Inteligencia Artificial: El motor que está reescribiendo las reglas del juego empresarial

Por: Alexandra Delgado Salgado

Hasta hace pocos años, la inteligencia artificial (IA) parecía un privilegio reservado a los gigantes tecnológicos o un argumento propio de la ciencia ficción.

Hoy, se ha convertido en un músculo estratégico que atraviesa la estructura misma de las organizaciones, modificando la forma en que producen, venden, atienden a sus clientes, toman decisiones, se protegen y, sobre todo, sobreviven en un mercado hipercompetitivo.

No es una moda, es un cambio estructural con un alcance transversal, tal como señala Silvia Patricia Vera Salavarría, en su investigación “Inteligencia artificial en el desarrollo administrativo de la empresa moderna” al advertir que la IA no es solo un componente tecnológico, sino un factor de reorganización gerencial y de optimización administrativa que redefine las cadenas de valor.

Las cifras lo confirman: estudios recientes estiman que las compañías que han integrado IA en sus procesos han reducido sus costos operativos en un promedio del 20% y han incrementado su productividad hasta en un 40% en sectores como retail, banca y manufactura.

El consenso entre expertos y literatura académica es claro: quien no la adopte de manera estratégica, corre el riesgo de quedar irreversiblemente fuera del juego.

En el frente comercial, la IA ha transformado el marketing de masas en hiperpersonalización. Alejandro Llano, gerente regional comercial de Yalo, lo sintetiza con pragmatismo: “El dato es el nuevo petróleo, pero el verdadero valor está en lo que haces con él”.

Su compañía no se limita a sugerir productos, sino que analiza patrones de compra, segmenta clientes con precisión y conversa con cada punto de venta por canales como WhatsApp, anticipando necesidades con modelos predictivos.

“El caso de Yupi es ilustrativo: en tres meses y gracias a esta tecnología, logró llegar a 40.000 tiendas, aumentar el ticket promedio y optimizar exhibiciones” explicó Llano.

Y es que la IA en la interacción con clientes y empleados no solo automatiza, sino que adapta cada experiencia a la singularidad del usuario, incrementando el engagement y la conversión.

En el marketing, el salto ha sido de la segmentación demográfica al targeting de precisión. Carolina Vaca, directora del programa de mercadeo y publicidad de la Universidad de Compensar, explica que ahora se puede anticipar el comportamiento futuro y actuar antes de que ocurra.

Ejemplos como el de Coca-Cola y su prototipo “Y3000”, desarrollado con IA para predecir tendencias de consumo del año 3000, muestran lo que Pastor Torres, profesor e investigador, denomina “migrar de la reacción a la proacción estratégica”, donde los datos no solo cuentan lo que pasó, sino lo que está por suceder.

La columna vertebral de esta revolución son los datos. Juan Ardila, director comercial de Keyrus Latinoamérica, advierte que la IA “vive y respira datos” y sin ellos —o peor aún, con datos desordenados—, cualquier proyecto de IA fracasa.

Coincide con el profesor Sneider Calle, quien en su investigación sobre cadenas de suministro demuestra que la capacidad de integrar datos comportamentales de múltiples canales permite optimizar inventarios, reducir pérdidas y mejorar la respuesta ante variaciones de la demanda.

Por su parte Ardila insiste en que toda la organización debe entender que genera datos y que estos constituyen un activo estratégico tan valioso como el capital financiero.

“Las empresas han entendido que no se trata de acumular información, sino de estructurarla y alinearla con los objetivos estratégicos. Lo más valioso son los datos comportamentales, que revelan cómo interactúa el cliente con la marca en canales físicos y digitales. Por eso mi consejo es que toda la organización, desde el portero hasta el CEO, entienda que genera datos y que estos son un activo estratégico”.

Los clientes

En el terreno de la gestión de clientes, Salesforce ha llevado los CRM a un nuevo nivel. José Luis Varela, vicepresidente senior para Latinoamérica, explica que la IA no solo analiza lo que el cliente hizo, sino que predice lo que querrá y por qué.

“Los sistemas de gestión de clientes (CRM) han pasado de ser agendas glorificadas a ecosistemas predictivos. La IA en un CRM no solo analiza el pasado, sino que proyecta el futuro. Puede decirle a un vendedor no solo quién es su cliente, sino qué querrá mañana y por qué. La clave está en integrar IA con datos de calidad y con supervisión humana, la tecnología automatiza, pero el ser humano sigue siendo quien interpreta y decide en momentos críticos”.

Según Vera Salavarría, esta capacidad predictiva es la que permite a las empresas “convertir la gestión administrativa en una práctica proactiva, optimizando recursos antes de que los problemas se materialicen”.

