La ciencia de datos e inteligencia artificial (IA) se consolidaron como dos pilares fundamentales que actúan en forma sinérgica en la transformación digital que atraviesan las empresas. Mientras que la primera disciplina convierte grandes volúmenes de información en insights, la segunda utiliza estos datos para crear soluciones inteligentes y automatizar tareas operativas, entre otras cosas.
Para dimensionar la importancia que tienen ambos campos en el ámbito empresarial es mejor hablar con números:
Por un lado, un estudio de Research Nester estimó que la ciencia de datos alcanzará un valor de mercado de 144 mil millones de dólares en este 2025. Además, se proyectó que esta disciplina podría alcanzar los 2.5 billones para el 2037, con una tasa compuesta anual (CAGR) de más de 26,6%. Estos números reflejan la necesidad que tendrán las empresas para aprovechar al máximo el potencial de los datos.
Por el otro, el mercado global de inteligencia artificial también se encuentra en expansión y, según las predicciones de Statista, podría alcanzar los 244 mil millones de dólares en 2025. Se espera que esta cifra supere el billón de dólares para el 2031, con una tasa anual compuesta de 26,6%. Este crecimiento se ve impulsado principalmente por la implementación de la IA en los distintos sectores empresariales e industriales.
Este crecimiento vertiginoso que atraviesa la ciencia de datos e inteligencia artificial abre un abanico de oportunidades, pero también plantea desafíos para las empresas que buscan integrarlas de manera efectiva en sus estrategias de negocio.
Índice de temas
¿Cómo se complementan la ciencia de datos y la inteligencia artificial en una estrategia empresarial?
La combinación de ciencia de datos e inteligencia artificial forma una sinergia poderosa que puede potenciar las estrategias empresariales, sobre todo en el mercado B2B. Cada disciplina aporta un conjunto único de habilidades, y su integración transforma datos en acciones inteligentes que tienen el objetivo de optimizar procesos y mejorar la experiencia del cliente.
Complementariedad práctica y sus roles diferenciados
- Ciencia de datos: la Universidad de Virginia describe esta disciplina como “el estudio de los datos y los métodos utilizados para aprender de ellos”. Se enfoca principalmente en la recopilación, limpieza y análisis de grandes volúmenes de información. Su objetivo es proporcionar insights y modelos predictivos que ayuden a tomar decisiones informadas.
- Inteligencia artificial: una vez que los datos son procesados, la IA entra en acción. Automatiza tareas repetitivas, toma decisiones autónomas y personaliza experiencias gracias a los algoritmos de aprendizaje automático. Su capacidad para aprender de los datos y adaptarse a nuevas situaciones hace posible la creación de soluciones inteligentes y escalables que optimizan la operación.
Ciencia de datos e inteligencia artificial: integración en procesos reales
| Función | Ciencia de Datos | Inteligencia Artificial |
|---|---|---|
| Predicción | Modelos predictivos para anticipar tendencias y prever demanda. | Mejora la precisión de los modelos Identifica patrones y actúa rápidamente. |
| Automatización | Análisis de datos para predecir la mejor distribución de productos. | Automatiza tareas operativas Reduce errores humanos Optimiza procesos. |
| Personalización | Análisis de comportamiento en tiempo real. | Ofrece soluciones personalizadas basadas en los análisis de datos ajustadas a las necesidades del cliente. |
- Predicción: los modelos predictivos desarrollados por la ciencia de datos anticipan tendencias de mercado, detectan fraudes o prevén la demanda. La IA perfecciona estos modelos e identifica patrones para mejorar la precisión y actuar antes de que los problemas u oportunidades se materialicen. En ventas B2B, por ejemplo, la inteligencia artificial puede identificar leads con alta probabilidad de conversión y el momento óptimo para contactarlos.
