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Alto contrasteSin aplicaciones modernas, la IA no escala el negocio
Por María Soledad Matos, gerenta general de Kyndryl Chile
La inteligencia artificial está en la agenda de todos. Pero en la práctica, muchas organizaciones todavía intentan avanzar con una base que no está preparada para sostener ese salto. Ahí está el problema de fondo.
Hoy, la mayoría quiere acelerar la adopción de la IA, pero sigue operando con sistemas, datos y procesos pensados para otro momento. Eso no solo ralentiza la ejecución, sino que también afecta directamente la experiencia de los clientes y la forma en que trabajan los equipos.
Los sistemas heredados dejaron de ser un tema técnico. Se volvieron una limitante real para el negocio: consumen presupuesto, dificultan la integración y hacen más complejo cualquier cambio relevante.
En ese contexto, la discusión sobre la tecnología se ha desplazado hacia un punto más concreto: las aplicaciones. Es ahí donde realmente se juega la capacidad de avanzar, integrar datos y capturar el valor de la IA.
Pero entre lo que las organizaciones quieren hacer y lo que realmente pueden ejecutar hay una brecha relevante. El Kyndryl Readiness Report lo muestra con claridad: aunque el 90% de las organizaciones cree contar con las herramientas y procesos necesarios para escalar la innovación, más de la mitad reconoce que su stack tecnológico se ha convertido en un freno para avanzar.
Esto se vuelve aún más evidente con la evolución de la inteligencia artificial. Hoy ya no hablamos solo de automatización, sino de sistemas capaces de tomar decisiones en contexto. Pero esa capacidad depende completamente del entorno en el que operan. Si las aplicaciones no están integradas o no son lo suficientemente flexibles, el impacto simplemente no se logra. Intentar avanzar en IA sin abordar este punto tiene un costo. No solo en el retorno de la inversión, sino también en la complejidad operativa, los riesgos y una deuda técnica que sigue creciendo.
Por eso, la modernización de las aplicaciones dejó de ser un proyecto de TI. Es una decisión de negocio. Y no pasa por reemplazar todo desde cero. Pasa por avanzar con criterio: definir dónde modernizar, dónde integrar mejor y dónde rediseñar. Siempre con foco en habilitar la escala, no solo en “actualizar la tecnología”.
Las organizaciones que están avanzando no necesariamente partieron de cero. Lo que hicieron fue ordenar su base: simplificar, integrar mejor y empezar a incorporar IA desde el diseño, no como un agregado. Ahí aparecen los resultados: equipos que trabajan con menos fricción, operaciones más eficientes y menor exposición a interrupciones.
En el fondo, la capacidad de capturar valor con inteligencia artificial depende menos del modelo y más de la base sobre la que se construye. Y esa base hoy son las aplicaciones. Porque es ahí donde finalmente se define si la IA genera resultados o se queda en la intención.
