La importancia de la estrategia para la adopción de la IA a nivel corporativo

Por: Leonardo González, CEO de Quality Data

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La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el motor fundamental para la competitividad y la transformación digital. La IA no es una moda pasajera como otras tendencias tecnológicas; la IA llegó para quedarse. Por lo tanto, la pregunta ya no es si se debe adoptar, sino cómo hacerlo de manera estratégica para asegurar el éxito en su implementación.

Es crucial entender que, mientras una compañía analiza si se suma a la ola de la IA, sus colaboradores ya la están utilizando en sus cuentas personales (como ChatGPT, Gemini, Copilot, entre otras). Esta adopción, muy seguramente inconsciente, conlleva el riesgo de exponer información sensible como informes financieros, documentos con propiedad intelectual protegida, configuraciones de infraestructura o asuntos de seguridad. Al cargar documentos o generar preguntas en un entorno de “caja negra” no controlado, existe el peligro de que esta información pueda llegar a la competencia o ser utilizada para ataques cibernéticos, revelando secretos corporativos, planes de expansión y estrategias, además de la distorsión en la respuesta que en muchos casos no es contrastada, lo que pone en riesgo la toma de decisiones acertada.

Por lo anterior, lo más recomendable es iniciar lo más pronto posible para que su uso sea seguro y se dé en entornos controlados.

El desafío de la implementación sin estrategia

Al iniciar, surgen interrogantes como: ¿por dónde se debe empezar?, ¿qué plataforma conviene más?, ¿qué proceso se debe escoger?, entre muchas otras. La experiencia está demostrando que la falta de estrategia y la necesidad de mostrar resultados a corto plazo están generando una alta tasa de abandono en los proyectos de implementación de IA. Esto resulta frustrante, ya que se invierte tiempo y esfuerzo económico sin obtener los resultados esperados.

La estrategia como clave para minimizar riesgos

La pregunta es, entonces, ¿cómo se pueden minimizar los riesgos en la implementación de IA?

La respuesta reside en la estrategia. Así como se tienen roles en diferentes áreas, se debe incorporar el rol de estratega en IA, el cual puede ser a nivel interno o externo. Esta persona u organización debe tener la capacidad y la experiencia necesaria para articular aspectos clave como:

Objetivos de negocio: Definir con claridad qué problemas se buscan resolver con IA.

Gobernanza y ética: Establecer un marco de gobernanza que incluya roles, responsabilidades, procesos de control de proyectos de IA, normas y estándares.

Datos como activo estratégico: Enfocarse en la calidad, disponibilidad y gobernanza de los datos internos, incluyendo la integración, limpieza, estandarización, seguridad y privacidad.

Infraestructura tecnológica: Decidir sobre el enfoque (cloud, on-premise o híbrido), modelos pre-entrenados, soluciones de terceros o desarrollos propios.

Talento y capacidades: Contar con científicos de datos, ingenieros de machine learning, expertos en ciberseguridad, gestores de cambio, y asegurar la formación y el reskilling del personal, así como la posibilidad de partnerships.

Gestión del cambio y cultura organizacional: Impulsar, por ejemplo, una cultura data-driven donde las decisiones se toman con evidencia.

Medición y resultados: Establecer KPIs claros para una mejora continua.

Seguridad y riesgos: Implementar ciberseguridad específica para IA, cubriendo riesgos como modelos adversarios, fuga de datos y ataques de envenenamiento.

El momento de actuar es ahora. Es importante dar el primer paso planificando de menos a más. Se puede iniciar con la automatización de procesos mediante entregables cortos que generen un impacto desde su implementación. Esto permite validar la adherencia tanto de la tecnología como de los procesos dentro de la organización, con el objetivo de evitar la frustración o el abandono del proyecto por la falta de resultados.

Octubre 2025