- Automatización: muchas tareas operativas y repetitivas pueden ser automatizadas gracias a la IA. Esto incrementa la velocidad y reduce los errores humanos, lo que da como resultado la optimización de algunas áreas donde los análisis de datos previos pueden armar la mejor forma de gestionar las operaciones.
- Personalización: la ciencia de datos realiza análisis de comportamiento que le proporciona a la IA la información necesaria para ofrecer soluciones personalizadas a los clientes. Esto trasladado al sector B2B puede traducirse en propuestas comerciales ajustadas a las necesidades específicas de cada cliente.
Beneficios para la estrategia empresarial
- Toma de decisiones más rápidas y precisas: basadas en datos objetivos y modelos predictivos.
- Mayor eficiencia: la automatización de procesos optimiza los flujos de trabajo y libera a los recursos humanos para tareas más estratégicas.
- Anticipación de tendencias: la capacidad de prever cambios en el mercado le da la posibilidad a las empresas de adaptarse más rápidamente.
- Mejora en la personalización: fundamental para mejorar la experiencia del cliente.
- Incremento de la innovación: la integración de ambas disciplinas fomenta la creatividad y la competitividad en una empresa.
Además de su impacto en las empresas, los datos también pueden tener un efecto transformador tanto en el ámbito social como en el humanitario. De acuerdo con UNICEF, estos pueden proporcionar a la comunidad mundial e incluso a los gobiernos nuevas y más rápidas herramientas para analizar el mundo.
Esto permite generar conocimientos sobre las necesidades de las poblaciones vulnerables, y a su vez, optimizar la asignación de los recursos limitados en la respuesta a emergencias. La integración de la ciencia de datos e inteligencia artificial en estos sectores también puede generar un cambio positivo y rápido.
¿Qué problemas de negocio se pueden resolver con ciencia de datos e inteligencia artificial en 2025?
La ciencia de datos e inteligencia artificial se convirtieron en dos herramientas valiosas para resolver problemas de negocio en una gran cantidad de sectores. En 2025, estos avances transformarán la manera en que las empresas operan mediante la mejora de la eficiencia, la reducción de costos y la creación de nuevas oportunidades de negocio.
Estos son algunos de los casos de uso más relevantes por sector:
| Sector | Problemas | Beneficio concreto |
|---|---|---|
| Retail | Optimización de inventarios Predicción de demanda Personalización | Incremento de ventas Reducción de costos logísticos Mayor fidelización |
| Banca | Detección de fraudes Análisis de riesgo Cumplimiento regulatorio | Reducción de fraudes Cumplimiento eficiente Mejora en retención de clientes |
| Manufactura | Fallas en maquinaria Control de calidad | Incremento de productividad Reducción de tiempos de inactividad |
| Salud | Diagnósticos tardíos Tratamientos personalizados | Mejora en precisión diagnóstica Reducción de costos Tratamientos más efectivos |
| Logística | Rutas ineficientes Gestión de inventarios | Mejora en entregas puntuales Reducción de costos operativos Mayor eficiencia |
Retail y comercio electrónico
- Problemas: optimización de inventarios, predicción de demanda, personalización de ofertas, mejora en la experiencia del cliente.
- Casos de uso: modelos predictivos para evitar rupturas de stock, sistemas de recomendación personalizados, chatbots para atención 24/7, optimización logística.
- Beneficio: incremento de ventas, reducción de costos logísticos, mayor fidelización y satisfacción del cliente.
Banca y finanzas
- Problemas: detección de fraudes, automatización de procesos regulatorios, análisis de riesgo crediticio, mejora del onboarding.
- Casos de uso: algoritmos de IA para identificar transacciones fraudulentas, análisis avanzado de historial crediticio, automatización de KYC (Know Your Customer).
- Beneficio: reducción de fraudes, cumplimiento de las regulaciones de forma eficiente, reducción del tiempo de aprobación de créditos, mejora en la retención de clientes.
Manufactura e industria
- Problemas: fallas inesperadas en maquinaria, optimización de la cadena productiva, control de calidad automatizado.
