Durante mucho tiempo, las empresas modernas tomaron decisiones en base a métricas, tableros y reportes. Todo se evaluaba con indicadores, se medía el rendimiento y se buscaba optimizar procesos con evidencia objetiva. Sin embargo, lo que cambió en los últimos años y constituye el salto más relevante es la irrupción de la inteligencia artificial y la analítica avanzada sobre grandes volúmenes de datos.
Hoy no hablamos solo de reportar lo que ocurrió, sino de construir modelos capaces de aprender de la información, anticipar escenarios y recomendar acciones concretas. La era “data driven” se transforma, así, en la era de la IA potenciada por datos.
Este cambio es crucial para las empresas porque redefine la forma de competir y de crear valor. La velocidad en la toma de decisiones se vuelve un factor crítico en mercados cada vez más dinámicos; la capacidad de detectar patrones o riesgos de manera anticipada puede significar la diferencia entre crecer o quedar rezagados. Además, la automatización de procesos permite liberar recursos que pueden reorientarse hacia la innovación, el diseño de productos o la experiencia del cliente.
En pocas palabras, los datos y la IA se convierten en un activo estratégico que atraviesa todas las áreas de la organización: finanzas, operaciones, marketing, recursos humanos y logística.
Pero no todo es sencillo. Los desafíos para las empresas y, sobre todo, para sus integrantes, son enormes. A escala organizacional, la calidad de la información, la seguridad y la gobernanza de los datos son aspectos críticos.
Inteligencia artificial en las empresas: ¿se aplica tanto como se dice que se hace?
A escala humana, emergen preocupaciones legítimas: muchas tareas rutinarias están siendo automatizadas, lo que genera riesgos de pérdida de puestos de trabajo. Esto obliga a repensar los roles, a reconvertir perfiles y a invertir en formación continua. El verdadero valor agregado de los profesionales de ciencias económicas ya no está en producir reportes, sino en interpretar los resultados, garantizar su uso ético y acompañar a la dirección en decisiones estratégicas complejas.
Frente a este panorama, se abren distintos escenarios posibles. En el más optimista, la tecnología potencia al profesional, surgen nuevos perfiles como auditores de algoritmos, consultores de transformación digital o especialistas en ética de datos, y las empresas logran integrar lo humano y lo tecnológico en un modelo virtuoso. En un escenario intermedio, convivirán la automatización de tareas básicas con la necesidad de que los profesionales aporten criterio, visión integral y capacidad de generar confianza. En el escenario más crítico, aquellas organizaciones que no logren adaptarse quedarán rezagadas, y los profesionales que no desarrollen nuevas competencias enfrentarán pérdida de empleabilidad.
En definitiva, estamos en un momento bisagra. La tecnología avanza, pero el rol humano sigue siendo insustituible: necesitamos profesionales que actúen como traductores entre la técnica y la gestión, que acompañen a las empresas en sus procesos de adopción tecnológica y que aseguren que los datos y la IA se utilicen con responsabilidad, en beneficio de las organizaciones y de la sociedad.