No obstante, Varela enfatiza la necesidad de combinar automatización con supervisión humana, para garantizar que la tecnología sirva de soporte y no de sustituto en decisiones críticas.

La eficiencia es otro terreno donde la IA marca un antes y un después. Katherine Prendice, Digital Offer Manager en Softtek, subraya: “La IA no solo reduce costos, también incrementa ingresos al personalizar ofertas y mejorar la experiencia. En retail, cada compra afina las recomendaciones; en banca, ajusta créditos a cada perfil; en salud, acorta diagnósticos y aumenta la precisión”.

Asegura que es probable que muchas compañías necesiten reestructurar su gestión de datos para aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial.

Esto no solo implica tener datos, sino tener los datos correctos y gestionarlos de manera adecuada. Las empresas que están enfocadas en gestionar bien sus datos podrán aprovechar mejor las herramientas digitales.

“Hace algunos años, hablamos de la automatización de procesos con RPA (Robotic Process Automation), lo que permitió reducir tiempos y costos operativos al delegar tareas repetitivas a máquinas. La inteligencia artificial va un paso más allá, añadiendo un componente cognitivo. Es decir, no solo automatiza tareas, sino que también aprende. Un ejemplo claro es la industria bancaria: con IA, podemos analizar patrones de fraude de manera mucho más rápida y eficiente. Otro ejemplo, en el sector médico, es cómo los doctores pueden usar IA para analizar historiales médicos, lo que acelera el diagnóstico y mejora la precisión”.

Las microempresas

Pero esta capacidad ya no es exclusiva de grandes corporaciones, la democratización tecnológica permite que microempresarios usen IA para optimizar logística o atención al cliente.

Verónica Henao, de Servinformación, destaca que “La inteligencia artificial no tiene que estar limitada a grandes corporaciones. Las soluciones de IA son cada vez más accesibles, incluso para microempresarios. Hoy en día, cualquier empresa, desde un emprendedor individual hasta grandes multinacionales, puede usar IA. Desde herramientas gratuitas para la generación de contenidos o interacción con clientes, hasta soluciones personalizadas para empresas con mayores necesidades“.

Para Henao la clave está en perder el miedo y empezar a “explorar” o “cacharrear”. “Todos podemos empezar con tareas simples, como la generación de planes de negocio o la interacción con clientes a través de chatbots. Con el tiempo, a medida que se usa la tecnología, los empresarios pueden identificar otros procesos dentro de sus operaciones que pueden ser optimizados” aseguró.

Un ejemplo claro es el área de servicio al cliente. Empresas grandes o pequeñas que implementan soluciones de inteligencia artificial para atender quejas, reclamos o solicitudes, logran una reducción significativa en costos operativos.

Los chatbots o asistentes virtuales pueden gestionar consultas de clientes internos y externos de forma eficiente, lo que reduce la carga de trabajo del personal y mejora la satisfacción del cliente.

Además, en áreas como logística, la IA ayuda a optimizar rutas de entrega, y en sectores legales, facilita la revisión de grandes volúmenes de documentos. En todos estos casos, los ahorros y las mejoras en eficiencia son notables.

Aumentan los riesgos

Pero la misma sofisticación que potencia la competitividad también incrementa los riesgos. Fabiana Ramírez, especialista de ESET, alerta que los ciberdelincuentes ya emplean IA para crear campañas de phishing más convincentes, deepfakes y ataques capaces de aprender y evadir barreras.

“Los ciberdelincuentes siempre buscan evadir defensas, y la inteligencia artificial les facilita esa tarea. Aunque no es la IA en sí misma la que supera las barreras, sirve como una herramienta para hacerlo más rápido y eficiente. Por ejemplo, con IA pueden detectar patrones en las defensas y ajustar sus ataques para ser más difíciles de detectar” puntualizó.

La especialista explicó que la clave está en la concientización y la prevención. Es fundamental comprender cómo funciona la tecnología y ser cautelosos con la información que compartimos.

También es vital mantener los dispositivos y aplicaciones actualizados, ya que cada nueva versión corrige vulnerabilidades.

Finalmente, contar con soluciones de ciberseguridad robustas, como software antimalware y antifishing, que dan una capa adicional de protección.

Óscar Tello, CEO de OlimpIA, agrega que los algoritmos defensivos, cuando se entrenan adecuadamente, pueden detectar patrones anómalos en tiempo real y prevenir brechas antes de que ocurran.

Todos coinciden en que la ciberseguridad impulsada por IA debe integrarse como un pilar de la gobernanza tecnológica, y no como un complemento reactivo.

