Konecta Perú pone el foco en 5 claves para escalar IA en LATAM

Resumen ejecutivo

Konecta Perú identifica que, aunque el 88% de las organizaciones latinoamericanas ya experimentan con inteligencia artificial, solo un tercio ha conseguido escalarla. El paso siguiente, dice el informe, es construir capacidades en gobernanza de datos, procesos rediseñados, infraestructura y talento para abrir la puerta a modelos más autónomos —Agentic AI— que puedan participar en decisiones operativas. Para PYMEs y CTOs en la región, el desafío no es solo adoptar herramientas, sino estructurar la operación para que los agentes inteligentes tengan contexto y claridad sobre los objetivos de negocio.

Lo que dicen los especialistas

El artículo de Comunidaria recoge el diagnóstico de Konecta Perú: los pilotos de IA se quedan cortos cuando la información está fragmentada, los procesos no están listos para interactuar con agentes inteligentes y los equipos carecen de formación transversal. Salta a la vista que, en la práctica, el verdadero esfuerzo está en preparar la organización para confiarle tareas críticas a sistemas que actúan de forma autónoma o semiautónoma. Los CTOs que hoy planifican inversiones deben pensar más en la arquitectura de datos y en la gobernanza del ciclo de vida de la IA que en la retórica de la última herramienta.

Las 5 claves para escalar IA (según Konecta Perú)

1. Datos estructurados y accesibles. Las PYMEs latinoamericanas deben dejar de tratar la inteligencia artificial como un juego de informes puntuales. Para que los modelos se sostengan se necesita una base de datos disciplinada: catálogos comunes, políticas de calidad y trazabilidad. La recomendación es auditar los flujos actuales, eliminar silos (ERP, CRM, hojas de cálculo) y priorizar integraciones que alimenten un único repositorio de verdad.

2. Procesos rediseñados para IA y Agentic AI. Rediseñar no equivale a automatizar lo mismo más rápido; significa replantear quién toma decisiones y qué pasos deben seguirse cuando un agente inteligente participa. Esta transformación habilita sistemas Agentic AI que no solo sugieren respuestas, sino que ejecutan pasos, elevan alertas y coordinan tareas entre equipos humanos y bots. Para los CTOs, el reto es definir reglas de gobernanza claras: cuándo el agente actúa solo, cuándo pide confirmación y cómo se audita cada decisión.

3. Infraestructura tecnológica escalable. El procesamiento de datos en lotes ya no es suficiente. Hay que invertir en plataformas capaces de manejar streaming, orquestar pipelines de ML y monitorizar modelos en producción. Eso incluye observar latencia, RTB (run-time binding) de APIs y disponibilidad de GPU/TPU cuando se lanza un nuevo agente. Quienes trabajan en arquitectura deben asegurar que sus plataformas pueden crecer en volumen y complejidad sin comprometer la experiencia del cliente.

4. Talento preparado para trabajar con IA. La adopción masiva exige perfiles híbridos: expertos en datos que comprendan los procesos del negocio, diseñadores de procesos digitales y especialistas en automatización. Las PYMEs pueden combinar talento interno con consultoras especializadas. Un equipo bien preparado ayuda a identificar casos de alto impacto y evita que la IA quede encerrada en un “proyecto de innovación” sin continuidad operativa.

5. Visión estratégica del negocio. Ninguna herramienta resuelve un problema no planteado. CTOs y líderes deben definir los indicadores que quieren mover con IA (costos, tiempos de respuesta, etc.) y alinear cada experimento con uno de esos objetivos. Esto evita inversiones distraídas en soluciones de moda. La clave es demarcar qué problemas resuelve la IA hoy y cuáles se deben postergar hasta contar con más datos o capacidad.

Contexto para CTOs/PYMEs en LATAM

El ecosistema regional enfrenta restricciones presupuestarias y presupone que acciones de alto valor pueden ejecutarse con equipos magros. El paso estratégico es reconocer que escalar IA es un programa de tres fases: poner datos en orden, rediseñar experiencias y configurar vigilancia ética y regulatoria. En Latam, donde la legislación sobre datos personales y privacidad varia por país, la gobernanza adquiere peso adicional. Los CTOs deben formalizar políticas de cumplimiento temprano, definir responsables de datos y establecer métricas de reducción de riesgos.

En paralelo, la visibilidad de Agentic AI obliga a establecer límites operativos: ¿hasta dónde pueden actuar los agentes en interacciones con clientes, proveedores o procesos críticos? Existen mecanismos simples (reglas de veto, sandboxes) que permiten probar capacidades sin perder control. Incorporar estos controles desde el inicio preserva la confianza del equipo y acelera la adopción.

Llamado a la acción

Para aprovechar la ola de IA que atraviesa Latinoamérica, las PYMEs deben priorizar tres iniciativas durante el próximo trimestre: 1) un inventario completo de fuentes de datos y su calidad, 2) la formación de un comité mixto de TI y operaciones para re-pensar procesos y 3) la evaluación de pilotos Agentic AI con métricas específicas (ej. reducción de tiempos de respuesta al cliente o automatización de aprobaciones). Colocar énfasis en estos ejes no solo reduce el riesgo de experimentos fallidos, sino que abre espacio para que los modelos inteligentes contribuyan con decisiones valoradas por clientes y equipos.

Konecta Perú recomienda revisar el portafolio completo de capacidades en IA, y los equipos regionales pueden usar este marco como hoja de ruta para pasar de pilotos a negocios operativos. Un CTO informado y una PYME con datos y procesos organizados están en mejor posición para liderar en el próximo ciclo de innovación.