- Desde procesar documentos y conciliar información a atender consultas y detectar anomalías. La inteligencia artificial empieza a hacerse cargo de tareas concretas dentro de las compañías. El desafío ya no es solamente incorporar la tecnología, sino definir qué procesos pueden delegarse y cuáles todavía requieren intervención humana.
La inteligencia artificial dejó de ser una tecnología reservada a experimentos o pruebas de concepto y comenzó a incorporarse en procesos concretos de las empresas chilenas. La diferencia está cada vez más clara: ya no se trata solamente de utilizar IA para consultar información o generar contenido, sino de delegarle tareas que antes requerían intervención humana de principio a fin.
Según el Barómetro de Adaptación Tecnológica de la Cámara Nacional de Comercio, Servicios y Turismo de Chile (CNC), publicado en septiembre de 2026, el 39,9% de las empresas encuestadas ya utiliza herramientas de inteligencia artificial. Además, el 22,7% declaró haber incorporado esta tecnología por primera vez o ampliado significativamente su uso durante los últimos seis meses.
Entre las empresas que utilizan IA, las principales aplicaciones se concentran en marketing y redes sociales (29,3%) y administración y gestión (21,9%), seguidas por análisis de ventas o clientes, generación de contenidos y atención al cliente. Sin embargo, el desafío sigue siendo avanzar hacia una implementación más profunda: de acuerdo con el Índice de Transformación Digital en Inteligencia Artificial (ITD-IA) 2026, desarrollado por Corfo, la Cámara de Comercio de Santiago (CCS) y PMG Chile, solo el 9% de las empresas evaluadas ha alcanzado etapas de escalamiento o liderazgo en esta tecnología.
La pregunta, entonces, empieza a cambiar: ¿qué cosas concretas están empezando a delegarle las empresas a la IA.
- Procesar documentos, facturas y comprobantes
Una de las aplicaciones más directas consiste en delegar a sistemas de IA tareas que durante años requirieron leer documentos, extraer información, clasificar datos, completar campos y cargar información en diferentes sistemas.
En estos casos, la tecnología puede interpretar documentos y ejecutar una secuencia de acciones a partir de la información que encuentra, mientras las personas mantienen el control sobre las validaciones necesarias.
El resultado es especialmente relevante en procesos repetitivos y de gran volumen: menos carga operativa y más tiempo para tareas que requieren análisis o toma de decisiones.
“Uno de los cambios más importantes es que la IA salió del lugar de herramienta de consulta para integrarse directamente en los procesos de negocio. Cuando una tecnología puede interpretar información y ejecutar una secuencia de acciones, deja de ser simplemente un asistente y empieza a convertirse en parte del proceso”, afirmó Marjorie Ann Guerra Neira, Gerente de Digital Studios de TIVIT Latam.
- Conciliar información y encontrar diferencias
Otro terreno donde la automatización gana espacio es la conciliación de información proveniente de diferentes fuentes.
En lugar de que una persona tenga que comparar manualmente movimientos bancarios, registros contables, comprobantes o bases de datos, los sistemas pueden cruzar grandes volúmenes de información, identificar inconsistencias y mencionar qué casos requieren revisión.
La ventaja no está solamente en procesar más información en menos tiempo, sino también en detectar diferencias que podrían pasar inadvertidas en controles exclusivamente manuales.
- Atender consultas y resolver casos
Los asistentes basados en IA también están pasando de responder preguntas simples a intervenir en procesos de atención más completos.
La tecnología puede interpretar una consulta formulada en lenguaje natural, buscar información en diferentes fuentes, identificar el tipo de requerimiento y, en determinados casos, avanzar con una respuesta o una acción sin necesidad de que una persona intervenga desde el comienzo.
Esto permite que la IA funcione como una primera capa de atención, especialmente en procesos de alto volumen y consultas repetitivas, mientras los equipos humanos se concentran en los casos que requieren criterio, negociación o una intervención más compleja.
- Detectar anomalías y anticipar problemas
La IA también puede utilizarse para encontrar comportamientos que se alejan de lo habitual.
A partir del análisis continuo de datos, estos sistemas pueden identificar patrones, cambios o anomalías que podrían indicar un problema antes de que se convierta en una interrupción o un costo mayor.
En industrias, infraestructura y operaciones críticas, esta capacidad puede aplicarse, por ejemplo, al monitoreo de equipos y procesos para anticipar posibles fallas y activar controles o intervenciones preventivas.
“La verdadera oportunidad aparece cuando la tecnología deja de limitarse a decirnos qué pasó y empieza a ayudarnos a anticipar qué podría pasar. Detectar una anomalía a tiempo puede ser mucho más valioso que reaccionar cuando el problema ya ocurrió”, agregó Marjorie Ann Guerra Neira.
- Ejecutar procesos completos
El paso más reciente es también uno de los que puede generar mayor impacto: sistemas capaces de recibir un objetivo, buscar información, procesarla y ejecutar diferentes acciones en otros sistemas, con distintos niveles de supervisión humana.
Es el terreno de los llamados agentes de IA, que avanzan sobre una lógica diferente a la de un chatbot tradicional. En lugar de limitarse a responder una pregunta, pueden participar de una secuencia de tareas para alcanzar un resultado.
Esto abre la puerta a automatizar procesos completos que hasta ahora estaban divididos entre diferentes personas, herramientas y sistemas
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