La transformación digital entró en una nueva etapa en el ámbito corporativo.
Durante años, la discusión giró alrededor de incorporar software, migrar procesos a la nube o reemplazar tareas manuales por automatizaciones. Esa primera fase permitió ordenar operaciones, reducir costos y digitalizar áreas internas.
Pero el escenario actual exige algo más profundo: convertir la información dispersa de una compañía en decisiones comerciales, operativas y estratégicas en tiempo real.
Ese cambio suele definirse como Transformación Digital 4.0. El concepto toma elementos de la Industria 4.0 —automatización, inteligencia artificial, datos, integración de sistemas y conectividad— y los traslada a toda la organización.
Ya no se trata únicamente de fábricas inteligentes, sensores o cadenas de suministro conectadas. También involucra marketing, ventas, atención al cliente, comercio electrónico, fidelización, logística, finanzas y experiencia de usuario.
La diferencia entre una empresa digitalizada y una empresa 4.0 está en la capacidad de integrar. Una compañía puede contar con ventas en línea, CRM, campañas de correo electrónico, WhatsApp, publicidad digital, inventarios y atención al cliente, y aun así operar de manera fragmentada.
El proceso comienza cuando esos sistemas dejan de funcionar como islas y empiezan a construir una visión común del cliente, del negocio y de la demanda.
Brechas entre inversión tecnológica y resultados de negocio
El informe McKinsey Global Tech Agenda 2026 sostiene que los líderes tecnológicos están dejando de administrar infraestructura para convertirse en arquitectos de estrategia.
Según la consultora, las compañías más avanzadas están incorporando inteligencia artificial y monetización de datos en sus modelos operativos para crear valor medible. El punto central no es adoptar más herramientas, sino rediseñar cómo se toman decisiones dentro de la empresa.
La misma tensión aparece en el estudio Digital Trends in Operations 2026 de PwC. Aunque el 85% de los líderes de operaciones encuestados afirma estar por delante de sus competidores en transformación digital, el 89% reconoce que sus inversiones tecnológicas todavía no entregaron completamente los resultados esperados.
El informe identifica una causa recurrente: datos de baja calidad, integración compleja y dificultades para escalar la adopción interna.
“Muchas empresas creen que transformarse digitalmente es sumar canales o contratar nuevas herramientas. Pero la verdadera transformación empieza cuando los datos se conectan y permiten actuar mejor”, señala Guido Boulay, CEO de Growlat.
El ejecutivo añade que: “Sin integración, la tecnología genera ruido; con integración, genera decisiones”.
El desafío estructural en América Latina
En América Latina, esta discusión adquiere una relevancia particular. La región combina alto uso de canales digitales, fuerte penetración móvil, crecimiento del comercio electrónico y una adopción acelerada de sistemas autónomos, pero muchas empresas todavía enfrentan barreras estructurales.
Entre estos obstáculos se destacan sistemas heredados, bases de datos incompletas, equipos poco integrados y dificultad para medir el retorno de la inversión.
El Banco Interamericano de Desarrollo (BID) publicó en 2026 una nota técnica sobre adopción de inteligencia artificial en empresas emergentes de América Latina y el Caribe. El estudio describe a esta tecnología como una herramienta de propósito general con alto potencial transformador para la productividad, la innovación y la competitividad.
Pero también deja implícito un desafío: para aprovecharla, las organizaciones necesitan capacidades internas, datos accesibles y modelos de gestión preparados para operar con mayor velocidad.
Una revisión sistemática publicada este año sobre pymes latinoamericanas llegó a una conclusión similar. La inteligencia artificial ya se utiliza en la región para automatización, analítica predictiva y gestión de riesgos, pero su impacto puede verse limitado por falta de infraestructura, escasez de talento capacitado y restricciones económicas.
Ese punto es clave. El modelo no se define por la sola presencia de algoritmos, sino por su uso dentro de un sistema de negocio. Un modelo sin datos confiables, sin objetivos comerciales claros y sin integración puede producir recomendaciones irrelevantes o experiencias impersonales.
En este segmento opera Growlat, una plataforma de Data Marketing Automation y gestión omnicanal potenciada con inteligencia artificial. Su propuesta consiste en centralizar información de clientes para construir perfiles 360°, automatizar campañas hiperpersonalizadas y activar comunicaciones en canales como WhatsApp, correo electrónico y web.
“Hoy el cliente deja señales todo el tiempo: cuando navega, cuando compra, cuando abandona un carrito, cuando responde un WhatsApp, cuando abre un mail o cuando deja de interactuar”, explica Boulay.
El CEO resalta que: “El problema es que muchas empresas no logran unir esas señales. Growlat trabaja justamente sobre esa capa: transformar datos dispersos en una visión accionable”.
Evolución de las plataformas de datos y la personalización
La evolución del mercado de Customer Data Platforms (CDP) también muestra hacia dónde se mueve la transformación.
La consultora Gartner sostuvo en 2026 que el mercado de plataformas de datos de clientes está bifurcándose entre la integración composable y el avance de agentes autónomos capaces de ejecutar tareas con mayor independencia.
Otro análisis de la misma consultora sobre capacidades críticas para CDP indicó que estos sistemas ya no se limitan al marketing tradicional, expandiéndose hacia el modelo go-to-market y la activación de datos en áreas internas.
“La personalización no es poner el nombre de una persona en un mensaje. Es entender su momento. No es lo mismo hablarle a alguien que compró ayer, que a quien abandonó un carrito, que a un cliente que hace seis meses no interactúa”, sostiene el CEO de Growlat.
Boulay enfatiza que: “La Transformación Digital 4.0 exige pasar de campañas masivas a decisiones contextuales”.
PwC observó en su estudio 2026 que apenas el 27% de los líderes encuestados tiene una estrategia de inteligencia artificial completamente embebida entre unidades de negocio. También señaló que solo el 30% reportó mejoras significativas en calidad y confiabilidad de datos.
“Las empresas no necesitan más tableros que nadie mira. Necesitan sistemas que conviertan información en acciones concretas: vender más, retener mejor, reducir desperdicio de pauta y mejorar la experiencia del cliente”, afirma Boulay.
Gobernanza y confianza en sistemas autónomos
Cuanto más automatizadas son las decisiones, mayor es la necesidad de trazabilidad y gobernanza.
McKinsey advirtió en su AI Trust Maturity Survey 2026 que persisten brechas en la supervisión de agentes autónomos. Solo alrededor de un tercio de las organizaciones alcanza niveles altos de madurez en gobernanza y controles.
“Automatizar no significa perder control. Al contrario: una transformación digital madura permite saber qué se hizo, por qué se hizo y qué resultado generó”, remarca Boulay.
El ejecutivo concluye que: “La gobernanza no frena la innovación; la vuelve escalable”.