- Casos de uso: mantenimiento predictivo basado en sensores IoT, visión artificial para inspección de calidad, automatización de procesos de producción.
- Beneficio: incremento de la productividad, reducción de tiempos de inactividad, mejora en la calidad del producto.
Salud
- Problemas: diagnósticos tardíos, tratamiento personalizado, gestión eficiente de recursos hospitalarios.
- Casos de uso: IA para análisis de imágenes médicas, personalización de tratamientos, predicción de brotes o cargas hospitalarias.
- Beneficio: mejora en la precisión del diagnóstico, reducción de costos, tratamientos más efectivos y personalizados.
Logística y Transporte
- Problemas: entregas tardías, rutas ineficientes, gestión de inventarios.
- Casos de uso: optimización de rutas mediante IA, predicción de demanda logística, sistemas automáticos de gestión de almacenes.
- Beneficio: mejora en entregas puntuales, reducción de costos, aumento en la eficiencia del almacén.
¿Cuáles son los requisitos clave para implementar proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial en empresas medianas?
Para que las empresas puedan implementar proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial con éxito, deben seguir una serie de requisitos no técnicos. Estos resultan esenciales para asegurar la adopción y el valor real de estas tecnologías.
Cultura organizacional orientada a datos
Una mentalidad “data-driven“ es esencial para que la toma de decisiones dentro de la empresa se base en datos objetivos y no solo en intuiciones. Fomentar esta cultura ayudará a superar la dependencia de decisiones informales y establecerá un ambiente más analítico y enfocado en la evidencia.
Por otro lado, la apertura al cambio es otro aspecto fundamental. Las nuevas tecnologías, como la ciencia de datos e inteligencia artificial, pueden generar resistencia interna. Por este motivo es indispensable crear una mentalidad abierta en todos los niveles de la empresa para superar barreras y garantizar la aceptación de estos cambios.
Los espacios de formación también juegan un rol muy importante para la integración de la ciencia de datos e inteligencia artificial en una empresa. Crear espacios donde los empleados puedan aprender y familiarizarse con los beneficios de estas herramientas facilitará su adopción en los procesos de cualquier compañía.
Liderazgo comprometido y visionario
El liderazgo tiene que tener una visión clara de cómo la ciencia de datos y la IA pueden contribuir a los objetivos del negocio. Este entendimiento debe ser comunicado de forma efectiva a todo el equipo para asegurar que todos trabajen en la misma dirección y comprendan el valor que tienen estos campos.
La designación de patrocinadores internos es igualmente importante. Estos son responsables de coordinar y promover los proyectos dentro de la empresa para asegurar que todos los niveles de la organización estén comprometidos con la adopción de la ciencia de datos e inteligencia artificial, y que se mantenga el enfoque.
Talento humano adecuado y multidisciplinario
Contar con perfiles especializados en ciencia de datos e inteligencia artificial es sumamente necesario para ejecutar proyectos de forma correcta. Es de vital importancia contratar científicos de datos, analistas y expertos en IA que puedan gestionar las herramientas tecnológicas y aportar conocimientos técnicos.
Además, los equipos multidisciplinarios juegan un papel clave en la implementación. La colaboración entre áreas técnicas y de negocio es vital para garantizar que los proyectos respondan a las necesidades reales de la empresa para minimizar posibles brechas de comunicación entre los diferentes departamentos.
Los planes de capacitación también son fundamentales, ya que sirven para preparar al personal. Ofrecer formación en IA y ciencia de datos hace que el equipo vea la tecnología como una oportunidad de crecimiento y no como una amenaza. Esto puede reducir considerablemente la resistencia al cambio y facilita la integración de estas nuevas tecnologías.
Gobernanza de datos
Es necesario establecer políticas claras de datos que aseguren:
- Calidad.
- Disponibilidad.
- Privacidad.
- Seguridad de la información.
