación de la IA impacta directamente en la rentabilidad y la experiencia del cliente.
Sector financiero (banca)
La inteligencia artificial desempeña un papel fundamental en la industria financiera, al permitir la automatización de procesos, contribuir al análisis de datos complejos en tiempo real, e impulsar y evolucionar la manera en que se analiza y crea información del negocio.
Por ejemplo, se usa para la detección de fraudes en tiempo real, scoring crediticio y asesoramiento automatizado a clientes.
Algunos bancos han reducido el tiempo de aprobación de un crédito gracias a modelos predictivos. También utilizan IA para cumplir con regulaciones mediante análisis automatizado de transacciones.
Cómo caso concreto podemos contar el caso de un proyecto que acompañamos desde IT Patagonia, en el que una importante compañía de la industria financiera aplicó diferentes modelos de IA para procesos de segmentación de clientes y sus ubicaciones geográficas.
Mediante la intervención de este proceso, lograron establecer y generar acciones de marketing que permitieron a múltiples clientes hacer cambios de ubicaciones de sus sucursales de gestión. Esta solución impactó significativamente en reducción de gastos asociados al cuidado y gestión de clientes en sucursal.
Industria petrolera
La aplicación de IA a políticas de seguridad vial redujo en una empresa del sector petrolero 13% los siniestros mensuales, que impactaron directamente en el cuidado de la vida de los colaboradores.
Sector retail
En el comercio minorista, la IA personaliza la experiencia de compra online y en tienda física.
Algoritmos de recomendación aumentan las ventas cruzadas, mientras que sistemas predictivos optimizan la cadena de suministro evitando quiebres de stock.
Además, se aplica pricing dinámico para ajustar precios en función de la demanda y la competencia en tiempo real.
Desafíos que tiene por delante la IA
A pesar de su potencial, la transformación de la IA enfrenta grandes retos:
- Ética y transparencia: cómo asegurar que los algoritmos no repliquen sesgos.
- Seguridad y privacidad: proteger datos sensibles en un entorno hiperconectado.
- Integración tecnológica: dificultad de conectar IA con sistemas heredados.
- Cambio cultural: resistencia interna a modificar procesos y rutinas.
- Dependencia de proveedores: riesgo de concentración en pocas plataformas globales.
Superar estos desafíos será decisivo para el éxito de las iniciativas de IA a largo plazo.
¿Cómo adoptar la cultura de la IA a través de la formación, el perfeccionamiento y la contratación?
La transformación de la IA no se sostiene sin talento humano. El factor diferencial radica en crear una cultura organizacional orientada a la IA.
¿Qué es lo que debe incluir?
- Formación y reskilling: capacitar a empleados en analítica, pensamiento crítico y uso de herramientas inteligentes.
- Contratación de perfiles especializados: ingenieros de IA, científicos de datos, arquitectos de soluciones y expertos en MLOps.
- Aprendizaje continuo: programas internos de innovación y hackatones que promuevan la experimentación.
- Cambio de mindset: impulsar la idea de que la IA no reemplaza, sino que potencia el trabajo humano.
Así, la adopción cultural se convierte en el verdadero motor de una transformación sostenible.
Transformación de la IA: una necesidad estratégica
Las empresas que entienden a la transformación de la IA como un proceso transversal, que combina tecnología, datos, modelos y cultura, son las que podrán competir en un futuro marcado por la velocidad del cambio.
El desafío no está solo en implementar soluciones, sino en redefinir la forma en que las organizaciones aprenden, innovan y se relacionan con sus clientes.
La IA, integrada con visión y responsabilidad, es la palanca que puede convertir a las compañías en actores ágiles, resilientes y preparados para un mundo en constante evolución.
Conoce nuestra propuesta de soluciones innovadoras que utilizan a la inteligencia artificial como aceleradora de la transformación digital.
