En un momento en que las empresas latinoamericanas enfrentan mayores presiones por crecer, controlar costos, mejorar la productividad y responder a mercados cada vez más cambiantes, la inteligencia artificial ha pasado de ser una iniciativa de innovación a convertirse en una decisión estratégica de negocio. La pregunta ya no es si una organización debe adoptar IA, sino cómo hacerlo de manera que genere resultados reales sin aumentar los riesgos operativos, regulatorios o de ciberseguridad.
La realidad es que, hablando en el caso de Latinoamérica, la región está entrando en una nueva etapa de madurez. Ya no se trata de probar herramientas porque están de moda ni de implementar IA para no quedarse atrás frente a la competencia. Hoy el desafío es mucho más complejo: identificar dónde la IA realmente genera valor, cómo medir su impacto y de qué manera integrarla sin comprometer la seguridad, la gobernanza ni la confianza de los clientes.
Para Samuel Toro, líder del equipo comercial de TrendAI para el norte de Latinoamérica, la diferencia entre las organizaciones que están obteniendo resultados y aquellas que aún no logran capturar valor radica precisamente en ese enfoque estratégico.
Según explica el ejecutivo, las compañías más avanzadas no son necesariamente las que más herramientas implementan, sino aquellas que han dedicado tiempo a entender en qué procesos la inteligencia artificial puede generar un impacto tangible. "Muchas organizaciones han sido lo suficientemente juiciosas como para analizar dónde la IA realmente tiene sentido para su negocio y qué áreas puede impulsar desde la productividad", afirma.
Sin embargo, no todas están recorriendo el mismo camino. En numerosos casos, la adopción ha sido acelerada y poco estructurada, permitiendo el acceso masivo a herramientas de IA sin una estrategia clara detrás. El resultado es una expectativa de transformación que muchas veces no termina materializándose.
Esa diferencia ha creado una realidad dual en el mercado. Por un lado, organizaciones que utilizan inteligencia artificial para optimizar la atención al cliente, fortalecer campañas de marketing, agilizar procesos legales, automatizar operaciones e incluso mejorar su postura de ciberseguridad. Por otro, empresas que están abriendo nuevas brechas de riesgo por la falta de supervisión y control.
"No basta con habilitar la tecnología y esperar que genere valor por sí sola. Casos de exposición de información sensible o asistentes virtuales que prometen beneficios no autorizados a los clientes demuestran que la inteligencia artificial sin gobierno puede convertirse rápidamente en un problema operativo y reputacional”, advierte Toro.
Innovar sin perder el control
A medida que las organizaciones aceleran sus proyectos de inteligencia artificial, también aumenta la preocupación por la seguridad y la privacidad de los datos. Para Toro, uno de los errores más frecuentes es considerar la ciberseguridad como una etapa posterior del proceso. "La seguridad debe estar presente desde el inicio", sostiene.
El ejecutivo de TrendAI compara el momento actual con los primeros años de adopción de la nube, cuando muchas organizaciones priorizaron la velocidad de implementación y dejaron la protección para después. El resultado fueron proyectos más costosos, complejos y difíciles de corregir una vez en producción.
La preocupación no es menor. Según un estudio de la compañía, el uso de herramientas de inteligencia artificial fuera del control de las áreas de tecnología y seguridad se ha convertido en una realidad cada vez más común dentro de las empresas. De hecho, el 84% de las organizaciones ya ha identificado el uso de aplicaciones de IA no autorizadas por parte de sus colaboradores, un fenómeno conocido como Shadow AI, que genera puntos ciegos críticos para la gestión de datos, la seguridad y el cumplimiento normativo.
En este contexto, la gobernanza deja de ser una recomendación para convertirse en una necesidad estratégica. La implementación de políticas claras, controles de acceso y mecanismos de supervisión es la única forma de dar visibilidad a estos activos digitales, reducir riesgos y permitir que la innovación avance sin comprometer la integridad operativa de la organización.
Por eso, Toro insiste en que la gobernanza no puede ser un complemento. Debe formar parte de la estrategia desde el diseño mismo de las iniciativas de IA. Además, considera fundamental que los proveedores y aliados tecnológicos comprendan profundamente estas tecnologías para ayudar a las empresas a identificar, medir y gestionar los riesgos asociados.
La IA también está transformando el cibercrimen
La inteligencia artificial no solo está impulsando nuevas oportunidades para las empresas. También está elevando el nivel de sofisticación de las amenazas digitales.
Ataques de suplantación de identidad, fraudes automatizados y deepfakes son cada vez más frecuentes y difíciles de detectar. Según Toro, este nuevo escenario exige replantear la forma en que las organizaciones protegen sus activos digitales. "La IA se combate con IA", comenta.
Para TrendAI, la velocidad con la que evolucionan las amenazas supera la capacidad de respuesta exclusivamente humana. Por ello, las organizaciones necesitan incorporar inteligencia artificial también desde el lado defensivo para detectar patrones anómalos, responder incidentes más rápido y anticipar riesgos.
Sin embargo, Toro aclara que esto no significa implementar una solución y olvidarse del problema.
"La inteligencia artificial requiere monitoreo, evolución y acompañamiento constante. No es una tecnología estática porque las amenazas tampoco lo son", explica.
El verdadero desafío está en las personas
Aunque gran parte de la conversación gira alrededor de algoritmos y plataformas, Toro considera que uno de los principales obstáculos para la adopción efectiva de la IA en Latinoamérica sigue siendo la preparación de los usuarios.
Muchas organizaciones han invertido en tecnología sin desarrollar paralelamente las capacidades necesarias para utilizarla de manera eficiente. Como consecuencia, los resultados esperados en productividad y retorno de la inversión tardan más de lo previsto o simplemente no llegan.
"Los usuarios todavía no están completamente preparados. No ha existido el acompañamiento suficiente para habilitarlos en el uso efectivo de estas herramientas", señala.
Desde su perspectiva, las empresas necesitan establecer un modelo claro de gobierno para definir dónde utilizarán la inteligencia artificial, qué modelos implementarán, cuáles desarrollarán internamente y cómo capacitarán a sus equipos para aprovechar al máximo su potencial. Solo así será posible cumplir una de las principales promesas de esta tecnología: generar valor medible para el negocio.
La ventaja competitiva no será para quien adopte primero
Mirando hacia los próximos años, Toro cree que muchas organizaciones deberán cambiar su forma de medir el éxito de sus iniciativas de inteligencia artificial.
Durante los primeros años de auge de la IA generativa, numerosas empresas avanzaron impulsadas por el temor de quedarse atrás frente a sus competidores. Sin embargo, el especialista considera que esa lógica está llegando a su fin.
"La inteligencia artificial no debe verse como una carrera para ver quién implementa más herramientas. Lo importante es entender dónde tiene sentido para el negocio y cómo medir si realmente está generando resultados", concluye.
En este sentido, las organizaciones que logren convertir la IA en una ventaja competitiva serán aquellas capaces de establecer objetivos claros, indicadores medibles y una visión estratégica alineada con sus prioridades empresariales.
La inteligencia artificial seguirá evolucionando y transformando industrias enteras. Pero la diferencia entre quienes lideren esa transformación y quienes simplemente la observen no estará en la cantidad de tecnología que adopten, sino en la capacidad de utilizarla con propósito, control y una visión clara de negocio.
