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La inteligencia artificial en las empresas de Guatemala

.
Hugo Cruz |
26 de agosto, 2025

En el Centro de Investigaciones Humanismo y Empresa (CIHE) de UNIS Business School hemos realizado un estudio entre gerentes de empresas. El objetivo era doble: por un lado, conocer los usos actuales y futuros de la IA en los negocios en el país y, por otro lado, conocer la percepción de riesgos operativos y éticos de esta nueva tecnología.

Con 206 respuestas de altos ejecutivos, el estudio se convierte en una muestra valiosa, relevante y con alto valor cualitativo, sobre todo si se considera que el 80% de los encuestados son CEO, gerentes generales o miembros de junta directiva, es decir, tomadores de decisiones. Las empresas encuestadas operan en múltiples sectores (banca, manufactura, agroindustria, educación, comercio, tecnología, etc.). El 54 % son grandes empresas que también tienen operaciones en otros países centroamericanos, lo que da proyección regional.

Quiero compartir aquí un extracto de las conclusiones del estudio.

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  • Alta concentración en fase exploratoria: El 41 % de las empresas aún se encuentra evaluando opciones de uso de IA, lo que refleja una fase temprana en su adopción.
  • Uso limitado, pero con proyecciones de crecimiento: Aunque actualmente un 44 % de las empresas no utiliza IA en áreas clave, se anticipa un aumento considerable en sectores como atención al cliente, comercialización y producción en los próximos 5 años.
  • Fuerte percepción de oportunidades: Los ejecutivos perciben ampliamente la IA como una vía para mejorar la eficiencia, productividad y toma de decisiones, especialmente en procesos internos y marketing.
  • Privacidad y ciberseguridad como riesgos dominantes: El riesgo más señalado es la violación de privacidad/confidencialidad, seguido por ciberataques y filtración de datos.
  • Débil peso de lo regulatorio como motivación: El cumplimiento normativo es la motivación menos valorada para adoptar IA, lo que podría representar una debilidad frente a futuras exigencias legales.
  • Dificultades de integración y falta de capacitación: Dos barreras clave identificadas son la escasa formación interna sobre IA y los retos para integrarla a sistemas existentes.
  • La falta de estrategia es un riesgo latente: La ausencia de planificación clara y la dependencia excesiva de proveedores externos puede derivar en aplicaciones desalineadas con los valores y metas de la empresa.
  • Con base en lo anterior, hemos llegado a establecer una lista de recomendaciones de las cuales comparto un extracto.
  • Desarrollar una hoja de ruta para la IA: Los altos ejecutivos deben liderar el diseño de una estrategia de IA alineada con los objetivos del negocio, considerando beneficios, riesgos y capacidades internas.
  • Invertir en formación ejecutiva y técnica: Capacitar tanto a líderes como a equipos operativos es esencial para cerrar brechas de conocimiento y evitar decisiones mal informadas sobre IA.
  • Fortalecer la ciberseguridad como condición previa: Antes de implementar soluciones de IA, es vital reforzar la protección de datos y los protocolos de seguridad digital.
  • Impulsar proyectos piloto en áreas de alto impacto: Áreas como atención al cliente, comercialización y procesos operativos pueden ser espacios ideales para pruebas controladas y medibles.
  • Diseñar sistemas de gobernanza ética para IA: Se recomienda establecer principios, comités o lineamientos éticos específicos para el uso de IA, especialmente en decisiones automatizadas.
  • Supervisar los efectos sobre el talento humano: Aunque el desempleo no es una preocupación central hoy, es importante acompañar los cambios tecnológicos con planes de reconversión laboral y reskilling.
  • Evaluar proveedores y soluciones con criterios éticos y técnicos: Es clave asegurarse de que los socios tecnológicos respeten estándares de privacidad, transparencia e integridad de datos.

El estudio fue realizado por un equipo de académicos integrado de esta manera: Hugo Cruz, Ph.D., UNIS Business School; Joan Fontrodona, Ph.D., IESE Business School; Carolina Villegas, Ph.D., Fordham University; Marlow Jui, MBA, UNIS Business School; y Rafael Girón, MBA, UNIS Business School.

Síganme en redes para saber cómo acceder al estudio completo, el cual será presentado oficialmente el próximo 4 de septiembre.

