La inteligencia artificial dejó de ser una novedad tecnológica para convertirse en una herramienta que las empresas están incorporando a sus operaciones. El desafío, sin embargo, ya no consiste únicamente en probarla, sino en lograr que pase de los experimentos a soluciones capaces de generar resultados concretos, medibles y sostenibles para el negocio.
Ese es uno de los principales retos que identificó Flavio Corradini, Senior Vice President de Ventas para SAP Business Technology Platform (BTP) en las regiones Norte y Sur de Latinoamérica de SAP, en conversación con la sección Líderes Tech.
Con más de 18 años de trayectoria en la compañía, Corradini ha participado en iniciativas vinculadas con transformación digital, datos, plataformas cloud e innovación y actualmente impulsa la estrategia de Inteligencia Artificial, SAP Business Data Cloud y SAP Business Technology Platform para ayudar a las organizaciones a integrar aplicaciones, datos e IA.
SAP, por su parte, es una compañía global de aplicaciones empresariales e inteligencia artificial de negocios que actúa como un vínculo entre las operaciones empresariales y la tecnología. Durante más de cinco décadas, sus soluciones han sido utilizadas para gestionar áreas críticas como finanzas, abastecimiento, recursos humanos, cadena de suministro y experiencia del cliente.
Corradini sostiene que la discusión empresarial sobre IA ha cambiado: la tecnología ya no está en una etapa de descubrimiento, sino frente al desafío de demostrar cuánto valor puede aportar cuando se incorpora correctamente a los procesos de una organización.
De la novedad tecnológica a la operación empresarial
Para Corradini, la primera transformación ya ocurrió: la IA dejó de ser una tecnología reservada para especialistas y pasó a formar parte de la vida cotidiana de las personas. El siguiente paso es mucho más complejo: llevar ese uso individual al ámbito corporativo y convertirlo en resultados para las organizaciones.
“Me parece fantástico, es un tema que aparte es un tema muy, muy, pero muy normal en el día a día de la charla con todo tipo de perfiles dentro de las empresas, de las grandes empresas de todo tipo dentro de Latinoamérica, porque claro, la novedad digamos que ya pasó, el uso de la inteligencia artificial de alguna manera todo el mundo la usa, todo el mundo algo hace con inteligencia artificial, el problema es cómo pasamos del uso diario si quieres pasar de lo personal a un uso corporativo para poder asegurar que te generes resultados», opinó.
El punto de quiebre, explica, está en pasar de la prueba a la producción. Una empresa puede experimentar con múltiples herramientas de IA, pero eso no significa necesariamente que esas experiencias estén transformando su operación.
“McKenzie dijo por ahí que en el mundo que hay un potencial de 4,4 billones de dólares o de euros para poder, que esperan que esto sea realidad, pero para que esto pase las empresas necesitan entender cómo implementarla y una de las razones más importantes que pasa por los proyectos de inteligencia artificial es cómo pasan de la prueba a la implementación o a ponerla en producción, como se dice, no como hacemos que genere resultados», amplió.
En ese tránsito aparece una de las ventajas que Corradini atribuye al ecosistema SAP: el conocimiento sobre cómo funcionan los procesos empresariales. La IA, por sí sola, puede procesar información, pero necesita contexto para interpretar qué significa un dato dentro de una operación específica.
“SAP tiene una ventaja tremenda que es el proceso de negocio, SAP controla de alguna manera, cada empresa que tiene SAP tiene implementado el proceso de negocio y la inteligencia artificial por sí sola no puede entender los procesos de negocio, necesita de los datos para entender los procesos de negocio«, profundizó.
La clave, por tanto, no está solamente en incorporar una herramienta de inteligencia artificial, sino en conseguir que comprenda el funcionamiento real de la empresa.
Empezar pequeño para demostrar resultados
Uno de los principales errores que pueden cometer las organizaciones es intentar abordar la IA mediante proyectos excesivamente amplios desde el principio. La recomendación de Corradini apunta en la dirección contraria: identificar un problema concreto, medirlo y obtener resultados en un plazo acotado.
