En medio de la crisis sanitaria global, las empresas latinoamericanas se vieron empujadas hacia una transformación digital que muchas habían postergado por años. La inteligencia artificial —herramienta ya madura en otras latitudes— llegó a la región envuelta en mitos sobre su costo y complejidad, revelando que la verdadera barrera no era tecnológica ni económica, sino la ausencia de orientación adecuada. La pandemia aceleró el cambio, pero también expuso la fragilidad de quienes adoptaron tecnología sin preparación, recordándonos que la velocidad sin dirección rara vez conduce al progreso.
La IA se acelera en empresas latinoamericanas durante la pandemia, pero persisten mitos sobre costos
Creían que debían invertir millones. La realidad era distinta.
Mark
¿Por qué Latinoamérica estaba tan rezagada en inteligencia artificial si la tecnología lleva años disponible?
Mimi
Porque la adopción estaba concentrada en empresas grandes. Las pequeñas y medianas creían que necesitaban millones de dólares para implementarla, así que simplemente no lo intentaban.
Luke
¿Pero eso es un mito confirmado o es lo que Cruz dice que cree la gente? ¿Hay datos sobre cuánto cuesta realmente?
Mark
Buena pregunta. Entonces la pandemia forzó a las empresas a intentarlo de todas formas.
Mimi
Exacto. De repente tuvieron que pasar de operaciones presenciales a encierro casi total. No les quedó opción. Muchas se transformaron para sobrevivir.
Luke
Pero Cruz también dice que muchos proyectos fracasaron porque las empresas no tenían asesoría correcta. ¿Cuántos fracasaron? ¿Hay números?
Mark
Parece que la velocidad fue el problema. Hicieron las cosas sin planificación.
Mimi
Sí. Si lo hubieran hecho antes, de manera más organizada, habrían tenido mejores resultados. Pero la pandemia no les dio tiempo.
Luke
Entonces el problema real no es la tecnología ni el costo. Es que necesitan asesoramiento experto y no lo tienen.
Mark
¿Y eso está disponible en la región?
Mimi
Empresas como Proxímity existen, pero claramente no es suficiente si tantos proyectos están fracasando.
Luke
Ese es el verdadero cuello de botella que el artículo identifica pero no cuantifica.
El Pulso
- La pandemia forzó a empresas latinoamericanas a digitalizarse de golpe, sin tiempo para planificar ni buscar asesoría especializada.
- Pequeñas y medianas empresas seguían creyendo que la inteligencia artificial exigía inversiones millonarias, un mito que las dejaba fuera de la transformación.
- La prisa generó proyectos fallidos: compañías que invirtieron recursos sin el enfoque correcto y obtuvieron resultados decepcionantes.
- Plataformas como Amazon, Google, Watson y Microsoft ya ofrecían IA como servicio accesible, demostrando que la barrera real era la desinformación.
- La región avanza, pero de forma desigual: las grandes corporaciones lideran mientras las pymes aún esperan orientación para dar el primer paso.
En medio de la crisis sanitaria global, las empresas latinoamericanas se vieron empujadas hacia una transformación digital que muchas habían postergado por años. La inteligencia artificial —herramienta ya madura en otras latitudes— llegó a la región envuelta en mitos sobre su costo y complejidad, revelando que la verdadera barrera no era tecnológica ni económica, sino la ausencia de orientación adecuada. La pandemia aceleró el cambio, pero también expuso la fragilidad de quienes adoptaron tecnología sin preparación, recordándonos que la velocidad sin dirección rara vez conduce al progreso.
La inteligencia artificial no llegó a América Latina como una revolución planificada, sino como una necesidad urgente impuesta por la pandemia. Mientras en otras partes del mundo las empresas ya optimizaban servicios y analizaban datos con estas herramientas, en la región la adopción seguía siendo baja, concentrada en grandes corporaciones y rodeada de malentendidos sobre lo que realmente costaba implementarla.
Adolfo Cruz, CEO de Proxímity Perú, recuerda que la IA no es un concepto nuevo: es la capacidad de las máquinas para aprender comportamientos, identificar patrones y predecir acciones futuras a partir de datos históricos. Funciona en tres niveles —automatización básica, predicción y aprendizaje profundo— y tiene aplicaciones en finanzas, salud, logística y comercio electrónico, entre otros sectores. La elección depende de las necesidades de cada empresa.
Pero Latinoamérica llegó tarde y mal preparada. Estudios del BID y SEPAL ya advertían sobre el rezago regional en transformación digital. Las pymes, en particular, creían erróneamente que necesitaban millones de dólares para acceder a estas tecnologías, una creencia falsa que persistía con fuerza.
Cuando la pandemia obligó a pasar del esquema presencial al encierro casi total, muchas empresas se lanzaron a proyectos de adopción tecnológica sin la orientación adecuada, resultando en inversiones fallidas. El miedo también frenó a sectores tradicionales como manufactura y transporte, donde la IA seguía pareciendo ciencia ficción.
