La productividad real llega cuando la inteligencia artificial (IA) se integra de punta a punta. Primero simplificar procesos, luego automatizar y finalmente aumentarla; no basta con iniciativas aisladas.
Pesa la ventaja de datos, interoperabilidad y talento. En entrevista con República Empresa Marcelo De Santis, Chief Executive Officer de The Ascent y C-Suite Technology Executive de Ramiro Castillo & Partners, enfatiza que los pilotos que no escalan consumen recursos.
¿Qué decisiones marcan la diferencia entre empresas que ganan productividad y las que acumulan iniciativas sin impacto?
—La diferencia está en cómo integran la IA dentro de sus procesos. Las compañías que realmente ganan productividad no la aplican de manera aislada, la incorporan en sus flujos de trabajo completos. Primero simplifican el proceso, luego automatizan y finalmente lo aumentan con IA.
También invierten en su ventaja de datos. Saben que los modelos se pueden comprar, pero los datos propietarios —cómo operan, cómo se comunican con los clientes o cómo producen— son su mayor diferenciador. Las firmas con mejor rendimiento lo entienden y construyen sobre ello.
Otro factor clave es la interoperabilidad: evitan depender de un solo arquetipo o proveedor y combinan grandes modelos de lenguaje con otros más pequeños, lo que les da resiliencia, flexibilidad y control de costos. Finalmente, invierten en talento y en infraestructura para escalar el uso de IA de forma sostenible.
¿En qué fallan las empresas tradicionales cuando intentan escalar el uso de IA más allá de la prueba piloto?
—Lo primero es lo que llamo “el purgatorio de los pilotos”. Muchas empresas tienen múltiples proyectos pequeños que no escalan y, en algunos casos, ni siquiera la alta dirección sabe que existen. Eso provoca caos y desperdicio de recursos.
Otro error frecuente es no mirar los procesos de negocio de punta a punta. No identifican en qué parte la IA puede operar de manera autónoma o dónde necesita colaboración humana. Esa falta de visión sistémica limita el retorno de inversión.
Hay problemas de infraestructura. Hacer un chatbot es fácil; mantener un sistema escalable, monitoreado y libre de sesgos es otra historia. A eso se suma la falta de capacitación: se implementa tecnología sin preparar al personal.
Finalmente, la obsesión por la perfección. Con IA se debe iterar constantemente; no es un proyecto con inicio y fin, sino un ciclo continuo de mejora.
¿Cuál debe ser el punto de partida realista para escalar estas tecnologías en Latinoamérica?
—Hay una limitación estructural: el costo en dólares de la tecnología. Más allá de eso, muchas empresas quieren “arreglar todos sus datos” antes de comenzar, y eso es un error.
Generalmente, las compañías no tienen los datos en orden, no han invertido en plataformas que les ayuden con ello. Entonces, es mejor identificar primero un problema de negocio concreto donde la IA pueda generar valor. No hace falta tener una arquitectura de datos perfecta, sino una táctica.
El enfoque correcto es pragmático: combinar problema, datos relevantes y capacidades para generar copilotos que colaboren con el humano. Es un proceso iterativo que debe escalar conforme se obtienen resultados, no antes. Esa es la estrategia más eficiente y menos costosa.
¿Qué capacidades de liderazgo y gobierno corporativo son indispensables para una transformación digital sostenible?
—La junta directiva necesita menos conocimiento técnico y más humildad intelectual. Eso significa estar dispuesto a desaprender prácticas de gestión que hoy ya no sirven y abrirse a entender fundamentos de las nuevas tecnologías.
No se trata de ser experto, sino de comprender cómo funcionan y hasta dónde llegan para hacer las preguntas correctas. Ese es el perfil del directorio del futuro: curioso, crítico y capaz de guiar equipos técnicos.
Además, se requiere gobernar con doble velocidad: administrar el negocio actual mientras se construye el del futuro. Las juntas que no logren balancear ambas velocidades quedarán atrás, incapaces de proteger los intereses de los accionistas o de guiar efectivamente a sus ejecutivos.
¿Cómo cambia el rol de la junta directiva cuando la tecnología es parte del núcleo del negocio?
—El cambio es profundo. Esta dejó de ser un gasto para convertirse en el motor del negocio digital. Ya no se trata solo de medir cuánto se invierte en tecnología, sino de entender cómo impulsa la estrategia e interacción con clientes y empleados.
Las juntas deben comprender los sesgos de los conjuntos de datos que usan sus sistemas. Un modelo mal entrenado puede ofrecer resultados discriminatorios o erróneos. Por eso, la responsabilidad de los directorios se amplía hacia la integridad y cumplimiento digital.
