La correcta gestión de los datos y el uso de modelos analíticos avanzados permiten a las empresas optimizar procesos y responder con mayor agilidad a los desafíos del mercado.
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La brecha de productividad en Centroamérica y el Caribe sigue siendo uno de los principales retos para la competitividad empresarial, señalan diversos especialistas. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) y la analítica de datos se posicionan como herramientas estratégicas para acelerar la toma de decisiones, optimizar procesos y fortalecer la capacidad de las organizaciones para competir en mercados cada vez más dinámicos.
De acuerdo con expertos de SAS, líder mundial en analítica de negocios, el desafío para la reducción de las brechas de productividad en la región no radica únicamente en la adopción tecnológica, sino en la capacidad de las empresas para integrar estas soluciones dentro de su cultura organizacional y procesos de negocio.
“Al día de hoy, muchas organizaciones ya cuentan con procesos definidos para enfrentar esta brecha, pero el verdadero diferencial está en cómo utilizan la analítica y la inteligencia artificial para mejorar la velocidad y calidad de sus decisiones”, explicó Raúl Franco, Technical Training Consultant de SAS.
El vocero detalló que el uso de modelos analíticos ha evolucionado significativamente en las últimas décadas, pasando de técnicas como la minería de datos a enfoques más avanzados como el machine learning y la inteligencia artificial, impulsados por tecnologías en la nube que permiten procesar grandes volúmenes de información en menor tiempo.
Precisamente, Franco señaló que uno de los pilares fundamentales para cerrar la brecha de productividad es la correcta gestión de los datos en las organizaciones. “El éxito de cualquier modelo analítico depende de la calidad de los datos. Si la información no es confiable, las decisiones tampoco lo serán”, indicó.
En esa línea, subrayó la importancia de que las organizaciones cuenten con repositorios centralizados de información, como data warehouses, que permitan a todas las áreas trabajar con una misma “versión de la verdad”, evitando inconsistencias en la toma de decisiones.
Además, destacó que la integración de la inteligencia artificial en los procesos empresariales debe ir acompañada de una democratización de la analítica, de manera que más colaboradores, incluso sin perfiles técnicos, puedan acceder y utilizar los datos para generar valor.
Implementación de la IA y analítica
Desde la perspectiva de implementación, Franco advirtió que las empresas enfrentan actualmente un entorno con múltiples soluciones tecnológicas disponibles, lo que puede dificultar la toma de decisiones. “El reto es identificar qué herramientas realmente responden a las necesidades del negocio y que integren de forma efectiva datos, analítica e inteligencia artificial”, afirmó.
Por su parte, Blanca González, gerente de Educación de SAS LATAM, enfatizó que el componente humano es determinante para lograr una adopción exitosa de estas tecnologías. Según explicó, la capacitación y el acompañamiento son esenciales para que las organizaciones puedan aprovechar el potencial de la IA.
“La inteligencia artificial no resuelve todo por sí sola. Requiere conocimiento, guía y entrenamiento para que realmente genere valor en los procesos de negocio”, señaló González.
La especialista agregó que uno de los principales aportes de SAS precisamente es acompañar a las empresas en la identificación de los procesos que deben optimizar y en la definición de rutas de formación adecuadas para sus equipos. “Trabajamos de la mano con los clientes para entender sus necesidades y convertirnos en un aliado estratégico que les ayude a adoptar estas tecnologías de forma efectiva”, mencionó.
González también destacó la importancia de la co-creación entre las organizaciones y los proveedores tecnológicos. “Las empresas conocen su negocio y sus procesos; nosotros aportamos las herramientas y el conocimiento. Es en ese trabajo conjunto donde se logra una implementación exitosa”, afirmó.
Barreras de adopción
Entre las principales barreras para la adopción de IA y analítica en la región, los expertos de SAS identifican la resistencia al cambio, la limitada inversión en tecnología y la dificultad para elegir entre la amplia oferta de soluciones disponibles.
A esto se suma un desafío clave. Se trata de la percepción de la capacitación como un gasto y no como una inversión. “La formación permite a los equipos utilizar las herramientas en menos tiempo y con mejores resultados, lo que se traduce directamente en mayor competitividad”, explicó Franco.
En este sentido, González coincidió en que es necesario fortalecer las capacidades del talento humano desde etapas tempranas, incluso a nivel académico, para facilitar la incorporación de estas tecnologías en las empresas.
“Promover el conocimiento en inteligencia artificial desde la formación profesional ayuda a reducir la brecha y acelera la adopción en el entorno empresarial”, señaló la gerente de Educación de SAS.
Finalmente, ambos especialistas coincidieron en que el cambio cultural es un factor determinante. En esta línea, para los especialistas, impulsar una cultura basada en datos, fomentar la capacitación continua y adoptar tecnologías de manera estratégica son pasos esenciales para que las organizaciones de Centroamérica y el Caribe puedan cerrar la brecha de productividad y mejorar su competitividad.
“Las empresas que logren integrar datos, analítica e inteligencia artificial dentro de su cultura organizacional serán las que tengan mayores posibilidades de competir y crecer en el entorno actual”, concluyó Franco.
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