Del dato al futuro: cuatro pasos para llevar su empresa a la inteligencia artificial
Solo el 1% de las empresas logra escalar proyectos de inteligencia artificial (IA), según estudios de McKinsey y del MIT.
El problema no es la falta de algoritmos, sino la mala calidad de los datos: información duplicada, incompleta o inconsistente que impide generar análisis confiables.
La pregunta clave es: ¿está su empresa lista para aprovechar la IA o sigue atrapada en datos desordenados?
Caso real: Strong Supply
La firma costarricense Strong Supply, especializada en refrigeración y ventilación, enfrentaba dificultades para mantener altos estándares tecnológicos: sistemas internos exigentes, gestión de CRM y necesidad de visibilidad digital.
En 2022 recurrió a Neural Coders, desarrolladora local de soluciones de datos, mediante la tercerización de funciones de TI.
Resultados:
- Mayor posicionamiento en Google y crecimiento orgánico de visitas.
- Procesos internos más profesionales.
- Liberación de tiempo de gestión para enfocarse en clientes.
- Base tecnológica sólida para proyectos futuros.
“Más que un proyecto puntual, se convirtió en una colaboración en constante evolución”, indicó Daniel Gutiérrez, gerente general de Strong Supply.
El gran reto: madurez de datos
De acuerdo con Alejandro Zamora, CEO de Neural Coders, la mayoría de empresas en Latinoamérica parte con un nivel de madurez de datos inferior al 20%.
Ejemplos comunes:
- Registros con variaciones (“Puntarenas” vs. “Punta Arenas”).
- Cédulas con formatos distintos (guiones, ceros adicionales).
- Bases desconectadas entre sí.
- Inconsistencias en reportes (ventas ganadas 5%, ventas perdidas 5%… ¿y el 90% restante?).
El impacto es directo: sin datos confiables, la empresa pierde control sobre ventas, inventarios, costos y utilidades.
Plan de Evolución en IA: cuatro pasos
Para superar estas barreras, Neural Coders implementa el Artificial Intelligence Evolution Plan, que dura hasta cuatro meses.
| Paso | Acción | Objetivo |
|---|---|---|
| 1. Diagnóstico | Evaluar madurez de datos e infraestructura | Conocer el punto de partida |
| 2. Depuración | Limpiar y estandarizar la información | Garantizar consistencia |
| 3. Visualización | Crear tableros y métricas gráficas | Facilitar decisiones estratégicas |
| 4. Piloto con IA | Probar soluciones inteligentes sobre datos depurados | Validar beneficios antes de escalar |
Más allá de los chatbots
Muchas empresas asocian IA con chatbots o plataformas como ChatGPT, Copilot y Gemini. Pero la automatización empresarial va más allá:
- Modelos de lenguaje (LLM): predicen demanda, abandono de clientes o defectos en producción.
- Agentes de IA: ejecutan tareas automáticas con datos interconectados.
- APIs de integración: permiten que los sistemas corporativos aprendan y se ajusten en tiempo real.
Perspectiva regional
Neural Coders atiende clientes en Costa Rica, México, El Salvador, Guatemala, Honduras, Argentina y EE. UU., y trabaja con Procomer para ampliar su penetración en Norteamérica.
La advertencia de Zamora es clara:
“Si las organizaciones no logran implementar inteligencia artificial, vamos a empezar a perder competitividad global”.
Conclusión
La inteligencia artificial no es el futuro, es el presente que ya define la competitividad de las empresas.
Quien no invierta en mejorar la calidad de sus datos corre el riesgo de quedarse atrás. La ruta está clara: diagnóstico, depuración, visualización y piloto con IA.
Jorge Gutiérrez Guillén, CPA
Socio Fundador | JGutierrez Auditores Consultores S.A.
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