La inteligencia artificial puede ahorrar horas, ampliar equipos y acelerar decisiones. Pero tenerla no significa saber qué hacer con ella. Mientras una empresa redujo un proceso de 20 horas a cuatro, otra pasó un reporte de 1.400 minutos a apenas uno y una entidad pública convirtió una tarea jurídica de días en una respuesta de cerca de una hora.
Detrás de estos casos está cómo conseguir que realmente cambie la forma de trabajar. Esa fue la discusión central del foro “Inteligencia Artificial, más allá del hype”, organizado por SEMANA y Dinero en el marco de Colombia Tech Week.
Rodrigo Peñailillo, gerente regional del Norte Andino y Panamá y representante de CAF en Colombia, puso el problema en perspectiva. “El país avanza más rápido en incorporar las herramientas que en transformar el proceso que las rodea”. América Latina, añadió, “consume como una región grande, pero produce como una pequeña”.
“La tecnología genera valor cuando se combina con conocimiento especializado, datos confiables, incentivos adecuados y un modelo de negocio sostenible”, destacó.
La IA que ya transforma el negocio
Esa diferencia entre tener IA y conseguir resultados se ve dentro de las compañías.
En Natura, Jhon Matta Mohete, gerente de Tecnología del mercado andino, explicó que la organización dejó de preguntarse qué podía hacer con IA y comenzó a identificar dónde perdía tiempo, capacidad o recursos.
Su programa Digital Craft llevó 32 proyectos a producción y, según Matta, generó más de 700.000 dólares en eficiencias. Uno de ellos permitió reducir de 20 a cuatro horas el tiempo necesario para completar un proceso. ¿Por qué hacerlo? Porque detrás había un problema concreto: los errores en las comunicaciones podían costarle dinero y reputación a la compañía.
“Cometer un error en la comunicación nos cuesta mucha plata, pero sobre todo cuesta mucho en la reputación”, explicó. La tecnología llegó después de identificar el problema, no antes.
La misma lógica aparece en Colsubsidio, aunque el problema era diferente. El equipo de selección recibía tantas hojas de vida que solo podía revisar cerca del 10 por ciento. Ana María Tobar, gerente de Tecnología, contó que ahora, con agentes de IA, puede analizar el 100 % y encontrar candidatos pertinentes.
La tecnología no toma la decisión de contratación: permite que las personas tengan una visión mucho más amplia antes de decidir. Para Tobar, allí está una de las claves de esta transformación: “esa transición entre innovación y operación”. La herramienta dejó de ser una prueba y pasó a hacer parte del trabajo cotidiano.
En General Motors, Jaime Gil, director de Productos, Servicios y Canales Digitales para Sudamérica, mostró que la transformación también puede abrir nuevas formas de operar y relacionarse con los clientes.
Las aplicaciones van desde la manufactura hasta los vehículos conectados: “reportes que antes tardaban 1.400 minutos ahora pueden producirse en uno”, explicó. La compañía también prueba asistentes para vendedores y, según Gil, “recupera el 95 % de los vehículos robados mediante su plataforma de conectividad”.
Pero acelerar no sirve si se acelera el proceso equivocado. “La IA es un multiplicador, es un acelerador”, afirmó Samuel Eduardo Jiménez Santafé, chief technology officer de Heinsohn Business Technology. Su efecto depende de los datos y de reorganizar la operación.
Por eso insiste en que la iniciativa debe estar conectada con quien responde por el resultado. “Si el dueño del número está liderando la iniciativa, la iniciativa tiene mayor futuro de ser exitosa”, agregó. El salto ocurre cuando resuelve problemas con impacto en el negocio.
La discusión, entonces, deja de ser cuántos pilotos tiene una organización y pasa a ser cuáles lograron cambiar un indicador que realmente importa.
