La inteligencia artificial irrumpió primero en la vida cotidiana de las personas con la adopción masiva de herramientas como ChatGPT antes de que la industria la absorbiera por completo. Este cambio de paradigma ha dejado a muchas organizaciones latinoamericanas en una posición ventajosa: pueden incorporar la IA sin la presión de desarrollar grandes modelos de lenguaje desde cero, pero también las enfrenta al desafío de moverla desde pruebas de concepto en los bordes de la organización hacia el corazón de sus estrategias y procesos centrales.

En entrevista exclusiva, Héctor Bravo, Director Regional de Tecnologías Disruptivas & IA de SONDA, analiza el panorama regional, los principales frenos a la adopción y las claves para generar valor real con esta tecnología.

El panorama latinoamericano: de los pilotos a los procesos core

Héctor Bravo destaca que, a diferencia de ciclos tecnológicos anteriores, la IA llegó primero a los ciudadanos y luego a la industria: “La gente bajó ChatGPT más rápido de lo que bajó TikTok o incluso WhatsApp. Eso cambió un poco las reglas del juego”.

Según el vocero de SONDA, en Latinoamérica existe una sensación de que “la industria viene un poquito atrás de lo que están haciendo los ciudadanos propiamente tal con inteligencia artificial”. Sin embargo, esto representa una oportunidad: “Tenemos la gracia de poder utilizarla y ponernos en el tope de la balanza, de poder incorporarla a nuestros procesos, a nuestro corte”.

Bravo observa que muchas industrias han quedado atrapadas en pruebas de concepto y pequeños pilotos en el “edge” de la organización, sin llegar al núcleo de los negocios. Una razón clave es que “el combustible de la inteligencia artificial son los datos”. Muchas organizaciones aún no están suficientemente preparadas en términos de calidad, gobernanza y disponibilidad de sus datos, lo que retrasa los beneficios en procesos estratégicos.

“En el corto plazo estamos llamados en Latinoamérica a poder incorporar estas capacidades a los procesos más centrales, a la estrategia de las organizaciones, saliéndonos un poquito de los pilotos”, enfatiza.

Los principales obstáculos y cómo superarlos

Ante la pregunta sobre el primer obstáculo que debe superar una empresa para integrar genuinamente la IA, Bravo es claro:

“El primer obstáculo, o no obstáculo, hablemos de capacidad habilitante, es tener un buen gobierno de datos en la corporación. Evidentemente, si no contamos con los datos curados, limpios, que sean un fiel reflejo de lo que hace la organización, la dificultad de incorporar inteligencia artificial es enorme.”

Incluso advierte del riesgo de incorporar IA con datos incorrectos, lo que generaría resultados erróneos.

Un segundo freno es la percepción de costo, influida por experiencias dolorosas como el “Journey to the Cloud”. Muchas empresas temen que la IA sea “tan cara” como aquellos proyectos. Bravo recomienda asesorarse con partners experimentados como SONDA para mantener los costos controlados y evitar sorpresas con el uso de tokens.

Además de los aspectos técnicos, existe un desafío cultural y estratégico que debe liderar el CEO: entender cómo la IA aporta valor competitivo, mejora la productividad y posiciona a la empresa en un mercado cada vez más global y exigente.

Datos fragmentados, agentización y enfoque práctico

Para empresas con datos fragmentados, desactualizados o en silos, Bravo ofrece una visión pragmática. No siempre es necesario un megaproyecto de gobierno de datos antes de empezar. Sugiere comenzar con modelos de datos precisos y específicos orientados a procesos concretos de negocio (agentización), logrando mejoras rápidas y ordenadas.

“Uno busca, al contrario de los LLM, tener información muy precisa y muy específica”, explica. Esto permite avanzar sin caer en el “mal de Diógenes” de acumular datos sin analítica.

No obstante, aclara que estos pasos iniciales no eximen de mejorar el gobierno de datos a mediano plazo: “Mientras antes parta, mejor”. Define el gobierno de datos de forma simple: cada responsable de área (como un gerente de ventas) debe asegurar que los datos de su proceso sean un fiel reflejo de la realidad, actualizados y resilientes.

Gobernanza, ética y riesgos

La gobernanza y la ética son fundamentales. Bravo recomienda definir primero una estrategia y política de uso de IA que involucre a equipos de ciberseguridad, infraestructura y legal. Entre las decisiones clave están:

  • Elegir un stack tecnológico adecuado.
  • Decidir si los datos se mantienen protegidos o se usan en modelos masivos.
  • Cumplir con normativas de protección de datos (especialmente relevante en Ecuador y la región, donde subir datos a nubes públicas puede implicar servidores en Estados Unidos).

“Lo primero que yo siempre recomiendo es definir una política estratégica de uso de inteligencia artificial, donde se definen qué cosas vamos, cuál es el stack técnico, cuáles son los principales partners con los que vamos a trabajar, por dónde vamos a partir.”

También subraya la importancia de partners que ofrezcan acompañamiento en la “última milla” y modelos con buenos controles de sesgos (de género, políticos, etc.). Las alucinaciones ya no son el principal problema si se implementa correctamente; el foco debe estar en evitar sesgos y riesgos reputacionales o legales.

Cómo medir el retorno de la inversión (ROI)

Bravo identifica tres grandes dimensiones para medir el impacto de la IA en decisiones estratégicas:

  1. Velocidad y proactividad (time to market): Pasar de organizaciones reactivas a proactivas, anticipando eventos en lugar de solo responder.
  2. Productividad personal: Aumentos entre 30% y 40% con agentes colaborativos, más mejoras al rediseñar procesos.
  3. Reducción de riesgos y errores: Automatización de tareas repetitivas, supervisión con robots o visión por computadora que disminuye errores humanos por cansancio y reduce riesgos laborales.

Mensaje final para los líderes

Para los CEO que aún dudan o tienen miedo, Héctor Bravo envía un mensaje directo y esperanzador:

“La tecnología ya está, ya llegó, tiene mucha historia ya. […] El mejor momento de partir es hoy, pero el segundo mejor es mañana.”

Recomienda asesorarse bien para evitar errores comunes, exceso de licenciamientos o implementaciones mal planteadas que inflan la percepción de costo. “El retorno de la inversión está muy probado”, asegura.

Cierra con una reflexión humana: las empresas deben enamorarse de los resultados, no solo de la tecnología. El propósito sigue siendo mejorar la vida de las personas, quitando procesos burocráticos, ofreciendo mejores servicios y generando lealtad.

“No hay que enamorarse de la tecnología, hay que enamorarse de los resultados de la tecnología.”

La inteligencia artificial llegó para quedarse y está mutando profundamente la forma de trabajar y recibir servicios. Como concluye Héctor Bravo, depende de las organizaciones latinoamericanas —con el apoyo de partners locales como SONDA— perder los miedos, asesorarse correctamente y sacar el mejor provecho de esta herramienta para generar valor real tanto para las empresas como para sus clientes y la sociedad.