El impacto de la inteligencia artificial en los negocios ya no es una hipótesis futura. Es una realidad que se expande rápidamente. Pero, para muchas empresas, pasar de proyectos piloto a una adopción a escala sigue siendo un desafío.
Jim Chappell
Jim Chappell, Director Global de IA y Analítica Avanzada de AVEVA, una de las principales compañías de software industrial del mundo, comparte su visión sobre cómo las organizaciones pueden prepararse realmente para aprovechar el poder de la IA.
Todo comienza con los datos
“La promesa de la IA es real, pero solo si su patrimonio de datos está listo”, señala Chappell. Para él, el primer paso no es implementar modelos de lenguaje, interfaces de voz o agentes autónomos, sino construir una base sólida de datos: consolidada, accesible y gobernada. Sin esta estructura, cualquier iniciativa de IA está destinada a fallar.
El concepto de “higiene de datos” cobra aquí un papel protagónico. “Las empresas deben ordenar sus datos antes de invertir en IA. Esto implica tenerlos catalogados, visibles y disponibles en un único panel”, afirma. Cuando los datos son visibles, son procesables. Y cuando son procesables, se convierten en valor real.
Escalar la IA: tres pilares fundamentales
Según Chappell, las iniciativas de IA más exitosas comparten tres elementos:
1. Una base tecnológica sólida: no solo implica datos estructurados, sino también interoperabilidad entre plataformas como CRM, ERP y sistemas operativos.
2. Las personas adecuadas: la IA no es un asunto exclusivo de ingenieros o científicos de datos. La colaboración interfuncional es esencial: desde operadores en planta hasta líderes de negocio deben participar en el diseño e implementación de soluciones.
3. La mentalidad correcta: adoptar IA es más un cambio cultural que técnico. Requiere apertura al aprendizaje, disposición al rediseño de procesos y una visión clara de hacia dónde se quiere ir.
IA que potencia, no reemplaza
En alianza con Microsoft, AVEVA ha estado integrando IA en los flujos de trabajo del día a día, especialmente en el sector industrial. Chappell menciona plataformas como CONNECT y Azure, que permiten a usuarios interactuar con datos en lenguaje natural, sin requerir habilidades técnicas avanzadas.
“En AVEVA siempre hemos creído que la IA debe empoderar a las personas, no reemplazarlas”, asegura. En ese sentido, herramientas como Microsoft 365 Co-Pilot o GitHub Co-Pilot están inspirando un nuevo enfoque: agentes que automatizan tareas repetitivas para liberar tiempo y permitir a los equipos enfocarse en lo estratégico y creativo.
El surgimiento de la IA Agentic
Una de las tendencias más prometedoras, según Chappell, es la IA Agentic: un ecosistema de “agentes inteligentes” capaces de actuar de forma autónoma o en conjunto para resolver tareas específicas dentro de un flujo de trabajo.
Imaginemos un entorno industrial en el que un agente detecta un fallo potencial, otro revisa historiales de mantenimiento y un tercero inicia automáticamente un pedido de piezas. Todo esto sucede con mínima intervención humana, pero con supervisión constante. “Pasamos del análisis pasivo a la toma de decisiones proactiva”, explica.
Esta tendencia no solo revoluciona la operación, sino que también transforma el modelo tradicional de SaaS (software como servicio). En lugar de flujos rígidos que exigen adaptar el trabajo al software, la IA Agentic permite que el software se adapte a cada usuario.
SaaS: evolución obligada en la era de la IA
Según un informe de Gartner, se espera que para 2026 más del 60% de las aplicaciones SaaS integren algún tipo de inteligencia artificial generativa o de agente. En este nuevo escenario, los proveedores deberán afrontar dos grandes presiones:
1. Personalización: los usuarios demandarán experiencias más contextuales, que respondan en lenguaje natural, automaticen tareas y aprendan de sus patrones de uso.
2. Rendimiento basado en datos: la IA necesita datos limpios y bien gestionados. Las plataformas deberán ser interoperables y contar con fuertes modelos de gobernanza para mantenerse competitivas.
Para AVEVA, el futuro de la IA no es una cuestión de reemplazo, sino de evolución. El desafío está en implementar tecnologías que no solo optimicen procesos, sino que también respeten la supervisión humana y fortalezcan la toma de decisiones basada en contexto.
“La clave está en ofrecer tecnología intuitiva, modular, y centrada en el usuario. Las empresas que entiendan esto estarán listas para liderar la nueva era digital”, concluye Chappell.
