Colombia es uno de los países líderes en la adopción de inteligencia artificial generativa en América Latina, pero el reto ya no es el acceso a la tecnología, sino contar con el talento, la inversión y la estrategia para generar resultados.
En ese contexto, Diego Aguirre, Cloud & AI Director en Oracle Latinoamérica, durante el foro Inteligencia Artificial: más allá del hype de SEMANA y Dinero, habló sobre las claves para pasar de la expectativa a la generación de resultados reales de negocio con a través de esta herramienta.
Aguirre inició su intervención reafirmando que la inteligencia artificial no es nueva y que es una disciplina con más de medio siglo de historia y que hoy es amplificada por nuevas capacidades generativas como la creación de audio, texto e imágenes.
“Hay una disrupción que se da a partir del año 2017 con la reestructura de transformers que habilita lo que hoy conocemos como la inteligencia artificial generativa, que tiene la facilidad de crear algo nuevo, y que tiene un punto de inflexión cuando OpenIA libera ChatGPT para que cualquiera de nosotros pueda acceder a través del celular. Ahí ya hay un acceso universal a esa tecnología”, explicó.
Aguirre destacó además que el primer caso de uso que se empezó a implementar luego del lanzamiento de la IA generativa son los chatbots empresariales que le dan un nivel de madurez adicional a la generación anterior que se trabajó entre 2010 y 2020 dónde se tenía que entrenar a los asistentes virtuales. “Esto ha permitido una experiencia más cercana”.
La adopción de IA
El alto directivo de Oracle confirmó además que la adopción de inteligencia artificial generativa en comparación con otras curvas de adopción de tecnología que en su momento fueron disruptivas “como los computadores personales que en los primeros cuatro años, entre el 83 y el 86, en Estados Unidos llegaron a un poco menos de 40 millones de usuarios; el caso de los smartphones, los primeros cuatro años, contando de 2007 a 2010, llegan a un poco más de 60 millones de usuarios, y la IA generativa del 2022 al 2025, llega a casi 117 millones de usuarios, en Estados Unidos. Incluso hoy validaba la información a 2026 y estamos cerca de los 133 millones”.
Aguirre dijo además que aunque la democratización y la adopción de la IA son una realidad, el problema que se está enfriando hoy es la generación de impacto. “Mucha adopción, pero poca capacidad de impactar, dice McKinsey”.
También explicó que la adopción es alta, pero sin escala. “El 88 % usan IA, pero ⅔ de esas iniciativas terminan muriendo en una fase de piloto”. Y agregó que en cuanto a IA géntica, la adopción baja más porque el 62 % la están probado y menos del 10 % llegan a escalarla. “Nos falta adopción vertical en los negocios que son centrales de la organización”.
Aguirre también comentó que el impacto financiero es limitado. “Solo el 39 % ven impacto, y ese impacto es menor al 5 % en el EBIT, en la línea final de resultados. Ahí tenemos un desafío grande; es necesario elegir casos de uso que puedan impactar en el resultado de mi negocio”.
En cuanto a características de la adopción, dijo que están viendo que las empresas invierten más del 20 %de su presupuesto en iniciativas de modernización digital y usan la IA para transformar sus procesos de negocio.
“El gran desafío está en las empresas con procesos legados. Es clave rediseñar los procesos de negocio para poder impactar. Las empresas que generan impacto son 2,8 veces más propensas a tomar esas decisiones de cambio en momentos críticos”.
¿Qué hacer?
Como perspectivas estratégicas para superar los obstáculos que hay en la generación de impacto de la inteligencia artificial en las organizaciones, Aguirre se centró en cuatro acciones clave.
- Liderazgo: fuerte patrocinio y soporte ejecutivo. Directivos que prioricen el uso de la IA.
- Prácticas maduras: gobernanza, datos limpios, agilidad y estrategia clara.
- Agentes subestimados: la tecnología está lista, las empresas aún no. “los seguimos utilizando para automatizar sin modificar el proceso como tal”.
- Riesgo y mitigación: inexactitud, privacidad y mitigación creciente.
- Oportunidad futura: IA integrada al core, agentes y workflows rediseñados.
“Hay que abrazar la oportunidad futura y entender el poder real de la IA y ser capaces de priorizar los casos de uso que va a generar impacto. Hay que dejar de implementar ia porque es una moda o porque la competencia lo está haciendo, es clave elegir cuáles son los casos de uso con impacto potencial”.
No obstante, Aguirre destacó que “estamos en un momento único, en un punto de inflexión en el que la inteligencia artificial lo cambio todo. La invitación es a que todos nosotros podamos tomar ese liderazgo en llevar la brecha cada vez más pequeña entre lo que es la adopción y el impacto”.