Konecta Perú detalla las cinco bases para escalar la IA en PYMES y CTOs de LATAM

Qué pasó

Konecta Perú publicó recientemente un análisis sobre los retos estructurales que enfrentan las organizaciones latinoamericanas para convertir la inteligencia artificial en una capacidad escalable, no solo en un conjunto de pilotos aislados. La compañía identifica cinco pilares —datos estructurados, procesos rediseñados, infraestructura, talento y visión estratégica— y propone que el siguiente peldaño en la región es abrir la puerta a modelos más autónomos como Agentic AI, capaces de ejecutar tareas complejas y participar activamente en la toma de decisiones operativas.

El informe también retoma la estadística del reporte The State of AI 2025 de McKinsey: el 88% de las organizaciones ya usa IA en alguna función, pero solo un tercio ha logrado escalarla. Ese gap, dice Konecta Perú, no depende de licencias ni de disponibilidad de modelos, sino de una debilidad organizacional, de datos dispersos y de procesos construidos fuera del contexto de la automatización inteligente.

Por qué importa para CTOs y PYMES en LATAM

Para los CTOs y líderes de tecnología de la región, esta noticia confirma que el reto actual no es simplemente incorporar herramientas nuevas, sino preparar la organización para sostenerlas. Si la IA entra en un equipo aislado, sin gobernanza, métricas ni acompañamiento humano, se convierte en una deuda de mantenimiento y vigilancia.

Para las PYMES, el impacto se traduce en una doble oportunidad y riesgo: pueden operar con mucha más agilidad que las grandes corporaciones, pero también tienen menor margen financiero y equipos multifuncionales. Eso significa que el talento, los procesos y las decisiones iniciales deben estar alineados desde el arranque. Konecta Perú recomienda tratar la IA como un proyecto transversal al negocio, no como una iniciativa de tecnología solamente.

Implicaciones prácticas (30-90 días)

1. Datos estructurados y accesibles. Antes de correr modelos avanzados, hay que garantizar que la información circula en repositorios integrados y que existe gobernanza clara. Sin esto, las decisiones automatizadas pierden confianza.
2. Procesos rediseñados para IA y Agentic AI. Los flujos tradicionales (atención al cliente, ventas, operaciones) deben ser reescritos para interactuar con agentes inteligentes capaces de tomar acciones. Esto demanda colaboración entre áreas técnicas y de negocio.
3. Infraestructura tecnológica escalable. Para que Agentic AI opere en un entorno productivo se necesitan plataformas que orquesten datos, integren sistemas heterogéneos y permitan supervisión constante.
4. Talento preparado y acompañamiento cultural. Aumentar la alfabetización de datos, capacitaciones centradas en casos reales y planes de upskilling para roles críticos (comercial, operaciones, analítica) acelera la adopción.
5. Visión estratégica clara. Definir qué problemas se buscan resolver evita que la IA caiga en la trampa del “experimento por experimentar”. La visión también ayuda a priorizar casos de uso con retorno medible en 6-12 meses.

Riesgos y consideraciones

• Adopción sin gobernanza: Multiplicar herramientas sin políticas claras genera islas y riesgos regulatorios. La recomendación de Konecta Perú es integrar observabilidad desde el inicio: monitorear desempeño, sesgos y cumplimiento.
• Subestimación de costos: Muchos pilotos funcionan en sala de pruebas, pero no se considera su costo completo (infraestructura, licencias, mantenimiento, talento). Incluir un modelo financiero con TCO por caso de uso limita sorpresas.
• Fatiga del equipo: Cambios rápidos sin acompañamiento cultural generan rechazo. Mitigar con un plan de comunicación y con participación temprana de áreas usuarios ayuda a construir confianza.

Recomendaciones accionables

• Auditar hoy tus datos críticos para establecer si están estructurados y gobernados. Si no lo están, define qué repositorio o capa de integración necesitas para estabilizarlos.
• Seleccionar 1 caso de uso de alto impacto con métricas claras (horas ahorradas, aumento de conversión, reducción de errores) y ejecutarlo con un piloto que incluya observabilidad.
• Diseñar un road map de Agentic AI donde agentes inteligentes puedan ejecutar tareas repetitivas o de apoyo, pero siempre con supervisión humana y alertas de control.
• Capacitar equipos multidisciplinarios (TI + operaciones + negocio) con foco en cómo usar la IA, cómo interpretar sus salidas y cómo intervenir cuando se detectan desvíos.
• Construir un marco de decisiones que condicione cada nuevo caso de uso a una evaluación de valor, riesgos y factibilidad técnica, para evitar la acumulación de iniciativas inconsistentes.

Llamado a la acción

Para una PYME o unidad liderada por un CTO en LATAM, el momento es ahora: revise sus procesos para identificar al menos un área donde la IA se pueda traducir en resultados medibles durante el próximo trimestre, documente los riesgos y el costo asociado y defina quiénes estarán a cargo de la supervisión continua. Además, asegure desde hoy un plan de gobernanza que permita abrir la puerta a modelos más autónomos sin perder control.

Fuente

• Konecta Perú — "5 claves para escalar inteligencia artificial en empresas en 2026" (https://comunidaria.com/claves-escalar-inteligencia-artificial-empresas-2026/)