Redacción: Guicel Garrido
Un reciente análisis ha sacudido la agenda corporativa en América Latina, señalando que la barrera para la transformación digital no es la falta de acceso a la Inteligencia Artificial (IA), sino un profundo problema organizacional.
Los modelos de IA de los high performers globales están al alcance de las grandes empresas en México, São Paulo o Bogotá, pero la diferencia radica en la voluntad de rediseñar procesos y asumir el costo político del cambio.
El reporte advierte que el 88% de las empresas ya usan IA, pero solo una minoría ha cambiado seriamente su forma de trabajar, quedando atrapadas en el llamado “culto al piloto”. Abundan los casos de uso simpáticos —un chatbot o un copiloto— que permanecen desconectados del corazón del negocio.
Para trascender la fase de experimentación, se proponen cuatro movimientos urgentes para los CEOs:
- Priorizar Flujos Críticos: Es imperativo elegir tres a cinco áreas centrales —crédito, logística, producción y rediseñarlas de extremo a extremo con IA, midiendo el impacto en tiempo real para abandonar el piloto perpetuo.
- Palanca de Crecimiento, No Solo “Tijera”: Ver la IA únicamente para recortar nómina es una visión miope en economías con brechas estructurales de productividad. El valor real está en usar la IA para segmentar mercados, personalizar ofertas y diseñar nuevos servicios, impulsando tanto el ahorro de costos como el aumento de ingresos.
- Invertir en Plataformas, No solo Licencias: Los líderes están construyendo su propia base: infraestructura moderna de datos y catálogos de data products reutilizables. Esto se alinea con el concepto de AI Factories, entornos donde hardware, algoritmos y operación física se integran, especialmente relevante en contextos como el mexicano.
- Subir la IA a la Agenda del Consejo: La IA debe ser tratada al mismo nivel que CAPEX o fusiones. El CEO debe ser el responsable directo del ROI y de la gobernanza (sesgos, privacidad, seguridad), un imperativo crítico en una región donde la confianza social es frágil.
Para las multinacionales con operaciones en la región, la implicación es clara: Latinoamérica debe dejar de ser vista como un mero back office de bajo costo. La oportunidad radica en convertir hubs de servicio y plantas nearshore en laboratorios de automatización avanzada, ajustando los modelos y riesgos al contexto local, incluyendo la informalidad y los sesgos regionales.
La elección es tajante: la diferencia entre seguir comprando licencias o construir verdaderas AI Factories marcará la frontera entre ser un proveedor barato de mano de obra digital o diseñar el nuevo sistema operativo productivo de la región.
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