Estas medidas deben definir cómo se gestionarán y protegerán los datos dentro de la empresa para garantizar su integridad.
La consolidación de datos es otro aspecto a tener en cuenta. La información debe centralizarse para facilitar su análisis. En este sentido, evitar que los datos se encuentren dispersos en diferentes silos dentro de una empresa resulta crucial para el éxito de los proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial. Esto se debe a que facilita la toma de decisiones basadas en datos precisos y completos.
El cumplimiento regulatorio también debe ser una prioridad. Asegurar que la empresa cumpla con las normas sobre protección de datos personales y los principios éticos en el uso de IA garantiza que la adopción de estas tecnologías se realice de manera responsable con los derechos de los usuarios.
Escalabilidad y enfoque incremental
Las empresas deben comenzar con proyectos piloto antes de realizar grandes inversiones. Estos proyectos tienen que generar resultados rápidos y medibles para aprender de la experiencia antes de comprometer grandes recursos y escalar el proyecto.
Es fundamental también evitar sobreinversiones. No invertir en tecnología avanzada sin tener claro qué problema se quiere resolver es un paso importante para prevenir gastos innecesarios. Se deben tener objetivos bien definidos y un plan claro para tomar decisiones informadas y optimizar la inversión.
Además, contar con infraestructura flexible es necesario para adaptarse al crecimiento de los proyectos de IA y datos. Las empresas deberán elegir soluciones escalables para ajustar su infraestructura tecnológica a medida que crece y aumentan las necesidades de los proyectos de ciencia de datos.
Lista de verificación accionable para integrar ciencia de datos e inteligencia artificial sin sobreinvertir
- Definir problemas y objetivos claros: establecer qué se quiere resolver con IA y qué impacto se espera generar en el negocio.
- Evaluar cultura organizacional y preparar el equipo: medir la apertura de la empresa a la transformación digital y planificar capacitaciones en ciencia de datos e inteligencia artificial.
- Designar liderazgo y patrocinio del proyecto: asignar personas que coordinen, comuniquen y promuevan el proyecto.
- Realizar inventario de datos disponibles: analizar la calidad, formato y ubicación de los datos existentes para identificar cuáles se pueden aprovechar y dónde se deben mejorar.
- Establecer políticas y controles de gobernanza de datos: implementar medidas de seguridad, privacidad y acceso a datos para cumplir con las normas y la calidad de los datos.
- Seleccionar primero un proyecto piloto de bajo riesgo: elegir un proyecto específico, medible y con alto potencial de retorno para evaluar el impacto inicial sin comprometer grandes recursos.
- Planificar estructura de equipo multidisciplinario: formar equipos con perfiles técnicos y de negocio que colaboren estrechamente para resolver problemas reales.
- Elegir infraestructura tecnológica escalable y segura: optar por soluciones flexibles para adaptarse al crecimiento de las necesidades de IA y datos.
- Definir indicadores clave de desempeño (KPI): establecer métricas para medir el avance del proyecto, el retorno de la inversión (ROI), el impacto en los procesos y la satisfacción del cliente.
¿Qué errores frecuentes deben evitar los directivos al apostar por ciencia de datos e inteligencia artificial?
Cuando los directivos de una empresa deciden apostar por proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial, es importante evitar algunos errores estratégicos que pueden llevar a pérdidas de tiempo y dinero.
Como mencionó Alberto Vázquez, CEO de Openinnova, en una publicación de LinkedIn, los científicos de datos deben tener claro el propósito de los productos que desarrollan y colaborar estrechamente con las distintas áreas de una empresa para definir los casos de uso. La coordinación de estos equipos para alcanzar los objetivos de un proyecto es uno de los principales desafíos en la implementación.
Estos son algunos de los errores más comunes:
Expectativas irreales o desalineadas con la realidad del negocio
Subestimar el esfuerzo, tiempo y recursos necesarios. Creer que la IA resolverá todos los problemas de forma instantánea sin tener una definición clara de los objetivos. Esto lleva a frustraciones y al abandono prematuro de proyectos.
