Seis prácticas para que las empresas adopten la inteligencia artificial con éxito

Xabier Zuazo, CEO para Latinoamérica de Timia, advierte que implementar IA no significa únicamente digitalizar procesos.

Inteligencia artificial para las empresas Foto: Tomada de ROT La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa futura para convertirse en una fuerza que ya transforma industrias, redefine procesos y obliga a las organizaciones a evolucionar más allá de lo puramente tecnológico.

Según McKinsey, las compañías que logran escalar la IA con éxito son aquellas que transforman sus modelos operativos, gestionan activamente el cambio cultural y promueven una mentalidad de aprendizaje continuo. No basta con adoptar herramientas: es necesario cambiar el ADN de la organización. En esa línea, Xabier Zuazo, CEO para Latinoamérica de Timia, advierte que implementar IA no significa únicamente digitalizar procesos. El reto, dice, está en repensar la empresa desde sus cimientos: cómo se toman decisiones, cómo se forma al talento y, sobre todo, cómo se gestiona la información como un activo estratégico.

“Es fundamental avanzar con un enfoque estructurado: comenzar con un diagnóstico de madurez tecnológica; establecer una gobernanza clara sobre calidad, propiedad y acceso a los datos; y fomentar una formación transversal que permita a todos, no solo a los perfiles técnicos, obtener el máximo rendimiento de la información”, explica.

Zuazo también subraya la necesidad de principios éticos sólidos en toda adopción de IA. Cuatro pilares deben guiar el diseño y uso de estas soluciones: transparencia (modelos comprensibles y auditables), no discriminación (detección y corrección de sesgos), consentimiento informado (especialmente en salud y finanzas) y gobernanza clara (roles definidos para el desarrollo, aplicación y supervisión). Seis prácticas para adoptar IA  1. Alinear la IA con la estrategia del negocio

La IA solo genera valor cuando está conectada con los objetivos estratégicos y respaldada por una arquitectura de datos sólida. Las iniciativas aisladas suelen diluirse; se requiere una hoja de ruta que convierta a los datos y la IA en catalizadores del crecimiento y la competitividad.

2. Evaluar riesgos éticos antes de escalar

Antes de ampliar el uso de modelos de IA, es necesario garantizar que cumplen principios de equidad, seguridad y trazabilidad. Esto implica contar con mecanismos para detectar sesgos y asegurar que las decisiones automatizadas sean explicables y auditables.

3. Formar talento en todos los niveles

No basta con científicos de datos. Todas las áreas, desde el liderazgo hasta los equipos de negocio, deben entender qué hace la IA, cómo funciona y cómo interpretarla. “La formación continua evita que la tecnología se convierta en una caja negra inaccesible”, resalta Zuazo.

4. Contar con infraestructura lista para escalar

Adoptar IA requiere una base tecnológica robusta: disponibilidad y gobernanza de los datos, infraestructura local o en la nube con capacidad de procesamiento intensivo y estándares de seguridad de alto nivel.

5. Exigir trazabilidad en decisiones automatizadas

Cada decisión tomada por IA debe poder explicarse. En sectores como banca, seguros o salud, esta trazabilidad es, además, un requisito regulatorio. TIMIA recomienda implementar marcos que permitan auditar y monitorear en tiempo real el impacto de la IA.

6. Medir el impacto más allá de la eficiencia

No se trata solo de ahorrar costos o acelerar procesos. Las empresas deben evaluar cómo la IA mejora la experiencia del cliente, impulsa la innovación y genera valor sostenible en el tiempo. Para ello, es clave definir indicadores de impacto desde el inicio de cada iniciativa.

JOHANA LORDUY 

Periodista de PORTAFOLIO  Fuente: PORTAFOLIO https://www.portafolio.co/tecnologia/seis-practicas-para-que-las-empresas-adopten-la-inteligencia-artificial-con-exito-638667