Bogotá, 13 de mayo de 2025: La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa lejana para
convertirse en una realidad tangible en el mundo empresarial. Desde bancos hasta retail, pasando
por salud, logística y educación, las compañías están adoptando soluciones de IA para automatizar
procesos, optimizar decisiones y transformar la experiencia del cliente.
Según Statista, el mercado global de inteligencia artificial alcanzará un valor de 305.5 mil millones de
dólares para 2025, y se estima que la adopción de IA en el sector empresarial crezca en un 35%
anual hasta 2028. Sin embargo, esta aceleración tecnológica no siempre va acompañada de una
estrategia clara. En muchos casos, las organizaciones caen en la trampa de implementar sistemas de
IA sin una comprensión profunda del problema que buscan resolver, o sin considerar los impactos
éticos y culturales que esto puede generar.
Ante este panorama, expertos en transformación digital proponen un enfoque estratégico basado
en cinco pasos esenciales para implementar IA de forma responsable, efectiva y sostenible,
especialmente en un contexto donde la confianza del usuario y la transparencia tecnológica se
vuelven tan importantes como la innovación misma.
“El valor real de la inteligencia artificial no está en la tecnología en sí, sino en su capacidad para
resolver problemas concretos y relevantes para el negocio. Muchas empresas cometen el error de
adoptar IA por presión externa o moda, sin entender realmente para qué la necesitan. Esto solo
genera proyectos costosos, desconectados de la operación y con bajo retorno. Implementar IA debe
partir de una visión estratégica, orientada al impacto y no solo a la sofisticación técnica”, afirma
Carlos Andrés Murillo Gallego, CEO de DataKnow.
Cinco recomendaciones esenciales para empresas que buscan integrar soluciones de inteligencia
artificial de forma responsable y efectiva
1. Detectar un problema real, no solo una oportunidad tecnológica: Implementar IA solo porque
está en tendencia suele conducir a resultados costosos y poco relevantes. Según un estudio de
McKinsey, el 70% de las iniciativas de IA fracasan porque las empresas no abordan problemas claros
y específicos desde el inicio. Es fundamental identificar un problema específico del negocio, como
cuellos de botella operativos o decisiones repetitivas, que pueda resolverse con IA, validado por los
equipos clave.
2. Promover una cultura organizacional abierta al cambio La adopción de IA exige una
transformación cultural. De acuerdo con el informe de PwC, el 72% de los líderes empresariales
afirman que la resistencia al cambio es uno de los mayores obstáculos para la implementación de IA.
Involucrar a los equipos desde el inicio, fomentar la toma de decisiones basada en datos y promover
la colaboración interdisciplinaria son pasos esenciales para evitar resistencia y lograr una integración
exitosa.
3. Aplicar principios éticos en el desarrollo y uso de los algoritmos.- Cada modelo de IA puede
impactar directa o indirectamente a personas. El 62% de los líderes empresariales están
preocupados por los riesgos éticos asociados al uso de IA, como sesgos algorítmicos, según un
informe del World Economic Forum. Por eso, es imprescindible incorporar desde el diseño principios
como la transparencia, la explicabilidad y la revisión constante de sesgos en los datos.
4. Contar con aliados expertos en tecnología y negocio .- La inteligencia artificial no es solo un tema
técnico, sino también estratégico. Según Gartner, el 85% de las iniciativas de IA no alcanzan su
máximo potencial debido a la falta de alianzas estratégicas adecuadas. Elegir partners que combinen
experiencia en ciencia de datos y visión de negocio ayuda a evitar soluciones aisladas y a construir
plataformas escalables, sostenibles y alineadas con los objetivos empresariales.
5. Medir, iterar y escalar con responsabilidad.- El éxito de una solución de IA se mide por el valor
que genera, no solo por su precisión técnica. Establecer métricas de negocio claras, realizar pilotos
controlados y monitorear impactos son prácticas clave para asegurar resultados positivos y
sostenibles. Según Forrester, el 68% de las empresas que adoptan IA no tienen una estrategia clara
de medición de impacto, lo que reduce significativamente el valor de sus inversiones.
“La inteligencia artificial no debe verse como un proyecto cerrado, sino como un sistema vivo
que necesita ser monitoreado, ajustado y evaluado constantemente. Ahí es donde se genera
verdadero impacto”, explica Carlos Andrés Murillo Gallego, CEO de DataKnow.
Con estos cinco pasos, las empresas pueden aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial
para impulsar la innovación, aumentar su competitividad y hacerlo con una visión ética, estratégica y
responsable.
Sobre DataKnow: DataKnow es una empresa especializada en convertir datos en decisiones estratégicas mediante soluciones innovadoras
de analítica avanzada, inteligencia artificial y gobierno de datos, con la visión de transformar la manera en que empresas entienden y
aprovechan su información.