Exceso de hype y moda tecnológica
Adoptar IA solo porque está de moda o por presiones externas del sector, sin tener una base sólida ni una planificación adecuada. Esto conduce a esfuerzos dispersos, duplicación de iniciativas y herramientas que no se utilizan de forma correcta.
No gestionar adecuadamente el cambio organizacional
Ignorar la resistencia interna, la falta de formación y la falta de comunicación acerca de cómo funcionará la nueva tecnología. La falta de preparación puede ralentizar la adopción de la IA y retrasar los resultados esperados.
No contar con talento interno capacitado o depender excesivamente de consultorías externas
Depender demasiado de consultorías externas sin fomentar el talento interno genera falta de propiedad sobre los proyectos, costos elevados y ralentiza la evolución de las soluciones.
Ignorar la calidad y gobernanza de los datos
No priorizar la obtención de datos confiables, integrados, seguros y accesibles resulta en modelos erróneos y decisiones incorrectas.
En este contexto, la Casa Blanca se adelantó a esta problemática y lanzó el Plan de Acción para el Desarrollo de la Inteligencia Artificial, el cual habla, entre otras cosas, sobre la importancia de tener una gobernanza de datos sólida. Esto tiene la finalidad de garantizar que la IA se utilice de manera ética y segura.
No medir ni monitorear el retorno de inversión (ROI)
Sin indicadores claros es difícil justificar las inversiones y realizar ajustes a tiempo. Esto puede llevar a desperdiciar recursos sin generar el impacto esperado.
Implementar sin pruebas piloto ni escalabilidad planificada
Lanzar proyectos a gran escala sin realizar pruebas piloto o sin tener un plan de escalabilidad adecuado aumenta el riesgo y puede provocar fallas en la producción.
No integrar IA con sistemas y procesos existentes
La falta de integración de la IA con los sistemas y procesos actuales puede generar duplicidades y una baja eficiencia en el uso de la nueva tecnología
¿Cuándo conviene desarrollar capacidades internas y cuándo tercerizar la ciencia de datos y la IA?
La decisión de desarrollar capacidades internas o tercerizar proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial depende de varios factores como el tamaño, la madurez tecnológica y los recursos disponibles que tiene una empresa. Ambas opciones tienen sus ventajas y desventajas, por lo que es fundamental evaluar cuál es la mejor opción en función de las necesidades específicas del negocio.
| Aspecto | Capacidades internas | Tercerización (Outsourcing) |
|---|---|---|
| Control del proyecto | Alto | Bajo a medio |
| Tiempo para iniciar | Medio a largo | Rápido |
| Costos | Altos, fijos | Variables, basados en proyectos |
| Acceso a talento especializado | Depende de contratación y formación | Inmediato mediante proveedores |
| Escalabilidad | Limitada por recursos internos | Alta, flexible según demanda |
| Seguridad y confidencialidad | Alta | Riesgo potencial, requiere acuerdos |
| Adaptabilidad a los negocios | Alta, alineación con cultura interna | Media, depende del proveedor |
| Adecuado para | Empresas medianas-grandes, estratégicas | Pymes, proyectos piloto, complementos |
Desarrollo Interno
Ventajas:
- Control total sobre los proyectos, datos y procesos: la empresa tiene autonomía completa para gestionar las soluciones.
- Mejor alineación con la cultura y estrategias específicas del negocio: el equipo interno tiene un conocimiento profundo de la empresa, lo que permite que las soluciones sean personalizadas y ajustadas a las necesidades.
- Desarrollo de conocimiento y talento propio: se crea capacidad interna para futuras necesidades y fortalece el equipo a medida que la empresa crece.
- Mayor confidencialidad y seguridad: los datos sensibles permanecen dentro de la empresa, lo que reduce el riesgo de violaciones de seguridad.
