En un contexto donde la presión por adoptar inteligencia artificial crece en los directorios, muchas organizaciones están avanzando con pilotos aislados que no logran escalar. El resultado, advierten desde el sector, es un patrón repetido: inversiones fragmentadas, poco retorno y proyectos que quedan en etapa experimental.“En nuestras reuniones con CEOs y gerentes generales vemos una misma preocupación: cómo avanzar en IA sin desperdiciar tiempo ni recursos, y por dónde empezar”, explicó Spinelli.
Según el ejecutivo, la urgencia por “subirse a la ola” de la IA lleva a que muchas empresas implementen iniciativas sin una evaluación rigurosa de retorno, riesgos, protección de datos ni gobernanza. “El resultado es que la mayoría no escala ni genera impacto. A nivel global, menos del 11% de las iniciativas de IA empresarial logran resultados sostenibles”, afirmó.
Desde Quanam plantean un enfoque inverso al habitual: no comenzar por la tecnología, sino por un diagnóstico estratégico de corto plazo que permita identificar dónde la inteligencia artificial genera valor real para el negocio.
Ese diagnóstico, explican, debería permitir priorizar casos de uso con impacto rápido (“quick wins”) y construir un roadmap claro, alineado a los objetivos de la organización.
A partir de esa base, el siguiente paso es establecer las condiciones necesarias para escalar: gobierno de datos, calidad de información y un modelo de gestión de inteligencia artificial que permita operar con control y medición.
Uno de los conceptos centrales que plantea Spinelli es la diferencia, -y la relación-, entre gobernanza de datos y gobernanza de inteligencia artificial.“La gobernanza de datos convierte al dato en un activo confiable del negocio. Define calidad, ownership, acceso, trazabilidad y cumplimiento. Su objetivo es asegurar que las decisiones se construyan sobre datos correctos”, explicó.
Al mismo tiempo, la gobernanza de IA regula cómo se utilizan esos datos en modelos, predicciones y automatización de decisiones. Esto incluye aspectos como explicabilidad, control de sesgos, monitoreo continuo y asignación clara de responsabilidades.“Sin gobernanza de datos no hay confianza. Sin gobernanza de IA no hay control. Ambas son indispensables antes de escalar”, remarcó.
Para Spinelli, el principal problema no es la tecnología en sí, sino su implementación sin un marco de control y estrategia.En ese sentido, identificó tres riesgos principales: decisiones incorrectas basadas en datos poco confiables, exposición a riesgos legales y reputacionales, e inversiones que no logran escalar ni generar retorno.“Sin gobernanza de datos y de IA, la inteligencia artificial no solo falla: puede destruir valor”, advirtió.
Un caso local de aplicación concreta
Como ejemplo del impacto que puede tener una implementación bien estructurada, desde Quanam destacan el caso de “Ariana”, una solución desarrollada junto a Montevideo para la gestión de permisos de construcción.
Se trata de un asistente de inteligencia artificial generativa basado en arquitectura RAG, que consulta más de 4.000 artículos normativos y ofrece respuestas precisas, citadas y disponibles 24/7.
El objetivo del proyecto fue mejorar la eficiencia operativa, reducir la carga administrativa y optimizar la atención a profesionales del sector. La solución fue reconocida internacionalmente por la Unión de Ciudades Capitales Iberoamericanas por su impacto en la mejora de tiempos de respuesta y calidad de servicio.“Este tipo de casos muestra que cuando la estrategia y la gobernanza están bien resueltas, la IA no solo mejora procesos: transforma la forma en que se presta el servicio”, señaló Spinelli.
En el caso del mercado uruguayo, Spinelli identifica una brecha clara de madurez. Por un lado, empresas que ya están capturando valor con inteligencia artificial en productividad, experiencia de cliente y nuevos modelos de negocio. Por otro lado, organizaciones que aún no logran avanzar o vienen de experiencias fallidas.
En muchos de esos casos, sostiene, el problema no fue la tecnología sino la ausencia de estrategia y gobernanza desde el inicio.“Estamos convencidos de que la IA implementada con gobernanza y estrategia puede llevar a las empresas uruguayas a un nuevo nivel de competitividad y va a definir qué empresas lideran su industria y cuáles quedan atrás”, concluyó.
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