{"id":7918,"date":"2025-10-31T11:02:12","date_gmt":"2025-10-31T16:02:12","guid":{"rendered":"https:\/\/amchamcolombia.co\/business-mail\/?p=7918"},"modified":"2025-10-31T11:32:09","modified_gmt":"2025-10-31T16:32:09","slug":"la-importancia-de-la-estrategia-para-la-adopcion-de-la-ia-a-nivel-corporativo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/amchamcolombia.co\/business-mail\/edicion-210-tecnologia-telecomunicaciones-transformacion-digital-en-los-negocios-2025\/la-importancia-de-la-estrategia-para-la-adopcion-de-la-ia-a-nivel-corporativo\/","title":{"rendered":"La importancia de la estrategia para la adopci\u00f3n de la IA a nivel corporativo"},"content":{"rendered":"
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\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Por: Leonardo Gonz\u00e1lez, CEO de Quality Data<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

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La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el motor fundamental para la competitividad y la transformaci\u00f3n digital. La IA no es una moda pasajera como otras tendencias tecnol\u00f3gicas; la IA lleg\u00f3 para quedarse. Por lo tanto, la pregunta ya no es si se debe adoptar, sino c\u00f3mo hacerlo de manera estrat\u00e9gica para asegurar el \u00e9xito en su implementaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Es crucial entender que, mientras una compa\u00f1\u00eda analiza si se suma a la ola de la IA, sus colaboradores ya la est\u00e1n utilizando en sus cuentas personales (como ChatGPT, Gemini, Copilot, entre otras). Esta adopci\u00f3n, muy seguramente inconsciente, conlleva el riesgo de exponer informaci\u00f3n 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 informaci\u00f3n pueda llegar a la competencia o ser utilizada para ataques cibern\u00e9ticos, revelando secretos corporativos, planes de expansi\u00f3n y estrategias, adem\u00e1s de la distorsi\u00f3n en la respuesta que en muchos casos no es contrastada, lo que pone en riesgo la toma de decisiones acertada.<\/p>\n\n\n\n

Por lo anterior, lo m\u00e1s recomendable es iniciar lo m\u00e1s pronto posible para que su uso sea seguro y se d\u00e9 en entornos controlados.<\/p>\n\n\n\n

El desaf\u00edo de la implementaci\u00f3n sin estrategia<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Al iniciar, surgen interrogantes como: \u00bfpor d\u00f3nde se debe empezar?, \u00bfqu\u00e9 plataforma conviene m\u00e1s?, \u00bfqu\u00e9 proceso se debe escoger?, entre muchas otras. La experiencia est\u00e1 demostrando que la falta de estrategia y la necesidad de mostrar resultados a corto plazo est\u00e1n generando una alta tasa de abandono en los proyectos de implementaci\u00f3n de IA. Esto resulta frustrante, ya que se invierte tiempo y esfuerzo econ\u00f3mico sin obtener los resultados esperados.<\/p>\n\n\n\n

La estrategia como clave para minimizar riesgos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

La pregunta es, entonces, \u00bfc\u00f3mo se pueden minimizar los riesgos en la implementaci\u00f3n de IA?<\/p>\n\n\n\n

La respuesta reside en la estrategia. As\u00ed como se tienen roles en diferentes \u00e1reas, se debe incorporar el rol de estratega en IA, el cual puede ser a nivel interno o externo. Esta persona u organizaci\u00f3n debe tener la capacidad y la experiencia necesaria para articular aspectos clave como:<\/p>\n\n\n\n

Objetivos de negocio: Definir con claridad qu\u00e9 problemas se buscan resolver con IA.<\/p>\n\n\n\n

Gobernanza y \u00e9tica: Establecer un marco de gobernanza que incluya roles, responsabilidades, procesos de control de proyectos de IA, normas y est\u00e1ndares.<\/p>\n\n\n\n

Datos como activo estrat\u00e9gico: Enfocarse en la calidad, disponibilidad y gobernanza de los datos internos, incluyendo la integraci\u00f3n, limpieza, estandarizaci\u00f3n, seguridad y privacidad. <\/p>\n\n\n\n

Infraestructura tecnol\u00f3gica: Decidir sobre el enfoque (cloud, on-premise<\/em> o h\u00edbrido), modelos pre-entrenados, soluciones de terceros o desarrollos propios.<\/p>\n\n\n\n

Talento y capacidades: Contar con cient\u00edficos de datos, ingenieros de machine learning<\/em>, expertos en ciberseguridad, gestores de cambio, y asegurar la formaci\u00f3n y el reskilling<\/em> del personal, as\u00ed como la posibilidad de partnerships.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Gesti\u00f3n del cambio y cultura organizacional: Impulsar, por ejemplo, una cultura data-driven<\/em> donde las decisiones se toman con evidencia.<\/p>\n\n\n\n

Medici\u00f3n y resultados: Establecer KPIs claros para una mejora continua.<\/p>\n\n\n\n

Seguridad y riesgos: Implementar ciberseguridad espec\u00edfica para IA, cubriendo riesgos como modelos adversarios, fuga de datos y ataques de envenenamiento.<\/p>\n\n\n\n

El momento de actuar es ahora. Es importante dar el primer paso planificando de menos a m\u00e1s. Se puede iniciar con la automatizaci\u00f3n de procesos mediante entregables cortos que generen un impacto desde su implementaci\u00f3n. Esto permite validar la adherencia tanto de la tecnolog\u00eda como de los procesos dentro de la organizaci\u00f3n, con el objetivo de evitar la frustraci\u00f3n o el abandono del proyecto por la falta de resultados.<\/strong> <\/p>\n\n\n\n

Octubre 2025
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\n<\/i> Por Quality Data <\/em><\/p>\n

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