¿Cómo decidir qué inversiones digitales acelerar y pausar sin comprometer la competitividad?
—Se puede pensar en tres palancas. Primero, acelerar todo lo que reduzca costos operativos o fortalezca la capacidad de competir en un entorno digital, como la automatización inteligente o formación del talento.
Segundo, mantener las inversiones críticas en ciberseguridad e infraestructura. En un entorno cada vez más dependiente de la nube, esa resiliencia es indispensable para operar sin interrupciones.
Y tercero, pausar los pilotos que no escalan ni generan valor tangible. Esos proyectos de laboratorio suelen consumir recursos que podrían destinarse a iniciativas estratégicas. Lo importante es reasignar talento y presupuesto hacia lo que realmente impulsa el crecimiento.
¿Qué tecnologías serán críticas para la competitividad en los próximos años?
—La IA seguirá siendo central, especialmente el modelo de “Agentic AI”, que va más allá de los chatbots hacia agentes capaces de tomar decisiones. Eso transformará las operaciones empresariales.
También será clave la evolución de la ciberseguridad hacia un enfoque de malla, donde se protege no solo la oficina, sino cada dispositivo, empleado y agente digital que interactúe con la compañía.
Otro aspecto importante para la región es que en manufactura, los “Digital Twins” permitirán simular procesos y reducir costos.
Por su parte, parece sobrevalorado el tema de “Consumer Enterprise”, Metaverse o realidad virtual. Tardará mucho tiempo para que estas prácticas inmersivas sustituyan las experiencias cara a cara. La razón es que son muy costosas.
Además, si bien el uso de IA ayuda, los chatbots personales no mueven el nido en una compañía grande. No son la panacea.
¿Qué no vemos en la región respecto a la adopción tecnológica?
—Nos falta tener más ejecutivos y directores con verdadero entendimiento digital. No basta con incorporar tecnología si no se cuenta con liderazgo que sepa aprovecharla.
Un estudio del MIT mostró que las juntas con al menos tres directores con competencias digitales mejoran su desempeño hasta en un 30 %. Uno solo no cambia nada; tres generan masa crítica para transformar la organización.
Por eso, las empresas deben poner la tecnología en el centro de su modelo de negocio. Mas, asimismo, incorporar ese conocimiento en su gobierno corporativo. Solo así el cambio será estructural y sostenido.
La productividad real llega cuando la inteligencia artificial (IA) se integra de punta a punta. Primero simplificar procesos, luego automatizar y finalmente aumentarla; no basta con iniciativas aisladas.
Pesa la ventaja de datos, interoperabilidad y talento. En entrevista con República Empresa Marcelo De Santis, Chief Executive Officer de The Ascent y C-Suite Technology Executive de Ramiro Castillo & Partners, enfatiza que los pilotos que no escalan consumen recursos.
¿Qué decisiones marcan la diferencia entre empresas que ganan productividad y las que acumulan iniciativas sin impacto?
—La diferencia está en cómo integran la IA dentro de sus procesos. Las compañías que realmente ganan productividad no la aplican de manera aislada, la incorporan en sus flujos de trabajo completos. Primero simplifican el proceso, luego automatizan y finalmente lo aumentan con IA.
También invierten en su ventaja de datos. Saben que los modelos se pueden comprar, pero los datos propietarios —cómo operan, cómo se comunican con los clientes o cómo producen— son su mayor diferenciador. Las firmas con mejor rendimiento lo entienden y construyen sobre ello.
Otro factor clave es la interoperabilidad: evitan depender de un solo arquetipo o proveedor y combinan grandes modelos de lenguaje con otros más pequeños, lo que les da resiliencia, flexibilidad y control de costos. Finalmente, invierten en talento y en infraestructura para escalar el uso de IA de forma sostenible.
¿En qué fallan las empresas tradicionales cuando intentan escalar el uso de IA más allá de la prueba piloto?
—Lo primero es lo que llamo “el purgatorio de los pilotos”. Muchas empresas tienen múltiples proyectos pequeños que no escalan y, en algunos casos, ni siquiera la alta dirección sabe que existen. Eso provoca caos y desperdicio de recursos.
Otro error frecuente es no mirar los procesos de negocio de punta a punta. No identifican en qué parte la IA puede operar de manera autónoma o dónde necesita colaboración humana. Esa falta de visión sistémica limita el retorno de inversión.
Hay problemas de infraestructura. Hacer un chatbot es fácil; mantener un sistema escalable, monitoreado y libre de sesgos es otra historia. A eso se suma la falta de capacitación: se implementa tecnología sin preparar al personal.