«El primer obstáculo es definir claramente qué es lo que quiero hacer, es decir, entender qué proceso quiero atacar para que la inteligencia artificial me produzca un beneficio y ese proceso, digamos, ese caso de negocio que queremos tomar, tiene que ser algo chico y tangible, porque si nosotros queremos hacer un proyecto faraónico, en realidad lo único que vamos a hacer es gastar tiempo, gastar plata y los resultados no van a venir en el corto plazo», ejemplificó.
El criterio, explica, debería ser encontrar un caso de uso específico que permita medir el impacto y generar evidencia suficiente para justificar una siguiente etapa de expansión. La lógica es similar a la de una prueba controlada: demostrar primero que una solución funciona y que tiene valor antes de ampliarla a otros procesos o áreas.
El dato por sí solo no basta
En una estrategia empresarial de IA, los datos son indispensables, pero Corradini advierte que disponer de grandes volúmenes de información no garantiza, por sí mismo, respuestas útiles.
“En la era de la inteligencia artificial, ese axioma sigue siendo verdad, porque el dato genera información, pero la información sin el contexto de negocio, es decir, sin el contexto de lo que pasa en un proceso de negocio, para la inteligencia artificial no tiene sentido», insistió.
La diferencia está en comprender qué representa cada dato y cómo se relaciona con una operación determinada. Para SAP, esto implica conectar los procesos empresariales con los datos que esos procesos generan y con las preguntas que la IA debe responder.
“SAP lo que permite es parametrizar procesos de negocios. Esos parámetros que se cargan en el proceso de negocio generan datos. Entonces lo que nosotros necesitamos es hacer la inversa, es decir, agarrar el proceso de negocio, interpretarlo, gobernarlo, darle seguridad y que con todos esos condimentos, al escribir un parámetro de inteligencia artificial, o sea un prompt, esa respuesta tenga un contexto de negocio», detalla.
Esta idea resulta especialmente relevante porque cada organización tiene procesos, estructuras y reglas propias. La información que es útil para una empresa puede no tener el mismo significado para otra. La IA, en ese escenario, no debería operar desconectada de la realidad de la compañía. Su valor dependerá de cuánto entienda el contexto en el que está funcionando.
Gobierno, seguridad y control frente a los riesgos de la IA
La calidad del resultado también está relacionada con la forma en que se administran los datos. Corradini pone el gobierno de la información y la seguridad en el centro de la estrategia, especialmente ante el crecimiento de los agentes de IA y el riesgo de exponer información empresarial.
“Entonces SAP lo que busca es que la inteligencia artificial esté gobernada, que tenga seguridad, que esté gobernada desde los datos y el proceso de negocio, que tenga seguridad y que esa seguridad te permita que la inteligencia artificial, por ejemplo, no alucine y no te genere malos resultados», sostiene.
El problema no se limita a obtener respuestas equivocadas. También existe el riesgo de que información interna sea expuesta de manera accidental. Por eso, la gobernanza no aparece como un elemento accesorio, sino como una condición para implementar IA en entornos empresariales.
La dimensión humana sigue siendo indispensable
La transformación tecnológica también plantea un desafío cultural. En la conversación, Corradini insiste en que la discusión sobre IA no debería partir del miedo al reemplazo, sino de la necesidad de aprender a utilizar la tecnología y comprender sus límites.
“Obviamente para eso la gente le tiene que perder el miedo y creo que es importante lo que está pasando en el mercado, que ahora se está entendiendo que el ser humano no es que va a ser eliminado completamente por la inteligencia artificial, sino que de alguna manera nosotros tenemos que poder apoyar a la inteligencia artificial justamente para que los resultados que me imita el ser humano lo pueda validar y de esa validación sacar los beneficios», explicó.
Para el ejecutivo, las personas siguen teniendo un papel determinante porque conocen las reglas, objetivos y expectativas de los procesos que la IA intenta analizar. Esa experiencia humana permite validar si una respuesta es realmente útil para el negocio. La validación es particularmente importante cuando la respuesta afecta decisiones empresariales. Una cifra aislada puede parecer correcta, pero no necesariamente explica lo que está ocurriendo.
Capacitar para evitar riesgos
La adopción también depende de cómo las organizaciones gestionen el temor al cambio. Corradini reconoce que existe incertidumbre acerca del futuro del empleo, pero considera que el mayor riesgo para los trabajadores puede estar en no adquirir las nuevas competencias necesarias.
“Entonces lo que hay que hacerle mostrar a las personas es que sin la IA lo que estás haciendo es perder competencia», sostuvo.