La inteligencia artificial en las empresas de Guatemala

Hugo Cruz |
26 de agosto, 2025
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En el Centro de Investigaciones Humanismo y Empresa (CIHE) de UNIS Business School hemos realizado un estudio entre gerentes de empresas. El objetivo era doble: por un lado, conocer los usos actuales y futuros de la IA en los negocios en el país y, por otro lado, conocer la percepción de riesgos operativos y éticos de esta nueva tecnología.

Con 206 respuestas de altos ejecutivos, el estudio se convierte en una muestra valiosa, relevante y con alto valor cualitativo, sobre todo si se considera que el 80% de los encuestados son CEO, gerentes generales o miembros de junta directiva, es decir, tomadores de decisiones. Las empresas encuestadas operan en múltiples sectores (banca, manufactura, agroindustria, educación, comercio, tecnología, etc.). El 54 % son grandes empresas que también tienen operaciones en otros países centroamericanos, lo que da proyección regional.

Quiero compartir aquí un extracto de las conclusiones del estudio.

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  • Alta concentración en fase exploratoria: El 41 % de las empresas aún se encuentra evaluando opciones de uso de IA, lo que refleja una fase temprana en su adopción.
  • Uso limitado, pero con proyecciones de crecimiento: Aunque actualmente un 44 % de las empresas no utiliza IA en áreas clave, se anticipa un aumento considerable en sectores como atención al cliente, comercialización y producción en los próximos 5 años.
  • Fuerte percepción de oportunidades: Los ejecutivos perciben ampliamente la IA como una vía para mejorar la eficiencia, productividad y toma de decisiones, especialmente en procesos internos y marketing.
  • Privacidad y ciberseguridad como riesgos dominantes: El riesgo más señalado es la violación de privacidad/confidencialidad, seguido por ciberataques y filtración de datos.
  • Débil peso de lo regulatorio como motivación: El cumplimiento normativo es la motivación menos valorada para adoptar IA, lo que podría representar una debilidad frente a futuras exigencias legales.
  • Dificultades de integración y falta de capacitación: Dos barreras clave identificadas son la escasa formación interna sobre IA y los retos para integrarla a sistemas existentes.
  • La falta de estrategia es un riesgo latente: La ausencia de planificación clara y la dependencia excesiva de proveedores externos puede derivar en aplicaciones desalineadas con los valores y metas de la empresa.
  • Con base en lo anterior, hemos llegado a establecer una lista de recomendaciones de las cuales comparto un extracto.
  • Desarrollar una hoja de ruta para la IA: Los altos ejecutivos deben liderar el diseño de una estrategia de IA alineada con los objetivos del negocio, considerando beneficios, riesgos y capacidades internas.
  • Invertir en formación ejecutiva y técnica: Capacitar tanto a líderes como a equipos operativos es esencial para cerrar brechas de conocimiento y evitar decisiones mal informadas sobre IA.
  • Fortalecer la ciberseguridad como condición previa: Antes de implementar soluciones de IA, es vital reforzar la protección de datos y los protocolos de seguridad digital.
  • Impulsar proyectos piloto en áreas de alto impacto: Áreas como atención al cliente, comercialización y procesos operativos pueden ser espacios ideales para pruebas controladas y medibles.
  • Diseñar sistemas de gobernanza ética para IA: Se recomienda establecer principios, comités o lineamientos éticos específicos para el uso de IA, especialmente en decisiones automatizadas.
  • Supervisar los efectos sobre el talento humano: Aunque el desempleo no es una preocupación central hoy, es importante acompañar los cambios tecnológicos con planes de reconversión laboral y reskilling.
  • Evaluar proveedores y soluciones con criterios éticos y técnicos: Es clave asegurarse de que los socios tecnológicos respeten estándares de privacidad, transparencia e integridad de datos.

El estudio fue realizado por un equipo de académicos integrado de esta manera: Hugo Cruz, Ph.D., UNIS Business School; Joan Fontrodona, Ph.D., IESE Business School; Carolina Villegas, Ph.D., Fordham University; Marlow Jui, MBA, UNIS Business School; y Rafael Girón, MBA, UNIS Business School.

Síganme en redes para saber cómo acceder al estudio completo, el cual será presentado oficialmente el próximo 4 de septiembre.

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