Toda empresa, sin importar su tamaño, sueña hoy con contar con el poder transformador de la inteligencia artificial. La promesa de optimizar operaciones, personalizar la experiencia del cliente y crear nuevos modelos de negocio es demasiado grande para ser ignorada.
Sin embargo, para muchas pequeñas y medianas organizaciones este sueño choca con una realidad abrumadora: la inteligencia artificial vive al otro lado de un abismo, y el puente para cruzarlo se construye sobre dos pilares: una estrategia cloud bien ejecutada y un sólido gobierno de datos.
El viaje comienza cuando una organización da el salto inicial hacia el entorno cloud o híbrido. Al principio, el objetivo es claro y pragmático: reducir costos, ganar agilidad y dejar atrás la carga de la infraestructura física.
Se migran servidores, se adoptan herramientas de colaboración y se empiezan a ver los primeros beneficios de la escalabilidad. Este es el primer tramo del puente, uno que aleja a la empresa de sus limitaciones on-premise.
Pronto, el horizonte se expande. Con los datos más centralizados y accesibles, surgen nuevas preguntas y la analítica de datos se convierte en el siguiente destino lógico. Es en este punto donde la conversación cambia. La nube deja de ser un centro de costos para convertirse en un motor estratégico, y es justo ahí, a lo lejos, donde se vislumbra el brillo de la inteligencia artificial.
Muchas veces, en esta situación las pymes se detienen al borde del abismo: se dan cuenta de que para que la inteligencia artificial funcione, no basta con «estar en la nube». Necesitan una base sólida que la soporte, y descubren que su puente actual es frágil y no está preparado para el peso de la inteligencia artificial: notan que las barreras, antes teóricas, ahora son concretas.
Obstáculos que deben superar las pymes en su puente a la inteligencia artificial
La primera es la falta de gobierno de datos. La segunda, el caos de las interfaces de programación de aplicaciones (API), donde la urgencia por conectar sistemas creó una red de integraciones ad-hoc, frágil e insegura. Este desgobierno genera una malla inconsistente, poco fiable y difícil de explotar.
Cada proyecto nuevo de inteligencia artificial amenaza con colapsar esta estructura en lugar de potenciarla. No son problemas técnicos menores, son los pilares faltantes del puente. Para las pymes, construir sin estas bases, no solo no genera valor, sino que añade una capa de complejidad tecnológica a un problema de negocio no resuelto.
Lanzar una solución de inteligencia artificial sobre información dispersa, de baja calidad o sin políticas de uso claras es como navegar en la niebla. Es imposible garantizar resultados precisos, evitar sesgos o cumplir con normativas de privacidad. La falta de estos gobiernos convierte la innovación mediante inteligencia artificial en una apuesta de alto riesgo.
Superar este desafío requiere de un enfoque que vaya más allá de lo estratégico. En definitiva, se necesita una guía forjada en la experiencia. La pericia demuestra la repetición de ese patrón, dada la tentación de saltar hacia la IA sin haber construido las bases sólidas.
En casos tales como migraciones, modernizaciones y proyectos de ciberseguridad queda en evidencia que el diálogo inicial no debe ser sobre complejos modelos de aprendizaje automático, sino sobre los fundamentos.
La claridad sobre los principios básicos es lo que define el éxito. Un socio tecnológico puede ser ese apoyo para arrojar luz a esas bases ayudando a construir ese puente entre la necesidad del negocio y la solución tecnológica.
Aquí es donde el rol de los socios y proveedores locales se vuelve insustituible. La realidad es que la mayoría de las organizaciones no pueden resolver esto solas, por eso necesitan acompañamiento.
La labor de estos socios consiste en ayudar desde múltiples ángulos. Primero, diseñando una arquitectura tecnológica robusta, ya sea multicloud o híbrida. Segundo, estableciendo una hoja de ruta para madurar el gobierno de datos, API e inteligencia artificial. Y, finalmente, acompañando la adopción tecnológica con pruebas de concepto (PoC) y productos mínimos viables (MVP) que validen el potencial real del negocio.
Claudio Gulino
Es clave entender que la inteligencia artificial no tiene por qué ser un destino inalcanzable. Aunque el abismo de la madurez es real, las pymes no están solas. Con la estrategia correcta y el apoyo de un socio que entienda sus desafíos desde la experiencia y la pericia, pueden construir ese puente robusto, no solo para llegar a la inteligencia artificial, sino para liderar en la nueva era de la innovación.
(*) Ingeniero de ventas y exito del cliente en Ingenia.