Por Claudia Contreras - Estrategia & Negocios / Imágenes LEONARD.IA
En 2010, la Inteligencia Artificial (IA) empezó a pensar; luego, aprendió a “hablar” con nosotros. En 2024, evolucionó para entender el contexto de lo que le decimos. Este año, los Agentes IA son capaces de automatizar procesos, predecir ventas, anticipar el mantenimiento preventivo de una máquina con base a la observación y el análisis de data que recopila.
“Es un punto de inflexión importante en los negocios porque (la IA) va a crear toda un economía. No es reemplazar gente, sino aumentar encada uno de nosotros la capacidad para ejecutar el trabajo de una manera mucho más inteligente”, afirma Driss Temsamani, Jefe de Digital en Citi.
Para el banquero, aprovechar todo el valor de la IA pasa por “construir una Internet que refuerce la identidad digital de cada individuo y que permita conectar a los Agentes IA entre sí para compartir información”.
Ello implica pasar de una Internet de búsquedas a una Internet con interoperabilidad; un tema importante para el conjunto de la economía, pero, sobre todo, para la industria financiera que depende de confirmar datos entiempo real entre bancos, clientes y reguladores, entre otros actores.
En ese escenario, debemos pasar a hablar de una Internet para la Economía Digital, contexto donde los agentes IA pueden hablar entre si y conectara todos los participantes (humanos y robots). “Esto implica trillones de dólares de valor económico nuevo, que nutrirá a la economía a través de la conjunción de la IA con la tokenización”, explicó el experto.
¿En términos concretos, cómo se traduce esto? Por ejemplo, un ejecutivo de banco puede tener un agente IA para analizar contratos, un agente IA para buscar los mejores retornos en portafolios de sus clientes y un agente que manda operaciones a la banca electrónica en menos de dos minutos (proceso que puede tomar horas de trabajo en Excel).
“Blockchain cambia el concepto de lo que es Internet y conecta a todoslos participantes en la misma nube, pero con una identidad digital y con una forma del dinero digital también”, agregó Temsamani. Los resultados de este cambio disruptivo impactan en “reducciones en el costo de manejar compliance (cumplimiento normativo), reducciones de más del 50% en los costos de detección de fraudes y una reducción de 200 horas (menos de trabajo) por trimestre que hoy se invierten en esto”.
Para el experto de Citi, los próximos cinco años van a definir a muchos ganadores, actores de todo tipo de industrias que van a surgir después de avanzar en este punto de inflexión que acelera la Inteligencia Artificial.
El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) aplaudió el interés de la región por la formulación de políticas nacionales relacionadas al avance de la IA, pero alertó de falta de acciones concretas para hacer crecer la productividad, el empleo, la calidad de vida y la creación de nuevos negocios. Ningún país del estudio supera el promedio mundial de inversión en IA sobre PIB.
¿Cómo está Centroamérica? Costa Rica, República Dominicana y Guatemala muestran mejoras aceleradas en conectividad, talento y estrategias de IA. Honduras y El Salvador han avanzado en producción de código abierto, clave para crear soluciones locales. El informe 2025 Global CEO Outlook, de KPMG, apunta que la clave para la resiliencia y el crecimiento reside en una “inversión audaz en IA y en el talento de alto potencial”.
Giovanni Stella, Partner en Glaix.ai y exCountry Director para Colombia, Centroamérica y Caribe de Google, subrayó que los agentes IA permiten automatizar procesos que están en la órbita de los CEOs, para cumplir tareas repetitivas con menores recursos y tareas que siguen una misma cadencia.
“Todo lo que tenga que ver con soporte cliente, ventas, mantenimiento de relaciones con el cliente, upselling, crossselling, son todas cosas que hoy en día se pueden automatizar básicamente”, apuntó Stella.
ADOPCIÓN TECNO INCLUSIVA
¿Cómo se incluye al colaborador no técnico en esta revolución digital? Diseñando puentes de inclusión. Desde El Salvador, Juan Maceda, CTO de n1co, ayudó a crear puentes de comunicación en su empresa, entre distintas áreas. Primero, describió los puestos de cada persona en la empresa junto a Recursos Humanos, luego ayudó a crear guías de comunicación para saber aprovechar la IA.
Esta dinámica se encaró “para que la gente se empiece a interesar en esto (adoptar la IA) y para que ellos pudieran decir de una manera bien concreta: (la IA) me sirve para esto”, resaltó.
Más que resumir correos o reuniones de trabajo, aprendieron a soltar actividades repetitivas en n1co y dio resultados. “Cuando logramos ese efecto fue que muchos empezaron a decir: ¡Wow! ...puedo hacer esto, quiero más herramientas”.
Otro avance en lectura de datos para n1co fue incorporar un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation, que aumenta capacidades de la IA). Esto ha sido crítico para n1co. Con ayuda de IA mapean, conectan, dan contexto a la información y crean puentes entre áreas de trabajo.
“Nos ayudan a traducir el idioma entre las diferentes áreas”. Maceda observó la necesidad de homologar la conversación entre un técnico y el equipo comercial. “Tenemos un sistema conversacional que permite al director de una línea de negocio hacer una pregunta comercial que le afecta; por ejemplo: ¿estamos listos para el demo de la otra semana?”.
El sistema analiza procesos desde los desarrolladores y da respuestas del tipo: “Retrásalo tres días porque todavía no está”.
La empresa n1co ve escalabilidad de esta parte de su negocio ayudando a otras compañías y, de este modo, sacando más valor a los procesos internos con IA. Con esta visión, va camino a convertirse en una AIFirst. Avanza en “gestión con mucha automatización y mucha gente utilizando IA. Desde el equipo de Mejora Continua implementamos estas mejoras para elevar la productividad, hacernos más lean (hacer más con menos) y más ágiles”, subrayó Maceda.
El caso de n1co no es único. En Centroamérica, más empresas avanzan en la automatización de tareas con IA. Rafael Palma, Gerente de Negocios para Datec Corp, describió que las empresas están invirtiendo, especialmente,“ en IA para gestionar datos, mejora continua y para anticiparse a sus competidores”.
Aconsejó: primero, desarrollar gobernanza sobre datos antes de invertir en IA; y en una segunda fase, automatizar procesos. “El desafío más importante es tomar el control sobre los datos, para luego hacer uso de agentes para poder automatizar y eficientar esos procesos. Lo mejor es planificar pasos cortos de alto impacto y medir”, enfatizó Palma.
