La discusión sobre la inteligencia artificial (IA) ha ganado terreno en la agenda corporativa latinoamericana, pero la distancia entre el discurso y la generación efectiva de valor sigue siendo considerable. Aunque la región vive un proceso de creciente digitalización y enfrenta una presión competitiva cada vez mayor, buena parte de las empresas aún carece de las condiciones estructurales mínimas para obtener resultados consistentes con el uso de esta tecnología. No se trata de un desajuste puntual, sino sistémico. Y se explica, principalmente, por la ausencia de tres elementos fundamentales: sistemas actualizados, operación en la nube y datos organizados.

Un análisis reciente de McKinsey revela que solo cerca del 40% de los proyectos de IA logran avanzar más allá de la fase piloto, en gran medida debido a limitaciones en la infraestructura de TI, en la capacidad de integración y en la calidad de la información disponible. En sectores con márgenes presionados, volatilidad económica o mayor exposición regulatoria, aspectos frecuentes en varios países de Latinoamérica, estas barreras se vuelven aún más evidentes. La IA, por sí sola, no corrige estos problemas.

La migración a la nube, por su parte, se ha consolidado como condición para la escalabilidad. Estudios globales, como el AWS Cloud Adoption Report, indican que el 80% de las empresas ya utiliza computación en la nube, y que más del 60% ejecuta aplicaciones críticas en entornos cloud. Más que un cambio técnico, esto representa una reconfiguración de la manera en que las organizaciones gestionan costos, riesgos y tiempos de respuesta: dimensiones esenciales en mercados sometidos a ciclos económicos inestables, cambios regulatorios frecuentes y competencia global creciente.El tercer eje, la calidad de los datos, es decisivo. Sin consistencia, estandarización y gobernanza, la IA no solo pierde eficiencia, sino que amplifica el margen de error, generando diagnósticos incompletos y decisiones imprecisas. Informes del McKinsey Global Institute señalan que las empresas que estructuran adecuadamente sus bases de datos registran mejoras de productividad de entre 15% y 25%, impulsadas por la reducción del retrabajo, una mayor precisión analítica y procesos más ágiles.

Actualizar sistemas, migrar a la nube y organizar los datos no constituye, por lo tanto, un debate técnico, sino una decisión estratégica de competitividad. Son definiciones que determinan si la IA se convertirá en un instrumento real de transformación o en una apuesta prematura. En los mercados latinoamericanos, donde la eficiencia operacional influye directamente en la supervivencia empresarial, esta preparación deja de ser una recomendación y se convierte en una condición.

La trayectoria de la IA en el ámbito corporativo no comienza con algoritmos avanzados, sino con una buena estructura para que la inteligencia artificial opere. Es la solidez de ese cimiento lo que permitirá que la tecnología cumpla su función: apoyar decisiones, mejorar márgenes y ampliar la capacidad de respuesta de las organizaciones. Sin ello, la IA sigue siendo una promesa, y no una herramienta capaz de potenciar los resultados operativos y financieros en una región compleja y marcada por inestabilidades políticas y económicas.

(*) Javier Marbec: Gerente Comercial para el Sur de América Latina de TOTVS