Del algoritmo a las decisiones
Cuando esa lógica llega al sector público, el impacto se mide también en capacidad institucional. Rachid Nader, secretario jurídico de la Gobernación del Atlántico, lideró la implementación de AtlantIA, una solución basada en la plataforma Ariel. Contó que un abogado que antes podía tardar uno o dos días en responder una demanda o una tutela hoy puede hacerlo en cerca de una hora.
La herramienta no reemplaza el conocimiento jurídico: reduce el tiempo para convertirlo en respuesta, afirma. De ahí su desafío. “El gran reto ahora es democratizar la inteligencia artificial y ecualizar la tecnología en los territorios”, añadió. Pero su advertencia laboral es directa. “Los profesionales que manejen la inteligencia artificial van a reemplazar a los que no la manejen”, sostiene.
El caso del Atlántico muestra que la IA también puede cambiar la capacidad con la que una institución pública responde a los ciudadanos. Esa velocidad obliga a preguntarse quién está preparado para trabajar con estas herramientas.
Astrid Rubiano Fonseca Ph. D., vicerrectora de Investigaciones de la Universidad Militar Nueva Granada, puso el énfasis en una capacidad que la tecnología no resuelve por sí sola: interpretar. “Yo puedo tener la herramienta y la puedo saber manejar, pero si no sé interpretar lo que esa herramienta me está entregando, pues estamos fuera de contexto”, insistió.
El reto educativo es desarrollar la capacidad para entender lo que produce la IA y decidir qué hacer con ello. En LaCardio, esa necesidad adquiere una dimensión definitiva porque cualquier error puede afectar a un paciente.
El doctor Paulo Cabrera, líder médico clínicas quirúrgicas de LaCardio, explicó que la institución evalúa las herramientas antes de incorporarlas a la atención clínica. “El futuro no será el hospital con más algoritmos, sino el que sepa gobernarlos mejor”, dijo.
Su método resume buena parte de la discusión. “Primero es el problema, luego los datos, después el riesgo y solo así vamos a tener un modelo que nos sirva”, añadió. La prioridad no es demostrar lo que puede hacer una máquina, sino para quién. “Yo necesito que le sirva al paciente y no al algoritmo”, agregó.
En salud, el criterio para adoptar una herramienta no puede ser la novedad, sino el beneficio que aporta y los riesgos que permite controlar.
De Lulo Bank, Rubén Espitia, su gerente de Ciberseguridad, advirtió que “la inteligencia artificial ya está siendo usada como vector de ataque”. De ahí que la entidad potencie a sus expertos con IA para fortalecer sus capacidades de protección.
Los casos son distintos, pero comparten una lógica: identificar el problema, medir el cambio y mantener a las personas responsables de las decisiones. Desde una empresa que recupera horas hasta una gobernación que acorta trámites jurídicos o un hospital que establece límites antes de usar un algoritmo, el patrón se repite.
En todos hay una condición común: alguien debe poder explicar por qué se implementó la IA, qué problema resolvió y qué cambió después de hacerlo. Ahí es donde la tecnología deja de ser una demostración y empieza a convertirse en una herramienta de trabajo.
Peñailillo lo resumió con una imagen “hace un par de décadas la discusión era si esta tecnología iba a llegar. Hoy es qué hacemos con ella: o nos subimos al tren o nos quedamos abajo, porque el tren va a seguir su rumbo”.
La IA ya está aquí y ya está cambiando la forma de trabajar. La verdadera prueba está en demostrar qué problemas resolvió y qué resultados permitió alcanzar. El foro fue organizado por SEMANA y Dinero en el marco de Colombia Tech Week, contó con el respaldo de organizaciones comprometidas con el desarrollo del ecosistema de innovación del país.
La Universidad Militar Nueva Granada participó como patrocinador académico; CAF – banco de desarrollo de América Latina y el Caribe y Colombia Tech Week invitaron a este encuentro; Colsubsidio, Lulo Bank y Servibanca apoyaron esta iniciativa, que además contó con aliados como Ariel, LaCardio, General Motors y su marca Chevrolet, Heinsohn y Natura y Avon.