En los últimos años, la inteligencia artificial ha dejado de ser solo un tema de investigación para convertirse en una prioridad estratégica de los líderes empresariales. La inversión global en IA superará los US$300 mil millones para 2025, lo que refleja la búsqueda de eficiencia, innovación y ventaja competitiva.
A pesar del entusiasmo, la realidad aún presenta una paradoja: las empresas acumulan volúmenes cada vez mayores de datos, pero enfrentan desafíos estructurales significativos, baja calidad, fragmentación entre sistemas y ausencia de gobernanza. Esto explica por qué menos de un tercio de las organizaciones logra escalar proyectos de IA de manera consistente, transformando el potencial en resultados concretos.
El dilema de los datos: de activo a cuello de botella
A los datos se les llama a menudo "el nuevo petróleo". Pero en la práctica, muchas organizaciones aún están almacenando barriles sin saber cómo refinarlos.
Los estudios muestran que las empresas, incluso las grandes, no pueden responder preguntas básicas sobre sus clientes porque la información está dispersa entre el CRM, el ERP y otras plataformas.
Este desafío se vuelve aún más evidente en América Latina, donde hasta el 80% del tiempo de los equipos se gasta limpiando, integrando y preparando datos, en lugar de generar valor estratégico. Esta situación impacta directamente en el retorno sobre la inversión en IA y explica por qué tantas iniciativas permanecen en la etapa de piloto.
Casos prácticos: donde la transformación ya ocurre
A pesar de los desafíos, hay ejemplos concretos de empresas que ya están cosechando los frutos de la transformación basada en datos e IA.
- Servicios financieros – PicPay
- En Brasil, PicPay adoptó SingleStore con IBM para el análisis en tiempo real. El desafío era procesar millones de transacciones de forma segura y ágil, garantizando conocimientos instantáneos para decisiones críticas. Con la solución, la empresa pasó a trabajar con datos estructurados y no estructurados a gran escala, reduciendo riesgos y fortaleciendo su operación.
- Sector bancario – Integración multicanal
- Un gran banco latinoamericano utilizó IBM watsonx.data para extraer y disponibilizar más de 3 TB de datos en menos de 8 horas, sin afectar los sistemas de registro. Esta iniciativa permitió ofrecer experiencias personalizadas a los clientes, mejorar el compliance regulatorio y habilitar análisis predictivos con base en datos antes dispersos.
- Salud – Inteligencia diagnóstica
- Los hospitales de la región están utilizando la IA para interpretar exámenes de imagen, acelerando los diagnósticos y apoyando a los médicos en decisiones complejas. Para ello, es esencial tener datos confiables y bien gobernados, ya que las fallas de calidad pueden comprometer la precisión clínica.
- Industria – Automatización de procesos
- Las empresas de manufactura están combinando IBM watsonx Orchestrate con sistemas de gestión para automatizar flujos repetitivos, como solicitudes de mantenimiento, gestión de inventario e informes operativos. El resultado es una ganancia directa de productividad, liberando a los profesionales para tareas de mayor valor.
El papel de las soluciones IBM en la jornada
Desde el punto de vista tecnológico, dos soluciones se han destacado como pilares de esta transformación:
- IBM watsonx.data: permite integrar, gobernar y escalar datos en entornos híbridos y multi-nube. Su modelo de lakehouse abierto con Apache Iceberg y múltiples motores (Db2, Presto, Spark) reduce costos, evita duplicaciones y garantiza que los datos estén siempre listos para la producción.
- IBM watsonx Orchestrate: se enfoca en la automatización inteligente, utilizando agentes orientados por skills que conectan y orquestan aplicaciones corporativas. Esto posibilita ganancias de productividad y crea nuevas formas de colaboración entre humanos e IA.
Ambas tienen como diferencial no solo la tecnología, sino la apertura y la escalabilidad: funcionan para grandes corporaciones y también para empresas de tamaño mediano que buscan crecer con inteligencia.
¿De dónde viene el ROI?
Los estudios de Forrester muestran que los proyectos de automatización con IBM watsonx.orchestrate pueden generar hasta un 176% de ROI, 40% menos de tiempo de inactividad y 67% de tiempo ahorrado en procesos simples.
En el campo de los datos, las empresas que estructuran correctamente sus lakehouses logran reducir en hasta un 50% el costo de operación de data warehouses tradicionales, además de acelerar el time-to-data — el tiempo entre el registro y el uso efectivo de una información.
En otras palabras, el ROI de la IA no depende solo de algoritmos sofisticados, sino de datos confiables y de la capacidad de automatizar procesos a escala.
El futuro: de pilotos a escala
El gran desafío para los próximos años será salir de la fase de experimentación y llevar la IA a toda la organización. Esto implica:
- Gobernanza y compliance continuos
- Frameworks claros de adopción
- Métricas de valor (costo por consulta, tiempo de preparación, SLA de disponibilidad)
- Capacitación de equipos y cambio cultural
Las empresas que logren alinear estos pilares tendrán no solo ganancias operativas, sino también una diferenciación competitiva en un mercado cada vez más presionado por la velocidad y la innovación.
Conclusión
La inteligencia artificial ya no es una promesa distante; es una realidad urgente. Pero solo genera impacto cuando se sustenta en datos bien gobernados y procesos inteligentes.
Casos como el de PicPay muestran que es posible transformar la complejidad en una ventaja estratégica.
Es exactamente esta discusión la que la jornada Leading AI, patrocinada por IBM, está llevando a los ejecutivos de la región: conversaciones prácticas, masterclasses exclusivas con el MIT y ejemplos reales de transformación.
