Por Raymond García, Data y Tech Business Regional Director de CSA Latam.

La conversación sobre inteligencia artificial cambió. Ya no se trata de qué modelo usar ni de cuál es la herramienta más novedosa, sino de algo mucho más desafiante: cómo traducir todo ese ruido en resultados reales.

En América Latina, la adopción no se detiene. Según McKinsey & Company, El 72% de las organizaciones en la región han adoptado IA en, al menos, una función empresarial. Sin embargo, detrás del entusiasmo hay una realidad menos brillante: probar no es transformar. Muchas compañías experimentan con pilotos llamativos, pero pocas logran que la IA mueva la aguja en sus resultados de negocios.

“Desde la llegada de GPT-3 en 2020, se han visto una explosión de casos, experimentos y titulares. Hoy, 8 de cada 10 empresas aseguran usar inteligencia artificial en alguna de sus áreas, pero son muchas menos las que pueden mostrar mejoras concretas en ventas, productividad o experiencia del cliente. Esto no es un problema de tecnología, sino de enfoque. Los resultados no dependen del modelo, sino de cómo se conecta con datos confiables, equipos preparados y objetivos de negocio claros.” sostiene Raymond García, Data y Tech Business Regional Director de CSA Latam.

La IA no es magia. No transforma nada por sí sola. El valor aparece cuando pasa de la prueba al hábito, cuando deja de ser una novedad para convertirse en parte del día a día. Requiere datos ordenados, mediciones precisas, talento capacitado y decisiones estratégicas sobre qué escalar y qué dejar ir. Entonces la pregunta es: ¿cómo aprovechar la ola sin quedarse atrapado en la espuma del hype?

“En primer lugar, implica apuntar a lo que duele. No se trata de tener veinte pilotos, sino de identificar dónde realmente se pierde tiempo o dinero y empezar por ahí. Definir cuál es el objetivo es clave, ya que, sin métricas claras, no hay historia que contar. Por otra parte, atacar la fricción con agentes será diferencial y para eso es necesario automatizar pasos repetitivos en flujos largos: soporte, QA o reporting. La clave está en comenzar con asistencia humana, ganar confianza y escalar con cuidado.” agrega el experto. En el mismo sentido, la IA solo rinde si los datos son confiables y se pueden activar. Por lo que un tagging bien hecho, integraciones sólidas y medición avanzada marcan la diferencia.

En una organización inteligente, el talento se convierte en la verdadera ventaja competitiva. Capacitar a los equipos no significa solo enseñarles a usar herramientas, sino formarlos para pensar con criterio, cuestionar, medir y optimizar. La cultura pesa más que el software, y el enfoque más que la tecnología. Por último, también es fundamental invertir con “cabeza fría”: no todos los casos generan valor, y parte del aprendizaje consiste en cortar rápidamente lo que no prospera para apostar con fuerza por lo que sí entrega impacto real. Al final, no se trata de correr detrás de cada nueva herramienta, sino de elegir con propósito, ejecutar con disciplina y escalar lo que realmente funciona.

“La inteligencia artificial no es un destino, sino un camino que se recorre con disciplina, talento y datos confiables. Por eso hoy, en el mundo de la IA, la ventaja competitiva se construye día a día, lejos del hype y cerca de los resultados” finaliza.