Finalmente, la obsesión por la perfección. Con IA se debe iterar constantemente; no es un proyecto con inicio y fin, sino un ciclo continuo de mejora.
¿Cuál debe ser el punto de partida realista para escalar estas tecnologías en Latinoamérica?
—Hay una limitación estructural: el costo en dólares de la tecnología. Más allá de eso, muchas empresas quieren “arreglar todos sus datos” antes de comenzar, y eso es un error.
Generalmente, las compañías no tienen los datos en orden, no han invertido en plataformas que les ayuden con ello. Entonces, es mejor identificar primero un problema de negocio concreto donde la IA pueda generar valor. No hace falta tener una arquitectura de datos perfecta, sino una táctica.
El enfoque correcto es pragmático: combinar problema, datos relevantes y capacidades para generar copilotos que colaboren con el humano. Es un proceso iterativo que debe escalar conforme se obtienen resultados, no antes. Esa es la estrategia más eficiente y menos costosa.
¿Qué capacidades de liderazgo y gobierno corporativo son indispensables para una transformación digital sostenible?
—La junta directiva necesita menos conocimiento técnico y más humildad intelectual. Eso significa estar dispuesto a desaprender prácticas de gestión que hoy ya no sirven y abrirse a entender fundamentos de las nuevas tecnologías.
No se trata de ser experto, sino de comprender cómo funcionan y hasta dónde llegan para hacer las preguntas correctas. Ese es el perfil del directorio del futuro: curioso, crítico y capaz de guiar equipos técnicos.
Además, se requiere gobernar con doble velocidad: administrar el negocio actual mientras se construye el del futuro. Las juntas que no logren balancear ambas velocidades quedarán atrás, incapaces de proteger los intereses de los accionistas o de guiar efectivamente a sus ejecutivos.
¿Cómo cambia el rol de la junta directiva cuando la tecnología es parte del núcleo del negocio?
—El cambio es profundo. Esta dejó de ser un gasto para convertirse en el motor del negocio digital. Ya no se trata solo de medir cuánto se invierte en tecnología, sino de entender cómo impulsa la estrategia e interacción con clientes y empleados.
Las juntas deben comprender los sesgos de los conjuntos de datos que usan sus sistemas. Un modelo mal entrenado puede ofrecer resultados discriminatorios o erróneos. Por eso, la responsabilidad de los directorios se amplía hacia la integridad y cumplimiento digital.
¿Cómo decidir qué inversiones digitales acelerar y pausar sin comprometer la competitividad?
—Se puede pensar en tres palancas. Primero, acelerar todo lo que reduzca costos operativos o fortalezca la capacidad de competir en un entorno digital, como la automatización inteligente o formación del talento.
Segundo, mantener las inversiones críticas en ciberseguridad e infraestructura. En un entorno cada vez más dependiente de la nube, esa resiliencia es indispensable para operar sin interrupciones.
Y tercero, pausar los pilotos que no escalan ni generan valor tangible. Esos proyectos de laboratorio suelen consumir recursos que podrían destinarse a iniciativas estratégicas. Lo importante es reasignar talento y presupuesto hacia lo que realmente impulsa el crecimiento.
¿Qué tecnologías serán críticas para la competitividad en los próximos años?
—La IA seguirá siendo central, especialmente el modelo de “Agentic AI”, que va más allá de los chatbots hacia agentes capaces de tomar decisiones. Eso transformará las operaciones empresariales.
También será clave la evolución de la ciberseguridad hacia un enfoque de malla, donde se protege no solo la oficina, sino cada dispositivo, empleado y agente digital que interactúe con la compañía.
Otro aspecto importante para la región es que en manufactura, los “Digital Twins” permitirán simular procesos y reducir costos.
Por su parte, parece sobrevalorado el tema de “Consumer Enterprise”, Metaverse o realidad virtual. Tardará mucho tiempo para que estas prácticas inmersivas sustituyan las experiencias cara a cara. La razón es que son muy costosas.
Además, si bien el uso de IA ayuda, los chatbots personales no mueven el nido en una compañía grande. No son la panacea.
¿Qué no vemos en la región respecto a la adopción tecnológica?
—Nos falta tener más ejecutivos y directores con verdadero entendimiento digital. No basta con incorporar tecnología si no se cuenta con liderazgo que sepa aprovecharla.
Un estudio del MIT mostró que las juntas con al menos tres directores con competencias digitales mejoran su desempeño hasta en un 30 %. Uno solo no cambia nada; tres generan masa crítica para transformar la organización.
Por eso, las empresas deben poner la tecnología en el centro de su modelo de negocio. Mas, asimismo, incorporar ese conocimiento en su gobierno corporativo. Solo así el cambio será estructural y sostenido.