La realidad era más accesible de lo que se creía. Plataformas como Amazon, Google, Watson y Microsoft ya ofrecían inteligencia artificial como servicio, permitiendo pagar solo por los algoritmos necesarios. La alternativa era desarrollar herramientas propias en la nube, la opción más práctica y económica. La verdadera barrera nunca fue el dinero ni la tecnología: fue la falta de información y de un asesor con experiencia que ayudara a trazar el camino correcto.
La inteligencia artificial llegó a las empresas latinoamericanas con la pandemia, pero no de la manera que muchos esperaban. Mientras compañías en todo el mundo ya utilizaban estas herramientas para optimizar servicios y recolectar datos de forma más inteligente, en América Latina la historia era distinta: la adopción seguía siendo baja, concentrada en grandes corporaciones, y rodeada de malentendidos costosos sobre lo que realmente se necesitaba para implementarla.
Adolfo Cruz, CEO de Proxímity Perú, una empresa de desarrollo de software con oficinas en Costa Rica y Perú especializada en soluciones tecnológicas para desafíos complejos, explica que la inteligencia artificial no es un concepto nuevo. Lleva años en circulación. En esencia, es la capacidad de las máquinas para replicar funciones cognitivas humanas a través de procesos computacionales: aprender comportamientos, identificar patrones, predecir acciones futuras. El sistema se alimenta de datos históricos, estructurados o no, para reconocer tendencias y anticipar lo que sucederá después. Puede, por ejemplo, analizar sentimientos en redes sociales mediante algoritmos especializados, midiendo cómo se expresa una población sobre temas de comunicación o incidencias políticas, y luego predecir comportamientos colectivos basándose en parámetros preestablecidos.
En el ámbito empresarial, la inteligencia artificial funciona en tres niveles de complejidad. El primero, el más básico, es el aprendizaje de máquina: procesos repetitivos donde la máquina aprende a automatizar actividades y tomar decisiones. El segundo nivel involucra procesos más sofisticados centrados en predicción. El tercero, el aprendizaje profundo, utiliza algoritmos tan complejos que pueden entender contexto a través de datos, no solo predecir sino generar acciones que influyan en el comportamiento del usuario o cliente. Las aplicaciones existen en todos los sectores: finanzas, banca, salud, logística, retail, ventas, especialmente en comercio electrónico. La elección depende de las necesidades específicas de cada empresa.
Pero Latinoamérica estaba rezagada. Estudios del Banco Interamericano de Desarrollo y SEPAL mostraban que la región enfrentaba un retraso generalizado en transformación digital. La adopción de inteligencia artificial era aún muy baja, limitada principalmente a empresas grandes. Las pequeñas y medianas empresas no se apoyaban en estas herramientas, en parte porque creían que requerían inversiones de varios millones de dólares para obtener resultados. Esta creencia era falsa, pero persistía.
La pandemia de coronavirus cambió el panorama, aunque de forma imperfecta. Obligó a empresas y gobiernos a acelerar procesos de transformación digital que habían estado postergando durante años. Cuando las cadenas de suministro, ventas y servicio tuvieron que pasar de esquemas completamente presenciales a encierro casi total en muchos países latinoamericanos, las empresas no tuvieron opción: debían transformarse para sobrevivir. El uso de inteligencia artificial se incrementó.
Pero la velocidad trajo problemas. Muchas compañías carecían del enfoque correcto o de asesoría adecuada. Entraron en proyectos de adopción tecnológica sin preparación suficiente, resultando en inversiones fallidas de recursos. Si hubieran planificado con mayor cuidado antes de la pandemia, de manera más organizada, habrían obtenido resultados superiores. El miedo también jugó un papel. En sectores tradicionales como manufactura y transporte, la inteligencia artificial era vista como algo de películas de ciencia ficción: sumamente complejo y caro. Los empresarios creían que debían invertir millones para ver resultados.
La realidad técnica era diferente. Se necesitaba un profesional con experiencia correcta para asesorar, pero las inversiones no tenían que ser altísimas. Podían ser graduales, ligadas a necesidades específicas. Además, ya existían múltiples opciones para acceder a inteligencia artificial sin construir infraestructura propia. Plataformas como Amazon, Watson, Google y Microsoft ofrecían inteligencia artificial como servicio: se pagaba por algoritmos y motores específicos. La otra opción era generar herramientas propias en esquemas en la nube, lo más práctico y costo-efectivo. La barrera no era la tecnología ni el dinero. Era la información y el asesoramiento correcto.
Citas Notables
La pandemia ha venido a destapar la necesidad de las empresas y los gobiernos de entrar en procesos más dinámicos de transformación digital.— Adolfo Cruz, CEO de Proxímity Perú
Muchas empresas creen que deben invertir millones para obtener resultados, cuando la realidad son procesos técnicos que pueden ser graduales y ligados a necesidades específicas.— Adolfo Cruz, CEO de Proxímity Perú
Quieres la nota completa?
Lee el original en LaRepública.pe ↗
Business