“En Colombia contamos con el Decreto 332 de 2022, que fortalece la gobernanza en seguridad digital. Además, la Agencia Nacional de Seguridad Digital, creada en 2011, actualiza constantemente políticas y estrategias de ciberseguridad. La Superintendencia de Industria y Comercio (SIC) también regula y vigila el cumplimiento de normas de protección de datos. Estas leyes aplican a diversos sectores y establecen buenas prácticas para cualquier tipo de empresa” agregó.

La ética

Por su parte, se ha vuelto un imperativo el tema ético frente a la IA. Rafael Méndez, decano de la Escuela de Ingeniería, Ciencia y Tecnología de la Universidad del Rosario, recuerda que la justicia, transparencia, privacidad, responsabilidad y beneficio social son principios innegociables.

“Las empresas deben asegurarse de que sus sistemas de inteligencia artificial sean auditables y transparentes, lo que significa que puedan ser revisados y evaluados para detectar posibles riesgos en cuanto a la privacidad. Existen también técnicas como el encriptado de datos y el anonymization (anonimización), que protegen la identidad de los usuarios. Las empresas deben implementar medidas tecnológicas y procedimientos legales que aseguren que el uso de la inteligencia artificial no ponga en peligro la privacidad de las personas” dijo el docente.

Desde la óptica académica, Vera Salavarría enfatiza que sin sistemas auditables y técnicas de anonimización, la confianza en la IA empresarial se erosiona, y con ella, la legitimidad de su uso.

Servicio al cliente

En el servicio al cliente, la IA ya permite atención tiempo completo con un toque humano. Eric Rincón, director del Centro de pensamiento TIC TAC, destaca el potencial de chatbots entrenados en plataformas como WhatsApp para reducir costos y personalizar respuestas, siempre que estén acompañados de capacitación interna y una estrategia progresiva de adopción.

“WhatsApp es una de las aplicaciones de mensajería más utilizadas a nivel global, lo que hace que su integración con un chatbot sea una gran ventaja. A través de WhatsApp, los chatbots pueden ofrecer accesibilidad inmediata, estar disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y proporcionar respuestas rápidas a los usuarios sin necesidad de intervención humana. Además, los chatbots pueden personalizar las interacciones utilizando datos del usuario para ofrecer respuestas más relevantes. Esto no solo reduce los costos operativos al automatizar tareas repetitivas, sino que también mejora la experiencia del cliente al ser más eficientes y efectivos en la atención”.

Rincón explicó que hay tres tipos principales de chatbots. Los que están basados en reglas siguen un conjunto de instrucciones predefinidas y son ideales para responder a consultas simples y repetitivas.

Son fáciles de implementar, pero limitados en su capacidad para manejar interacciones complejas.

Los chatbots basados en inteligencia artificial, por otro lado, utilizan machine learning para aprender de las interacciones y mejorar sus respuestas con el tiempo.

Finalmente, están los chatbots híbridos, que combinan elementos de ambos, ofreciendo una mayor flexibilidad y capacidad para gestionar una variedad más amplia de interacciones. La elección depende de las necesidades y el presupuesto de la empresa.

El panorama es claro: la inteligencia artificial ya no es una promesa futura, es una herramienta presente que transforma procesos, amplifica la competitividad y redefine la forma en que se conciben los negocios.

Como resume Prendice, “la inteligencia artificial es el futuro… pero ese futuro ya está aquí. La pregunta es: ¿vas a verlo pasar o a liderarlo?”.

La evidencia empírica y los testimonios empresariales coinciden: la ventana de oportunidad está abierta, pero no lo estará para siempre.

En cifras

Impacto económico y proyecciones de mercado

• El mercado global de inteligencia artificial empresarial alcanzará USD 407.000 millones en 2030, con un crecimiento anual proyectado del 36,2% (Grand View Research, 2024).
• Según PwC, la IA podría aportar USD 15,7 billones a la economía mundial en 2030, de los cuales USD 1,8 billones corresponderían a América Latina.
• Accenture 2024: las empresas que implementan IA a escala logran en promedio un 38% de aumento en la productividad y un 20% de reducción de tiempos de ciclo.

Eficiencia y reducción de costos

• Retail: sistemas de recomendación basados en IA incrementan las ventas cruzadas en hasta un 30% y el valor medio del carrito en 20%.
• Manufactura: la IA predictiva reduce fallos en maquinaria en hasta un 50%, disminuyendo pérdidas no planificadas (Boston Consulting Group, 2024).
• Banca: modelos de riesgo impulsados por IA han reducido la morosidad temprana en un 18% y optimizado la aprobación de créditos en un 25%.
• Capacitación: según LinkedIn Workforce Report 2024, el 44% de las empresas en Latinoamérica identifica la falta de habilidades en IA como su principal barrera de adopción.
• Aceptación interna: Las empresas que acompañan la implementación con programas de formación interna tienen un 60% más de éxito en el despliegue de proyectos de IA.

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