Durante los últimos años, muchas empresas en México y América Latina experimentaron con inteligencia artificial a través de pilotos, chatbots o proyectos aislados. Esa etapa comienza a quedar atrás.
Una nueva fase toma forma: integrar la inteligencia artificial directamente en la operación diaria de las organizaciones.
En industrias como energía, banca o retail —donde miles de decisiones operativas se toman cada día— la IA ya no se limita a analizar información.
Comienza a anticipar eventos, apoyar decisiones críticas y ejecutar acciones dentro de los procesos de negocio, de manera controlada, segura y trazable.
Ese es el principio detrás del modelo AI First, impulsado por SONDA en la región: una arquitectura tecnológica que conecta inteligencia artificial, analítica avanzada y automatización para que la tecnología no solo genere información, sino que también apoye decisiones y habilite nuevas formas de ejecutar procesos.
La mayoría de las empresas hoy han interactuado con la IA a través de herramientas como chatbots.
Héctor Bravo, director regional de Tecnologías Disruptivas & AI de SONDA
“Eso es útil, pero limitado. Un enfoque AI First implica convertir la inteligencia artificial en una capacidad operativa, conectada a datos, sistemas y procesos, para pasar de responder preguntas a apoyar decisiones y ejecutar acciones dentro de la operación”, explicó.
De pilotos aislados a operación inteligente
El impacto económico global de la inteligencia artificial se proyecta en más de 22 billones de dólares hacia 2030, equivalente al 3,7% del PIB mundial.
Sin embargo, América Latina representa hoy apenas una fracción de esa inversión, lo que revela tanto una brecha como una oportunidad estratégica.
Para cerrar esa brecha, el modelo AI First propone dejar atrás la experimentación fragmentada y avanzar hacia plataformas operativas de IA, diseñadas para escalar, integrarse y generar impacto real en productividad, continuidad y eficiencia.
Las tres capacidades del modelo AI First
El enfoque AI First se apoya en tres capacidades tecnológicas complementarias:
- AgentIA: sistemas de agentes inteligentes capaces de automatizar procesos de negocio y ejecutar tareas dentro de flujos operativos conectados a plataformas como ERP —sistemas de planificación de recursos empresariales— y CRM —sistemas de gestión de relaciones con clientes—.
- Analytics: transforma grandes volúmenes de datos —estructurados y no estructurados— en inteligencia accionable para anticipar fallas, optimizar procesos y acelerar la toma de decisiones.
- RobOps: lleva la inteligencia artificial al mundo físico mediante robots autónomos, drones y sensores que monitorean infraestructura crítica en tiempo real.
“AgentIA decide, Analytics aporta inteligencia y RobOps ejecuta en el mundo físico. Juntas, estas capacidades permiten que la inteligencia artificial deje de ser solo una herramienta de análisis y se convierta en parte activa de la operación”, agregó Bravo.
Uno de los casos más visibles de esta convergencia se observa en operaciones industriales y de servicios básicos, donde robots cuadrúpedos y drones autónomos realizan inspecciones en subestaciones eléctricas, redes de agua o instalaciones mineras.
Equipados con sensores térmicos, cámaras de alta resolución y sistemas de navegación autónoma, estos dispositivos detectan anomalías como sobrecalentamientos, fugas o vibraciones fuera de rango, generando alertas con evidencia para los equipos humanos.
“El robot no adivina. Detecta anomalías a partir de sensores y modelos analíticos que clasifican la severidad de un evento y entregan información confiable para la toma de decisiones”, puntualizó el ejecutivo.
El rol de las personas en la operación con IA
La adopción de inteligencia artificial también está transformando la forma en que trabajan los equipos.
La automatización de tareas repetitivas reduce reprocesos y carga operativa, permitiendo que las personas se concentren en actividades de mayor valor, como análisis, supervisión, gestión de riesgos y mejora continua.
“La inteligencia artificial no reemplaza al experto. Lo que hace es liberar tiempo para que el criterio humano se aplique donde realmente marca la diferencia”, explicó Bravo.
En países como Colombia, uno de los desafíos para desplegar este tipo de soluciones es la conectividad, especialmente en entornos industriales o zonas remotas.
Por ello, muchas de estas arquitecturas combinan nube, edge computing —procesamiento de datos en el borde de la red, cerca del lugar donde se generan, sin depender de servidores centrales— y procesamiento local, permitiendo que los sistemas de IA sigan operando incluso con conectividad intermitente.
