La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa lejana y hoy figura entre las palancas más citadas de productividad y ventaja competitiva para las empresas de América Latina. Un estudio reciente de Linux Foundation, encomendado por Meta, indica que la tecnología ya representa un mercado regional estimado en alrededor de US$12.7 mil millones y crece, en promedio, 28.1% al año, con potencial para añadir hasta US$1 billón a la economía latinoamericana hasta 2038.
A pesar de las proyecciones ambiciosas, aplicar la IA de manera eficaz sigue siendo un desafío para ejecutivos que enfrentan debilidades en los procesos, datos dispersos y estrategias fragmentadas. Para transformar el potencial en resultados tangibles, TOTVS, gigante tecnológico latinoamericano, señala tres pasos esenciales que las empresas deben seguir. “Las organizaciones que obtienen resultados con IA no comienzan por la tecnología, comienzan por el negocio. Es necesario resolver los fundamentos antes de automatizar o agregar la IA en procesos aislados”, afirma el Director de Mercado Internacional de TOTVS, Javier Marbec.
Tres pasos fundamentales para una aplicación exitosa de la IA en los negocios:
1) Sistemas de gestión actualizados e integrados
El primer paso es contar con sistemas de gestión debidamente actualizados, que integren datos y procesos, una condición básica para que cualquier iniciativa de IA tenga una base consistente para actuar.
Los ERPs y plataformas actualizadas reducen el retrabajo, estandarizan operaciones y permiten que los datos de distintas áreas se conecten entre sí, formando una base sólida para análisis avanzados.
2) Infraestructura en la nube para escalar la IA
El segundo paso es contar con una infraestructura en la nube que permita escalar el uso de la inteligencia artificial de forma segura, flexible y continua. La nube facilita la integración de sistemas, el acceso a grandes volúmenes de datos y la capacidad de procesarlos en tiempo real, elementos clave para que la IA genere valor en el negocio.
Además, la nube permite actualizar aplicaciones con mayor rapidez, incorporar nuevas capacidades tecnológicas y reducir la complejidad operativa, creando un entorno más preparado para iniciativas de automatización e inteligencia avanzada.
3) Organización y gobernanza de los datos
El tercer paso, y quizás el más decisivo, es organizar los datos de forma estructurada y confiable. La IA funciona con información: cuanto más accesible, limpia y gobernada sea la base de datos, mayores serán las posibilidades de generar insights accionables y modelos predictivos confiables. Los datos son el combustible para que la IA actúe de manera eficiente y efectiva.
En este punto reside el peligro que puede comprometer toda la revolución de la IA. No se hace IA de calidad sin datos de calidad, es el riesgo del “garbage in, garbage out” (si entra basura, sale basura).
Aplicación orientada a objetivos de negocio
Más que una herramienta, la IA es una estrategia para resolver problemas concretos, como la reducción de costos, la mejora de la atención al cliente, una mayor rapidez y precisión en la toma de decisiones y la optimización de la cadena de suministro. Al definir metas claras, las empresas pueden implementar casos de uso que generan retorno real.
La transformación impulsada por la IA ocurre en un escenario complejo. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2025, elaborado por la CEPAL (Comisión Económica para América Latina y el Caribe – ONU), destaca la necesidad de ampliar la capacitación digital y adaptar las estrategias a la realidad regional, con atención a la infraestructura, la ética, la ciberseguridad y la confianza en el uso de los datos. “Al final, la IA no sustituye el conocimiento del negocio, los procesos bien diseñados ni una cultura orientada a los datos. La tecnología es un catalizador, y solo funciona cuando la organización entiende por qué y cómo utilizarla”, concluye Marbec.