- Capacidad para iterar rápidamente: se pueden realizar ajustes rápidos y mejorar continuamente las soluciones.
Desventajas:
- Requiere tiempo para formación y contratación de talento especializado: la creación de un equipo de ciencia de datos e inteligencia artificial con las habilidades adecuadas puede ser lenta.
- Costos fijos elevados: los salarios, la infraestructura y la formación suponen una inversión considerable.
- Riesgo de dependencia de pocos expertos: si el equipo es pequeño, la salida de un miembro clave podría afectar gravemente el proyecto.
- Necesidad de gestionar la actualización tecnológica y capacitación: los avances tecnológicos de ciencia de datos e inteligencia artificial son rápidos, y mantener a todo el equipo actualizado puede resultar costoso.
Tercerización (Outsourcing)
Ventajas:
- Acceso rápido y flexible a talento especializado: se puede acceder a un equipo con experiencia y conocimientos avanzados en proyectos específicos sin tener que contratar o formar personal internamente.
- Reducción de costos fijos: el costo es más variable, basado en proyectos o servicios específicos, lo que permite evitar costos de infraestructura y salarios permanentes.
- Escalabilidad: es posible ajustar los recursos según la demanda sin preocuparse por la contratación o la formación de personal adicional.
- Posibilidad de acelerar la implementación: los proveedores externos ya tienen experiencia en proyectos similares, lo que puede acelerar el tiempo de implementación.
- Menor necesidad de gestionar infraestructura tecnológica: la infraestructura generalmente está gestionada por el proveedor.
Desventajas:
- Menor control sobre los procesos y calidad del trabajo: dependiendo del contrato y la relación con el proveedor, la empresa puede tener poco control sobre los detalles del proyecto.
- Riesgos de seguridad y confidencialidad: puede haber preocupaciones sobre la protección de la información sensible al compartir datos con proveedores externos,
- Posibles barreras culturales o comunicacionales: la distancia entre el equipo interno y el proveedor puede generar malentendidos o ralentizar la colaboración.
- Dependencia del proveedor: los proyectos dependerán del proveedor para mantenimiento y soporte, lo que puede crear riesgos a largo plazo.
- Dificultades para integrar soluciones externas: las soluciones de outsourcing pueden no integrarse perfectamente con los sistemas y procesos internos.
Qué tener en cuenta a la hora de elegir
La decisión de desarrollar capacidades internas o tercerizar ciencia de datos e inteligencia artificial depende principalmente del tamaño, madurez tecnológica y recursos disponibles que tenga una empresa:
- Por un lado, el desarrollo interno es más adecuado para empresas medianas a grandes que necesitan un control completo, una adaptación precisa a sus estrategias y una solución a largo plazo. Es ideal para empresas con una cultura interna fuerte y la capacidad de invertir en talento y tecnología.
- Por el otro, la tercerización es más adecuada para PYMES o proyectos piloto donde la flexibilidad, rapidez y la necesidad de reducir costos iniciales son factores muy importantes. También es útil cuando la empresa quiere acceder a talento especializado sin comprometer recursos a largo plazo.
Cada modelo tiene sus fortalezas, por lo que la elección dependerá de las prioridades estratégicas y operacionales de la empresa en el contexto de ciencia de datos e inteligencia artificial.
¿Cómo medir el retorno de inversión (ROI) en proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial?
Medir el retorno de inversión (ROI) en proyectos de ciencia de datos e inteligencia artificial es de vital importancia para justificar los gastos y demostrar el impacto económico de las soluciones implementadas. Es fundamental tener en cuenta el impacto en la operación y las estrategias que le aportan valor al negocio, además de calcular los beneficios económicos directos.
Definición del ROI
El ROI es una métrica que mide la ganancia o beneficio obtenido por cada unidad monetaria invertida.
