La inteligencia artificial atraviesa hoy una fase decisiva en América Latina, donde el debate empresarial ha dejado de centrarse en la adopción para enfocarse en el retorno de la inversión. A pesar del entusiasmo inicial, muchas organizaciones enfrentan una paradoja: poseen modelos potentes y demostraciones excelentes, pero no logran ver un impacto medible en sus resultados financieros. Alexandre Duarte, vicepresidente de Servicios para Red Hat, sostiene que el problema no es de índole tecnológica, sino estructural. La falta de una arquitectura alineada con los objetivos del negocio impide que la IA se integre en la lógica central de las compañías.
Este escenario se repite en diversos sectores de la región, donde los modelos evolucionan con mayor rapidez que las infraestructuras que los sostienen. Datos del MIT revelan una brecha alarmante: solo el 5 % de los proyectos piloto de IA están generando valor real, mientras que el 95 % permanece estancado en fases experimentales. Esta desconexión determina si la tecnología se convertirá en una transformación profunda o en un gasto operativo excesivo. El valor real de la inteligencia artificial ocurre únicamente cuando la infraestructura, los datos y la experiencia del usuario están conectados de manera intencional y estratégica.
Aunque los modelos de IA se han convertido en activos comunes, la infraestructura subyacente sigue siendo el principal cuello de botella para obtener rentabilidad. Gartner proyecta que las inversiones globales en esta tecnología crecerán un 44 % este año, alcanzando cifras astronómicas, de las cuales una parte considerable se destinará exclusivamente a hardware y soporte. Sin embargo, la escala técnica no garantiza el éxito si no existe un contexto claro. La próxima generación de IA requiere que los "insights" impulsen acciones concretas en el momento adecuado, ya sea en una venta o en una interacción de soporte al cliente.
Un informe de Deloitte destaca que, aunque el 42 % de las empresas cree estar preparada para la IA, esa percepción disminuye al evaluar la gestión de datos y el talento disponible. Un error frecuente es tratar la inteligencia artificial como un complemento que se añade a sistemas heredados fragmentados. En muchos casos, la IA no logra "ver" al cliente porque la identidad del usuario está dividida entre departamentos de marketing, ventas y soporte. Sin una fuente única y confiable de información, la capacidad de producir decisiones coherentes se ve comprometida, limitando el crecimiento del negocio.
La armonización de datos, la consistencia de las interfaces de programación (APIs) y la gobernanza nativa deben convertirse en prioridades estratégicas para las juntas directivas. Cuando la conversación se desplaza de la mejora del algoritmo hacia la unificación del perfil de datos, la IA deja de ser un recurso técnico para actuar como un motor de crecimiento. La arquitectura orientada al negocio parte del resultado esperado y trabaja hacia atrás, identificando qué métrica se desea mover. Solo así se puede conectar la infraestructura con la realidad operativa de la empresa de manera sostenible y eficiente.
Basado en la experiencia en entornos multinacionales, el valor de la IA depende de una base tecnológica híbrida capaz de operar bajo diferentes regulaciones locales. En mercados como el colombiano, donde la madurez tecnológica varía, diseñar la IA como una capacidad estructural desde el primer día es fundamental. Esto implica que la interoperabilidad y la escala deben estar integradas en el ADN del proyecto. El éxito no radica en implementar una mayor cantidad de modelos, sino en asegurar que cada recomendación del sistema se traduzca en una acción comercial efectiva y gobernada.
En la última década, las organizaciones resolvieron el dilema de la ubicación de los datos mediante la nube híbrida; ahora enfrentan el reto de cómo conectar la inteligencia de forma segura. La próxima generación de empresas líderes no se definirá por la sofisticación de sus algoritmos, sino por su capacidad de transformar la infraestructura en un impacto operativo continuo. Aquellas firmas que traten la IA como una capacidad arquitectónica construirán fundamentos sólidos. La tecnología bien diseñada permanece y se adapta, convirtiendo la innovación en una ventaja competitiva de largo plazo.
Finalmente, es vital entender que los modelos y las técnicas de aprendizaje automático evolucionarán constantemente, pero una arquitectura robusta es el cimiento permanente. La modernización real ocurre cuando se fortalecen las bases operacionales y se alinean con los flujos de trabajo donde se toman las decisiones críticas. Al final del día, la infraestructura invisible debe convertirse en el motor silencioso que acelera el crecimiento. Solo mediante una visión integral y orientada a resultados, la inteligencia artificial podrá cumplir su promesa de transformar radicalmente la economía y la productividad en América Latina.
