Qlik: El gran reto de la IA es cerrar la brecha entre intención y ejecución

Las empresas no ejecutan la IA de forma efectiva 

Según datos compartidos por la compañía, el 89 % de las empresas aún no reportan tener una estrategia clara de inteligencia artificial. De aquellas que sí la tienen, solo el 26 % está ejecutando proyectos de manera efectiva.

Incluso, a pesar de que el 80 % de las organizaciones ya invierte en IA, apenas el 12 % confía plenamente en su infraestructura para tomar decisiones autónomas. Esta disparidad entre ambición y capacidad operativa pone en evidencia una verdad incómoda: la mayoría de las empresas aún no están listas para capitalizar el potencial de la IA.

Arturo Jiménez, Enterprise Sales Manager de Qlik, analizó esta problemática desde una perspectiva regional. En entrevista, explicó que muchas empresas en México y Latinoamérica enfrentan una presión creciente por adoptar tecnologías de inteligencia artificial, pero carecen de claridad sobre cómo hacerlo. “Muchos no saben si necesitan un CRM, si deben dejar de usar Excel o cómo integrar sus sistemas actuales, como SAP. La presión existe, pero el camino no siempre está claro”, señaló.

Uno de los principales obstáculos es la calidad y disponibilidad de los datos. Jiménez advirtió que hasta un 80 % de la información que poseen las empresas está en formatos no estructurados como grabaciones de call centers, correos electrónicos, chats, documentos, entre otros. Esta “información oscura”, como la denominó Jiménez, representa un enorme potencial desaprovechado que, además, puede llevar a tomar decisiones de forma parcial o desinformada.

Cultura organizacional y alfabetización en datos

Además, persisten las barreras culturales. Muchas organizaciones aún operan bajo paradigmas obsoletos: desde el miedo a que la IA reemplace empleos, hasta la creencia de que herramientas como ChatGPT pueden resolver cualquier problema empresarial. “No se trata de preguntarle a un modelo cómo crecer un 80 % en seis meses y esperar una respuesta mágica. Se trata de tener datos de calidad, contextualizados, y construir sobre ellos”, enfatizó Jiménez.

Otro reto importante es la baja alfabetización en datos. En México, por ejemplo, la adopción de tecnologías tradicionales de inteligencia de negocios no supera el 35 %. Esto significa que más del 60 % de los tomadores de decisiones aún operan sin herramientas adecuadas para interpretar la información. La IA generativa y los asistentes conversacionales pueden facilitar esta transición, pero requieren de una base sólida de datos confiables y accesibles.

Frente a este panorama, Qlik ha apostado por democratizar el acceso a la analítica. Su enfoque combina modelos de software como servicio (SaaS), que eliminan la necesidad de infraestructura propia, con plataformas low-code y no-code que permiten a usuarios sin conocimientos técnicos interactuar con los datos. “Queremos que cualquier persona, sin ser científico de datos, pueda tomar decisiones informadas”, afirmó Jiménez.

La compañía también ofrece acompañamiento personalizado a las empresas, especialmente a las pequeñas y medianas, que suelen tener menos recursos para implementar estas tecnologías. “Tenemos tres formas de trabajar: lo hacemos por ti, lo hacemos contigo, o tú lo haces y nosotros te guiamos. Lo importante es acelerar el tiempo de valor y evitar errores comunes”, explicó.

El ejecutivo precisó que, a nivel regional, países como Colombia, México, Brasil y Chile lideran la implementación de soluciones de IA, cuya demanda entre industrias es transversal. Además del financiero y el tecnológico, sectores como el retail, la cadena de suministro, la atención al cliente y la manufactura están incorporando IA para optimizar operaciones, mejorar la experiencia del cliente y generar ventajas competitivas.

El fenómeno del nearshoring también representa una oportunidad. Se espera que, con la llegada de nuevas empresas a la región, la demanda de soluciones tecnológicas se incremente. Qlik ve en este contexto una posibilidad para ofrecer plataformas que permitan escalar operaciones, cumplir regulaciones locales y facilitar el autoservicio de datos, sin importar la ubicación geográfica de las sedes corporativas.

De la teoría a la práctica

Durante el evento, se presentaron casos reales de clientes que ya están obteniendo resultados tangibles y han logrado decisiones más inteligentes gracias a la integración de datos estructurados y no estructurados, así como el uso de las plataformas de análisis y lago de datos de Qlik, así como agentes de IA embebidos.

Arturo Jiménez señaló que las empresas que han logrado integrar la IA en sus procesos no solo mejoran su eficiencia, sino que también ganan agilidad para adaptarse a los cambios del mercado. Además, advierte que el costo de no actuar puede ser alto. 

“Una búsqueda en ChatGPT cuesta hasta 10 veces más que una búsqueda tradicional en Google. Si no optimizamos nuestros datos y procesos, los costos pueden dispararse de forma inconmensurable”, comentó. Se estima que, para 2027, la IA será uno de los mayores consumidores de energía a nivel global, superando incluso a industrias tradicionales.

Por ello, insistió en la necesidad de construir una estrategia de datos sólida como base. “No podemos construir un edificio desde el segundo piso. Necesitamos cimientos sólidos [para usar la IA], y esos cimientos son los datos”, destacó.

Para el ejecutivo, la carrera por la inteligencia artificial ya no es una posibilidad futura, es una realidad presente en la que no se trata de ser el mejor en una ciudad o país, sino de competir a nivel global. Y, en esa carrera, quienes van delante no están esperando.

El mensaje de Qlik es claro: tener una estrategia de IA ya no es suficiente. Lo que marcará la diferencia será la capacidad de aprovecharla con datos confiables, herramientas accesibles y una cultura organizacional abierta al cambio. La conclusión es que, en el mundo actual de la inteligencia artificial, la ventaja no la tiene quien más invierte, sino quien mejor ejecuta.