Se calcula con la siguiente fórmula:
En proyectos de que involucran ciencia de datos e inteligencia artificial, los beneficios incluyen:
- Ahorro de costos.
- Incremento de ingresos.
- Reducción de errores.
- Mejora en tiempos de respuesta.
- Aumento en la satisfacción del cliente.
Pasos para medir el ROI en la integración de ciencia de datos e inteligencia artificial
- Definir objetivos claros y alineados con el negocio: establecer objetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con tiempo definido) para guiar la medición y saber qué impactos se deben cuantificar.
- Identificar KPIs valiosos para el proyecto: aplicar métricas tanto cuantitativas como cualitativas según el tipo de solución implementada.
- Analizar costos totales: incluir todos los costos asociados al proyecto, como inversión inicial, mantenimiento, capacitación y recursos humanos.
- Cuantificar beneficios: convertir en valores monetarios los ahorros generados en tiempo, reducción de errores, aumento de ventas, entre otros.
- Calcular periodos de amortización (payback): evaluar cuánto tiempo tomará recuperar la inversión inicial a través de los beneficios generados.
KPIs recomendados según tipo de proyecto de IA
| Tipo de proyecto | KPI clave | Beneficios particulares |
|---|---|---|
| Automatización | Reducción % en costos operativos | Un chatbot reduce la atención en call center en alrededor de un 20% |
| Predicción | Precisión vs errores Ahorro por anticipación | Modelo predice demanda que reduce rupturas y pérdidas |
| Segmentación | Incremento % en tasa de conversión Retención | Nuevos segmentos aumentan las ventas |
| Personalización | Aumento % en ingreso por cliente Satisfacción | Motor de recomendaciones genera más ventas adicionales |
| Calidad y Riesgo | Disminución % en errores o fraudes | Algoritmo disminuye fraudes |
| Productividad | Horas hombre ahorradas Mejora en tiempos | Automatización libera 20 horas semanales |
Ejemplo concreto estimado para un proyecto de automatización con un chatbot
Supongamos que una empresa invierte US$50.000 al mes en su servicio de atención al cliente (salarios, servicios, infraestructura) y decide invertir el mismo monto para comenzar con un proyecto de automatización con la integración de un chatbot.
Uno de los principales beneficios que tendría esta adopción es la reducción de un porcentaje de las llamadas manuales. Imaginemos que el porcentaje se reduce a un 20%. Esta optimización representaría un ahorro de US$10.000 mensuales a la compañía. A lo que también hay que agregarle que el tiempo de respuesta va a mejorar considerablemente y, por ende, la satisfacción general de los clientes también aumentará.
En este escenario, el tiempo de amortización de la inversión sería de al menos 5 meses para recuperar el dinero invertido gracias a los ahorros y a la mejora en la experiencia del cliente.
¿Qué tendencias en ciencia de datos e inteligencia artificial deben seguir los líderes empresariales este año?
Estas son las principales tendencias prácticas en ciencia de datos e inteligencia artificial que los líderes empresariales en Latinoamérica deben seguir en este 2025. Cada una de ellas tiene un impacto directo en las operaciones de una empresa, y su implementación puede ofrecer ventajas competitivas claras
Inteligencia Artificial Generativa (GenAI) Aplicada
La IA generativa, como ChatGPT y modelos similares, tienen la capacidad de:
- Crear contenido.
- Automatizar.
- Redactar.
- Generar códigos.
- Ofrecer soporte a usuarios de forma automatizada.
Su accesibilidad y capacidad de personalización transforman los procesos de las empresas y aceleran la entrega de resultados.
Automatización avanzada a través de AutoML
Las herramientas de AutoML le dan la posibilidad a las empresas de construir modelos predictivos sin la necesidad de contar con equipos altamente especializados en ciencia de datos. Esta democratización de la tecnología facilita la creación de soluciones avanzadas.
