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    Domingo, 29 de Junio de 2025 21:38
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Miércoles, 16 de Abril de 2025 14:53

Columna de Opinión. Kyndryl indica los desafíos de la IA en las Empresas: Más allá de la implementación

Escrito por  Fernando

Mariano Ragognetti, Managing Director de Kyndryl Argentina, Chile y Uruguay, escribe una columna de opinión indicando que, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un eje estratégico para las empresas que buscan mantenerse competitivas. En este contexto, prepararse para la implementación de la IA implica mucho más que adoptar nuevas tecnologías: requiere construir bases de datos sólidas, modernizar infraestructuras heredadas, reforzar la seguridad operativa y generar confianza en los sistemas de integración de IA. Según el Kyndryl AI Readiness Report, aunque el 86% de los líderes confía en sus iniciativas de IA, solo el 29% se siente preparado para los desafíos futuros. Esto revela una realidad ineludible: la confianza en la IA no se construye solo con inversiones en tecnología, sino con una estrategia clara de adopción que incluya capacitación, comunicación efectiva y una cultura que impulse la innovación.
Actualmente, las organizaciones enfrentan numerosos desafíos en su camino hacia la integración efectiva de la IA. La preocupación por la privacidad y la seguridad de los datos, los requisitos regulatorios y la incertidumbre sobre el retorno de inversión son solo algunas de las barreras que dificultan la madurez de la IA dentro de las empresas. Además, los sistemas heredados, la falta de bases de datos adecuadas y la escasez de talento especializado en tecnologías emergentes frenan el avance de la automatización inteligente: el 64% de los líderes considera que su infraestructura de TI no está preparada para la IA debido a la falta de habilidades en sus equipos.
Y si bien la inversión en IA es una prioridad, muchas empresas aún no ven un retorno concreto de estas iniciativas. La clave para cerrar esta brecha es clara: se requiere adquirir tecnología avanzada y construir alianzas estratégicas con un ecosistema de partners especializados que fomenten su adopción.

Desafío de la transformación

La inteligencia artificial abarca diversas tecnologías, desde el procesamiento del lenguaje natural hasta la robótica, que permiten a las industrias desarrollar productos y servicios más personalizados, adaptándose a las necesidades cambiantes de individuos y empresas.
El mayor desafío no es solo tecnológico, sino humano. Para que la IA transforme los negocios, los líderes deben actuar como agentes de cambio, promoviendo un entorno donde la automatización se perciba como una oportunidad y no como una amenaza. Hay que dejar en claro que la IA no reemplaza el talento, sino que lo potencia. Es indispensable generar confianza, estableciendo modelos de gobernanza sólidos, fortaleciendo la capacitación de las personas y demostrando con hechos cómo la IA libera tiempo para tareas estratégicas y creativas. Desde nuestra experiencia, un enfoque centrado en las personas es esencial para integrar la IA en los flujos de trabajo. Cuando los equipos comprenden el propósito detrás de su implementación, la incertidumbre se convierte en curiosidad y compromiso.
A medida que las empresas avanzan en su madurez digital, deben equilibrar la innovación con sus objetivos estratégicos.  La preparación para la IA es tanto un reto tecnológico como una transformación cultural. Un proyecto de IA exitoso requiere, además de objetivos claros y casos de uso alineados con la estrategia del negocio, una evaluación rigurosa de la calidad de los datos, la selección de tecnologías escalables, la capacitación del talento humano, un marco sólido de gobernanza y cumplimiento normativo, y una gestión del cambio efectiva, aspectos esenciales a incluir en el caso de negocio.
Aquellas organizaciones que combinen tecnología, asociaciones estratégicas y una cultura de aprendizaje continua serán las que realmente capitalicen el potencial de la IA. Como líderes, tenemos la oportunidad de transformar radicalmente la forma en que operan las empresas, aprovechando la IA para maximizar el valor de los datos y mejorar la toma de decisiones.

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