Chile tiene las mejores condiciones habilitantes de Latinoamérica en conectividad, acceso a datos y talento especializado, pero cuando se mide cuánto están usando las empresas la inteligencia artificial (IA), el país queda por debajo de Brasil, México y Colombia.
Esta paradoja la expuso el gerente del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (Cenia), Rodrigo Durán, en el podcast IA Lab de DF. “Cuando comparas la posición relativa de Chile en factores habilitantes con su avance en adopción, estamos bastante atrás”, afirmó.
Argumentó que los resultados del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) mostraron que los países con estructuras productivas más manufactureras adoptaron automatización e internet de las cosas mucho antes. Eso les dio a sus tomadores de decisiones una ventaja para avanzar hacia la IA generativa o los agentes autónomos como un paso natural y no partir de cero, que es lo que ocurre en varias industrias chilenas.
En tanto, el managing director y partner de Boston Consulting Group (BCG), Julián Herman, señaló que en la consultora tienen un modelo llamado iceberg, en el que solo el 10% de lo que se necesita para implementar IA corresponde a modelos y el 20% a infraestructura. El 70% restante corresponde a las personas.
“Lo que está costando más transformar son los factores habilitantes: cómo transformo mi fuerza de trabajo, cómo les doy herramientas, cómo los educo para que sean lo más productivos”, explicó.
Los tres niveles y la rueda del hámster
Según Herman, existen tres niveles de implementación. El primero es entregar herramientas de IA al trabajador para mejorar su productividad personal. El segundo implica rediseñar procesos de punta a punta. Y el tercero considera reinventar el modelo de negocio.
“Las empresas chilenas están mucho más entre el (nivel) uno y dos. El tercero es más de las nuevas empresas de tecnología y startups”, dijo Herman.
Por su parte, Durán advirtió sobre un riesgo frecuente en los dos primeros niveles, que describió como la “rueda de hámster”.
Explicó que cuando se acelera una tarea aislada con IA, el cuello de botella simplemente se mueve al eslabón siguiente.
“Si no tienes un rediseño organizacional completo, no hay forma de capturar el valor”, dijo.
Sin embargo, las empresas exigen retorno a los modelos de IA sin haber hecho las inversiones previas en gobernanza de datos y rediseño de procesos.
“El primer año es más de preparación y después empiezas a capturar valor mucho más fácil, pero eso no es tan consciente en los tomadores de decisiones”, comentó Durán.
Los casos que funcionan
En cuanto a casos de uso que han tenido éxito, ambos destacaron a Bci como ejemplo de adopción estructural. El banco armó células de IA generativa y un mercado interno de soluciones que se intercambian entre áreas, con capacidades desarrolladas localmente.
En el sector productivo, abordaron el caso de Arauco, que desarrolló un sistema que combina datos de sensores de internet de las cosas e imágenes satelitales para gestionar sus activos forestales.
“No es solamente un visualizador de los datos, también te da recomendaciones de gestión del activo”, dijo Durán.
Por el lado de las pequeñas y medianas empresas (PYME), Durán resaltó el programa Hazlo con IA, desarrollado por el Cenia junto con la Sofofa, que tiene más de 120 mil empresas de este segmento inscritas, las que usan IA para contabilidad, marketing e investigación de mercado.
Sin embargo, una diferencia con México y Brasil es que en esos países las grandes compañías subsidian la adopción de IA de sus proveedores medianos. “En Chile no he visto, por ejemplo, una gran minera que vaya y hable con su cadena de valor para pensar sus procesos en base a esto”, dijo Durán.
¿Se cierra la ventana?
De cara a 2027, ambos proyectaron que la baja en costos de los modelos de IA está destrabando proyectos antes inviables, pero esa tendencia podría intensificar la presión competitiva entre compañías.
“Empresas nativas de IA como Nubank en Brasil van a presionar a todo el sistema financiero por sus ganancias de productividad, y eso lo vamos a ver con mayor frecuencia en servicios”, proyectó Durán.
En tanto, Herman destacó que esta disrupción tiene una particularidad, puesto que ocurre en todas partes al mismo tiempo. “No es que esté pasando afuera y nosotros lo vamos a ver en cinco años cuando llegue”, dijo, e hizo un llamado a que la adopción sea un esfuerzo de toda la sociedad y no aislado.
Por otro lado, Durán pidió definiciones regulatorias. Apuntó al rechazado artículo 8 de la Ley de Reconstrucción Nacional -que proponía una excepción que permitía a terceros usar grandes volúmenes de datos sin pagar derechos de autor o licenciamiento- como una definición clave.
“Sin esa claridad normativa, no es viable (pensar en desarrollar la industria de IA en Chile) (...) La excepcionalidad de minería de datos y texto es fundamental para tener una conversación más seria al respecto”, comentó.
Agregó que espera que la indicación sustitutiva anunciada por el gobierno al proyecto de ley que regula los sistemas de IA se aproxime al modelo de Japón o Singapur y no al de la Unión Europea, que “ha mostrado ser un deshabilitante del desarrollo de la inteligencia artificial”.
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Renato Olmos