Inteligencia Artificial Explicable (XAI)
A medida que las regulaciones aumentan, también lo hace la demanda de IA explicable. Esta tecnología justifica las decisiones automatizadas, lo que ayuda a reducir los sesgos, ganar confianza tanto interna como externamente y cumplir con los requisitos regulatorios. Esto es importante para sectores como la banca, los seguros y la salud.
Uso creciente de datos sintéticos para entrenamiento
Los datos sintéticos son generados artificialmente para superar las limitaciones relacionadas con la privacidad y la escasez de datos reales. Esta técnica entrena modelos de IA más completos y precisos, sin comprometer la seguridad de la información. Además, ofrece una solución efectiva para mejorar la calidad y diversidad de los modelos sin incurrir en riesgos legales.
Modelos multimodales e integración de datos
Los modelos multimodales integran diferentes tipos de datos para ofrecer análisis más completos y robustos. Estos brindan una mejor comprensión del contexto y abren nuevas oportunidades para soluciones innovadoras con múltiples fuentes de información. Esto es especialmente útil en sectores como el comercio electrónico, la atención al cliente e incluso en la manufactura.
Sostenibilidad y eficiencia energética en IA
La sostenibilidad se convierte en una prioridad en el desarrollo de soluciones de IA. Optar por algoritmos y modelos que consumen menos energía beneficia al medio ambiente, además de optimizar los costos operativos. Esta iniciativa hace que la adopción de IA sea más rentable y responsable.
Preguntas frecuentes sobre la ciencia de datos
¿Cómo elegir entre data mesh, data fabric o lakehouse para escalar la analítica y la IA?
Recomiendo elegir según el cuello de botella actual: data mesh para autonomía de dominios y gobierno federado, data fabric para integración/virtualización en tiempo real y lakehouse para unificar almacenamiento de bajo costo con SQL/BI y ML. En entornos B2B complejos suele combinarse lakehouse como base, data fabric para orquestar fuentes y principios de data mesh para ownership; Gartner describe estos patrones como complementarios en escalado empresarial.
¿Qué métricas de MLOps deben estar en el “control room” de producción?
Defina un panel con SLO/SLA de inferencia (latencia, uptime), calidad de datos (drift, anomalías), performance del modelo (AUC/MAE por segmento), costes por petición y trazabilidad/lineage. El NIST AI RMF (nist.gov) y la LF AI & Data (lfaidata.foundation) recomiendan alertas por deriva, auditoría de versiones (model registry) y RPO/RTO para resiliencia.
¿Cómo presupuestar el TCO de una plataforma de ciencia de datos sin sobregastar?
Modele el TCO por “unidad de valor” (por ejemplo, costo por 1.000 inferencias o por pipeline diario) y aplique FinOps (FinOps Foundation, .org) para visibilidad y límites por equipo: compute, almacenamiento, red, licencias y soporte. Use reglas de dedo: 70–80% gasto variable en nube controlado con auto-scaling y apagado; 20–30% fijo (seguridad, observabilidad, gobierno), revisado mensualmente contra ROI.
¿Cuándo conviene crear un feature store y qué beneficios aporta al negocio?
Impleméntelo cuando existan más de 3–5 modelos que reutilizan atributos, requieren consistencia online/offline y gobernanza fuerte (catálogo, versionado, PII). Un feature store reduce tiempo a producción, evita “re-ingeniería” de atributos y mejora cumplimiento (ISO/IEC 27001/27701, iso.org) al centralizar linaje y controles de acceso.
¿Cómo priorizar casos de uso de alto ROI en 90 días sin frenar la estrategia a largo plazo?
Use un scoring tipo RICE/ICE (impacto, confianza, esfuerzo) con “fast lanes” para quick wins y un portafolio balanceado 70/20/10 (operativo/optimización, diferenciación, apuestas). McKinsey y otras consultoras recomiendan pilotos con métricas de negocio trazables (ahorro por automatización, lift de conversión) y “kill criteria” claros para decidir escalar o parar.
