Viviana González
AI & Data Director Latam, Microsoft
Viviana González
AI & Data Director Latam, Microsoft
Durante los últimos años, miles de organizaciones han explorado iniciativas relacionadas con inteligencia artificial. Algunas comenzaron con asistentes conversacionales. Otras desarrollaron modelos analíticos, pilotos de automatización o pruebas de concepto enfocadas en casos de uso específicos.
La velocidad de adopción de la inteligencia artificial no tiene precedentes. ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios en apenas dos meses, una cifra que supera ampliamente los tiempos de adopción observados en tecnologías como las redes sociales, las plataformas digitales e incluso los teléfonos móviles.
No obstante, el crecimiento del interés por la inteligencia artificial no garantiza resultados empresariales.
Muchas organizaciones han logrado desarrollar pilotos funcionales. Otras han incorporado herramientas de IA dentro de procesos específicos. La diferencia aparece cuando se analiza la capacidad para extender estas iniciativas a múltiples áreas empresariales y generar valor de forma consistente.
El surgimiento de las Frontier Companies
Microsoft utiliza el concepto de Frontier Company para describir a las organizaciones que están incorporando inteligencia artificial dentro de diferentes niveles de la operación. En estas empresas, la IA participa en procesos, decisiones, flujos de trabajo y experiencias tanto para colaboradores como para clientes.
La adopción ocurre de forma progresiva.
Algunas iniciativas comienzan mejorando la productividad individual mediante asistentes inteligentes. Otras evolucionan hacia agentes capaces de ejecutar tareas, automatizar procesos o colaborar con equipos humanos. A medida que estas capacidades se expanden, la inteligencia artificial comienza a integrarse dentro de funciones empresariales completas.
Modelo Frontier Company para la adopción empresarial de inteligencia artificial
Los datos continúan siendo el factor que más influye en los resultados
Los datos continúan siendo uno de los principales factores de éxito en cualquier iniciativa de inteligencia artificial. Se estima que el 60% de los proyectos que no cuentan con información preparada terminan siendo abandonados, una reality que refleja la importancia de disponer de datos organizados, accesibles y contextualizados.
Los modelos dependen de esta información para comprender el entorno, generar respuestas relevantes y ejecutar tareas con mayor precisión. Cuando la información se encuentra fragmentada, desactualizada o distribuida entre múltiples sistemas, las capacidades de inteligencia artificial también se ven limitadas.
Para generar resultados consistentes, los datos utilizados en iniciativas de inteligencia artificial deben cumplir con ciertas características fundamentales:
Unificados
Disponibles cuando el negocio los necesita
Relevantes para el propósito específico
Contextualizados
Confiables
Estas condiciones permiten que los modelos trabajen sobre una base consistente y facilitan la creación de soluciones escalables.
La evolución de los agentes dentro de las organizaciones
La evolución de los agentes de inteligencia artificial también está redefiniendo la forma en que las organizaciones incorporan estas capacidades dentro de sus operaciones. Actualmente es posible identificar tres niveles de madurez:
Este modelo permite entender cómo la inteligencia artificial comienza a integrarse dentro de operaciones completas y no únicamente como una herramienta de consulta.
Seguridad y gobernanza: condiciones para crecer con confianza
A medida que aumenta la adopción de inteligencia artificial, también surgen nuevos riesgos relacionados con el uso de la información. Uno de ellos es el fenómeno conocido como Shadow AI.
Este término describe situaciones donde los colaboradores utilizan herramientas externas de IA sin lineamientos claros sobre acceso, protección de datos o cumplimiento normativo. La preocupación no se limita al uso de nuevas herramientas; también involucra la exposición involuntaria de información sensible, la falta de trazabilidad y los riesgos regulatorios asociados al manejo de datos corporativos.
Por esta razón, Microsoft plantea la gobernanza como una capacidad transversal que acompaña todo el ciclo de adopción. Las organizaciones que buscan escalar iniciativas de IA suelen fortalecer prácticas relacionadas con:
- Protección de datos.
- Observabilidad.
- Gestión de riesgos.
- Cumplimiento regulatorio.
- IA responsable.
Una hoja de ruta para escalar la inteligencia artificial
La evolución hacia organizaciones impulsadas por inteligencia artificial requiere avanzar de forma simultánea en tres frentes principales:
A lo largo de este recorrido, la capacitación de las personas juega un papel permanente. La incorporación de nuevas herramientas requiere desarrollar habilidades, fortalecer criterios de uso y construir capacidades organizacionales que permitan aprovechar la tecnología de forma efectiva.
Construir capacidades que puedan crecer
La adopción de inteligencia artificial continúa avanzando en todos los sectores. Los casos de uso seguirán evolucionando y las capacidades tecnológicas continuarán ampliándose.
Las organizaciones que están obteniendo resultados consistentes comparten ciertos elementos en común: una estrategia clara de datos, mecanismos de gobernanza, inversión en talento y una visión que conecta la tecnología con las prioridades del negocio.
La transformación ocurre gradualmente. Cada iniciativa, cada proceso modernizado y cada capacidad incorporada contribuyen a construir una organización preparada para aprovechar el potencial de la inteligencia artificial a escala.
