Colombia registra alta adopción de IA en entornos laborales
¿Está Colombia entrando en una nueva era donde la inteligencia artificial redefine cómo se trabaja en las empresas?
¿Qué tan cerca estamos de que la productividad dependa directamente del uso de tecnología en el día a día laboral?
La sensación de cambio silencioso en las oficinas y equipos de trabajo en Colombia es cada vez más evidente, impulsada por la adopción de tecnología en la forma en que se opera día a día.
La productividad empresarial en el país está entrando en una nueva fase impulsada por el uso creciente de herramientas tecnológicas en las organizaciones.
Según el estudio Work Reimagined de EY, el 92 % de los trabajadores encuestados en Colombia utiliza herramientas de inteligencia artificial en su trabajo, y el 34 % lo hace de forma diaria.
Adopción de IA.
Estas cifras muestran que la adopción tecnológica ya no es un fenómeno aislado, sino una práctica extendida dentro de las empresas. Sin embargo, el reto se está trasladando hacia cómo ese uso se convierte en mejoras reales en productividad operativa.
En este contexto, uno de los principales cambios se observa en la automatización de procesos. Actividades que antes requerían intervención manual, como la generación de reportes, el análisis de información o la gestión operativa, están siendo optimizadas mediante herramientas de inteligencia artificial, reduciendo tiempos y mejorando la eficiencia.
Automatización y nube.
A esto se suma el avance de la migración a la nube, que ha permitido a las empresas contar con mayor disponibilidad de información y flexibilidad operativa. El acceso a datos en tiempo real está facilitando una toma de decisiones más ágil, especialmente en entornos dinámicos.
Otro frente relevante es la integración de inteligencia artificial generativa en procesos de negocio, pasando de la exploración a la implementación en casos concretos que optimizan operaciones y análisis.
No obstante, expertos coinciden en que el impacto de estas tecnologías depende de un elemento fundamental: la calidad de los datos. Sin una base de información estructurada, gobernada y confiable, las iniciativas de inteligencia artificial y automatización pierden efectividad y limitan su contribución a la productividad.
Retos de datos.
A partir de la experiencia en proyectos de transformación digital, especialistas de CNID, empresa de servicios tecnológicos, comparten algunas recomendaciones para que las compañías logren resultados concretos:
Automatizar procesos críticos: priorizar áreas donde la reducción de tiempos tenga impacto directo en la operación.
Tomar decisiones con datos en tiempo real: integrar fuentes de información para mejorar la capacidad de respuesta.
Incorporar IA empresarial: ir más allá de pruebas piloto y enfocarse en aplicaciones concretas.
Fortalecer la arquitectura de datos: asegurar calidad, gobernanza y disponibilidad de la información.
Más allá de la adopción, el desafío para las organizaciones será lograr que estas herramientas se conviertan en habilitadores reales de productividad empresarial, eficiencia y competitividad en el entorno corporativo.
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