Antes de hablar de IA, “ordene la casa”: Los pilares de la competitividad digital

Por: Javier Marbec, director de Mercado Internacional de TOTVS

La discusión sobre la Inteligencia Artificial (IA) domina la agenda corporativa en Latinoamérica, pero existe una brecha considerable entre el discurso y la generación real de valor. Aunque la región avanza en digitalización, muchas empresas carecen de las condiciones estructurales mínimas para obtener resultados consistentes.

El problema no es puntual, sino sistémico, y radica en la ausencia de tres elementos fundamentales: sistemas actualizados, operación en la nube y datos organizados.

El desafío de superar la fase piloto

Un análisis de McKinsey revela que apenas el 40% de los proyectos de IA logran avanzar más allá de la fase piloto. Las principales barreras son las limitaciones en infraestructura de TI, la falta de capacidad de integración y la baja calidad de la información. En mercados con alta volatilidad económica y presión regulatoria, como los latinoamericanos, estos obstáculos son aún más críticos.

La Nube como motor de escalabilidad

La migración a la nube ha dejado de ser una opción para convertirse en una condición de escalabilidad. Según el AWS Cloud Adoption Report, el 80% de las empresas ya utiliza computación en la nube y más del 60% ejecuta aplicaciones críticas en estos entornos.

Más que un cambio técnico, el cloud computing permite a las organizaciones gestionar costos, riesgos y tiempos de respuesta de forma eficiente ante ciclos económicos inestables y una competencia global creciente.

Datos estructurados: El combustible de la IA

La calidad de los datos es el eje decisivo. Sin estandarización y gobernanza, la IA no solo pierde eficiencia, sino que amplifica el margen de error, provocando decisiones imprecisas.

Por el contrario, el McKinsey Global Institute señala que las empresas con bases de datos adecuadamente estructuradas logran:

• Mejoras de productividad: Entre el 15% y 25%.
• Reducción de costos: Menor retrabajo y procesos más ágiles.
• Precisión analítica: Mayor capacidad para diagnósticos precisos.

Conclusión: Una decisión estratégica

Actualizar sistemas y organizar datos no es un debate técnico, sino una decisión estratégica de competitividad. En Latinoamérica, donde la eficiencia operacional determina la supervivencia, esta preparación es obligatoria. La IA solo cumplirá su función de apoyar decisiones y mejorar márgenes si se construye sobre una base sólida. Sin orden, la IA seguirá siendo una promesa y no una herramienta de resultados financieros.