La inteligencia artificial (IA) se convirtió en una herramienta presente en la mayoría de las empresas. Sin embargo, el nuevo desafío está en contar con la infraestructura, los procesos y el talento necesarios para utilizarlas de forma segura y eficiente.
Este escenario también se refleja en Latinoamérica. Un informe reciente analizado por iProUP mostró que la región avanza a un ritmo más lento que otros mercados en la adopción de IA.
Esto se debe a diversos obstáculos como:
Además, un estudio global de Kyndryl, el mayor proveedor mundial de servicios de infraestructura TI, confirmó la persistencia de esa brecha. Si bien el 95% de las empresas ya utiliza IA, siete de cada diez líderes reconocen que sus equipos todavía no están preparados para aprovechar todo su potencial.
La investigación mostró que la adopción de inteligencia artificial continúa en crecimiento dentro de las organizaciones.
De hecho, para el 57% de los entrevistados la tecnología ya forma parte de procesos centrales del negocio, mientras que el 77% confirma haber escalado capacidades de IA generativa en distintas áreas.
Sin embargo, la velocidad de implementación no fue acompañada por la preparación de los equipos. Solo el 23% de los líderes considera que su fuerza laboral está lista para aprovechar la IA, una cifra que incluso cayó seis puntos respecto del año anterior.
Sebastián Barbich, director de Kyndryl Consult para Argentina y Uruguay, resaltó que el foco debe estar en garantizar que la tecnología funcione de manera transparente y segura.
"La IA está entrando en una etapa de mayor responsabilidad. Ya no alcanza con demostrar que puede automatizar una tarea o acelerar un proceso, las organizaciones necesitan saber cómo llegó a un resultado, bajo qué controles opera y qué tan preparada está la arquitectura tecnológica para sostenerla en entornos reales de misión crítica", sostuvo.
El informe también advirtió que muchas empresas superaron la etapa de experimentación. El desafío ahora consiste en integrar la IA a procesos críticos del negocio sin comprometer la seguridad, la trazabilidad ni el cumplimiento regulatorio.
A medida que la IA comienza a participar en decisiones cada vez más importantes, la confianza aparece como un factor determinante para su adopción.
El estudio revela que el 81% de los líderes cree que, durante los próximos 12 meses, los agentes autónomos tomarán decisiones con impacto material dentro de las organizaciones.
Sin embargo, solo el 25% garantiza confiar plenamente en sistemas capaces de actuar sin supervisión humana, mientras que apenas el 24% deposita esa misma confianza en agentes que interactúan directamente con clientes.
Para Barbich, uno de los principales riesgos aparece cuando las compañías implementan modelos cuyo funcionamiento resulta difícil de comprender o auditar.
"Un sistema de IA que no puede explicarse, monitorearse o integrarse de forma segura al negocio corre el riesgo de convertirse en una caja negra. Y en procesos de misión crítica, una caja negra no genera confianza: genera exposición", advirtió.
En ese sentido, el especialista remarcó que la confianza no depende únicamente del algoritmo, sino también de la calidad de los datos, la infraestructura tecnológica, los controles de seguridad y la capacidad de monitorear permanentemente el funcionamiento de estos sistemas.