Desde esa perspectiva, la alfabetización en IA se convierte en una nueva capacidad laboral: «Es como en algún momento, por alguna razón, todos tenemos que estar alfabetizados. O sea, el que no está alfabetizado tiene un problema de competencia. Bueno, hoy en día en la IA pasa lo mismo».
El objetivo, afirma, debería ser presentar la tecnología como una herramienta que complementa las capacidades humanas y ayuda a tomar mejores decisiones.
“La idea no es asustar a las personas, sino mostrarles que ese es un complemento, es una mochila que te va a ayudar, no sólo donde estás ahora, sino hacia adelante, y que si le pierdes el miedo y la utilizas de una forma correcta, realmente te ayuda mucho», abundó.
Para las empresas, ese proceso implica combinar tecnología con capacitación y gestión del cambio. El resultado no dependerá exclusivamente de lo que pueda hacer el modelo de IA, sino de la capacidad de las personas para integrarlo correctamente a sus actividades.
De analizar información a decidir más rápido
Uno de los impactos más relevantes de la IA en el ámbito empresarial podría estar en la velocidad con la que las organizaciones procesan información y toman decisiones. Flavio Corradini, Senior Vice President de Ventas para SAP Business Technology Platform (BTP) en las regiones Norte y Sur de Latinoamérica de SAP, conecta esta evolución con una búsqueda que lleva décadas en el mundo de los datos: reducir el tiempo entre la información disponible y la decisión.
«Hace muchos años atrás se hablaba del concepto de Data Warehouse y análisis de información, Vistas Intelligent, y que buscaba ese concepto? La velocidad en la toma de decisiones», recordó. Comentó que la diferencia actual está en que la IA puede acelerar ese proceso cuando está correctamente implementada y cuenta con datos y contexto adecuados.
Para Corradini, la ventaja está en reunir información, contexto y capacidad de análisis con suficiente rapidez como para anticiparse a escenarios cambiantes.
Su conclusión resume el lugar que, a su juicio, ocupará la tecnología dentro de las organizaciones: «Hoy más que nunca, la IA es el brazo derecho para la toma de decisiones». sentenció.
El verdadero reto: transformar tecnología en competitividad
La visión de Corradini sobre el futuro de la IA empresarial es positiva, pero está acompañada de una advertencia: no incorporarse a esta transformación puede traducirse en una pérdida de competitividad.
“Creo que tenemos que seguir en este camino de mostrar que es una herramienta que vino para quedarse y que realmente tiene una evolución y se ve un futuro súper favorable, desde el punto individual, desde las personas, y obviamente si influye en las personas, influye en la realización, influye en toda Latinoamérica, que somos países que necesitamos de esta tecnología», opinó.
Sin embargo, la respuesta no pasa necesariamente por grandes inversiones o proyectos de escala desde el inicio. Su propuesta vuelve al mismo punto: identificar casos concretos, implementarlos, medirlos y escalar a partir de la evidencia.
El desafío, entonces, no es solamente tener acceso a la tecnología. Es construir las condiciones para que la IA pueda entender la empresa, utilizar datos confiables y protegidos, integrarse con las aplicaciones existentes, ser supervisada por personas y demostrar que aporta resultados. En esa intersección es donde SAP ubica el papel de Business Technology Platform y de su estrategia de datos e IA: conectar aplicaciones, información y procesos para que la inteligencia artificial no opere como una herramienta aislada, sino integrada al funcionamiento del negocio.
La transformación, según Corradini, ya está en marcha. La diferencia entre las organizaciones que logren capitalizarla y aquellas que queden rezagadas estará menos en quién experimenta primero con IA y más en quién consigue convertirla, de manera segura y medible, en una capacidad real para operar y decidir mejor.
“Por eso es tan importante entender que si bien nuestras empresas tienen procesos, nuestras empresas tienen personas, nuestras empresas dependen también de un contexto sociopolítico, pero la realidad es que la IA al final te ayuda justamente para poder incorporarte mejor en eso», detalló Corradini.
Y, en última instancia, el líder tecnológixco resume la dimensión competitiva de esta transición en una idea que atraviesa toda la conversación: la IA puede convertirse en una ventaja empresarial cuando se combina con conocimiento, datos, procesos y personas.
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