Por Alejandro Inzunza, Co-founder de Pharu Analytics
El entusiasmo por la inteligencia artificial ha llegado a las pequeñas y medianas empresas chilenas. Un estudio reciente de SAP reveló que el 58% de las pymes cree que la IA tendrá un alto impacto en su industria en los próximos años, y un 46% planea aumentar su inversión en esta tecnología durante 2025. Además, el 59% proyecta capacitar a sus equipos en inteligencia artificial, reflejando una clara intención de avanzar hacia la transformación digital. A primera vista, el escenario parece prometedor. Sin embargo, debajo del optimismo aparece una tensión fundamental: mientras la voluntad existe, la claridad sobre cómo implementar la IA de forma efectiva sigue siendo baja.
Muchas pymes (y también no pymes) caen en una trampa silenciosa: adquirir herramientas sin antes definir qué problema quieren resolver. La IA se convierte en un experimento más que en una solución estratégica. Se desarrollan pilotos aislados que nunca escalan, se generan reportes que no modifican decisiones, y los flujos de trabajo permanecen iguales, como si la tecnología no hubiese pasado por ahí. La IA no fracasa en las pymes porque la tecnología no funcione, sino porque se intenta encajar en organizaciones que aún no han cambiado la forma en que toman decisiones.
La dificultad no es solo tecnológica, es estructural. El mismo estudio también muestra que un 36% de las empresas reconoce no saber cómo integrar la IA en sus procesos, y un 44% de las medianas empresas identifica la falta de talento especializado como un obstáculo. A eso se suma la realidad operativa: sistemas fragmentados, datos dispersos, procesos heredados y equipos sobrecargados con tareas urgentes. En ese contexto, hablar de IA sin repensar el negocio puede ser más una carga que una oportunidad.
Una implementación efectiva de IA no comienza por la herramienta, sino por la pregunta. En ese sentido, nuestro enfoque Goal-Based Data Organization (GDBO) propone partir desde los objetivos del negocio: identificar las decisiones críticas, entender qué datos son necesarios para respaldarlas y solo entonces diseñar las soluciones tecnológicas que aporten valor. Los datos y la IA, en este marco, no son un fin en sí mismos, sino medios para resolver problemas reales y avanzar con propósito.
La solución no se trata de incorporar IA al negocio porque hay que hacerlo, sino de utilizar la IA para solucionar y mejorar problemas y dificultades del negocio. Y eso requiere liderazgo, foco y una hoja de ruta clara: identificar decisiones críticas, ordenar y hacer confiables los datos que las respaldan Rediseñar procesos para que la tecnología agregue valor desde el primer momento, solo así la IA deja de ser una promesa para convertirse en una herramienta viva, útil y con impacto real en la productividad, la resiliencia y la competitividad de nuestras empresas.
