Las tecnologías de inteligencia artificial están transformando la productividad y las cadenas de valor en Latinoamérica. Según estimaciones de mercado, la IA podría generar un valor económico de hasta 1,7 billones de dólares anuales en la región. Sin embargo, la experiencia de las empresas señala una brecha significativa entre ese potencial y los beneficios alcanzados: solo el 6% afirma haber obtenido beneficios significativos derivados de esta tecnología. Esta dicotomía entre oportunidad y ejecución exige un análisis claro de cómo avanzar de forma sostenible y rentable.

Para entender el panorama, es crucial distinguir entre valor potencial y valor realizado. El primer marco describe mejoras en eficiencia, precisión de predicción, personalización de servicios, automatización de procesos y creación de nuevos modelos de negocio. El segundo depende de la capacidad de las organizaciones para convertir datos en decisiones y acciones accionables, y para escalar esas acciones a lo largo de toda la organización.

Factores que explican la brecha:
– Calidad y gobernanza de datos: sin datos limpios y bien gobernados, los sistemas de IA generan resultados inconsistentes.
– Talento y cultura: escasez de perfiles especializados y resistencia al cambio en la organización.
– Infraestructura y costos: inversión en plataformas, seguridad y escalabilidad.
– Estrategia y liderazgo: ausencia de una visión clara de negocio y de una hoja de ruta con hitos y ROI.
– Ecosistema y proveedores: dependencia de soluciones externas sin una estrategia de integración.
– Regulación y confianza: preocupaciones por ética, privacidad y cumplimiento.

Qué hacer para cerrar la brecha:
– Empezar con casos de uso que entreguen valor medible y escalable.
– Construir una estrategia de datos sólida: calidad, catálogo de datos, gobernanza y ética de IA.
– Invertir en talento y alianzas: programas de capacitación y colaboración con universidades y proveedores regionales.
– Aprovechar la nube y soluciones regionales: reducir costos y acelerar despliegues.
– Medición de impacto: KPIs centrados en productividad, costos, ingresos y experiencia del cliente.
– Crear un ecosistema local: fomentar alianzas con startups y proveedores regionales, impulsar proyectos piloto colaborativos.
– Preparar a la organización para el cambio: gobernanza de cambios, seguridad y cumplimiento.

Casos de uso con mayor potencial en la región:
– Optimización de cadena de suministro y logística.
– Análisis predictivo en salud y agroindustria.
– Automatización de procesos administrativos y operativos.
– Personalización de ventas y servicios financieros.

Ejemplo de escenario regional: una cadena minorista regional implementa un sistema de IA para pronóstico de demanda y optimización de inventarios, lo que mejora la eficiencia operativa, la disponibilidad de productos y la experiencia del cliente, con efectos positivos en márgenes y crecimiento de ventas. Este tipo de proyectos suele requerir una inversión inicial razonable, una gobernanza de datos clara y un compromiso de liderazgo para escalar a otras áreas.

Conclusión: la región cuenta con talento, demanda y una base tecnológica en crecimiento. Al alinear una estrategia de datos con objetivos de negocio, invertir en capacidades y crear alianzas locales, las empresas pueden acercarse a ese valor potencial de 1,7 billones de dólares y convertirlo en beneficios tangibles. La clave está en empezar por proyectos de alto impacto, medir con rigor y escalar de manera disciplinada, manteniendo la ética y la confianza como principios orientadores.
from Wired en Español https://ift.tt/xIHvMBA
via IFTTT IA