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MastekHw > Noticias > Noticias > Ahora el desafío de la IA ya no es implementarla, sino hacerla rentable
NoticiasTecnología

Ahora el desafío de la IA ya no es implementarla, sino hacerla rentable

Carlos Cantor
Última actualización: julio 28, 2026 2:47 pm
Carlos Cantor
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Ahora el desafío de la IA ya no es implementarla, sino hacerla rentable
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En los últimos seis meses, las conversaciones en Latinoamérica sobre inteligencia artificial (IA) han cambiado drásticamente. Ya no está la pregunta sobre si la IA funciona, ahora la pregunta es por qué razón pocas organizaciones han logrado llevarla más allá del piloto.

Dell Technologies evidencia una brecha entre las expectativas y la ejecución. Datos del International Data Corporation (IDC) reflejan que organizaciones en América Latina esperan un retorno de al menos 2,50 dólares por cada dólar invertido en IA, en un plazo de seis a nueve meses. Mientras que más de la mitad de las empresas de la región sigue en fases tempranas o intermedias de adopción, sin una estrategia formalmente definida, de acuerdo con el estudio de Dell Technologies. La evidencia muestra que esa brecha no es un problema de entusiasmo, sino de ejecución.

«La conversación sobre inteligencia artificial dejó de centrarse en el potencial de la tecnología y pasó a enfocarse en su capacidad para generar resultados medibles. En Colombia, las organizaciones necesitan una estrategia que les permita conectar datos, infraestructura y operación para escalar la IA de forma segura y eficiente. Esa integración es la que finalmente convierte la inversión en una ventaja competitiva», señaló David Hernández, Country Manager de Dell Technologies para Colombia, Perú y Ecuador.

Tres barreras para capturar el retorno de la IA

Aunque las expectativas sobre la inteligencia artificial son cada vez mayores, muchas organizaciones en América Latina aún enfrentan dificultades para traducir esa inversión en resultados concretos. A partir de su experiencia acompañando proyectos de transformación digital en distintos sectores de la región, Dell Technologies ha identificado tres barreras que, con mayor frecuencia, limitan el retorno de las iniciativas de IA:

  1. costos que escalan de forma impredecible antes de que el negocio vea retorno,
  2. datos que no están listos para alimentar modelos de IA en producción,
  3. iniciativas que corren en compartimentos aislados, desconectados del resto del negocio.

Más del 90% de las organizaciones de la región anticipa dificultades para identificar, preparar y utilizar datos para la IA.

Experiencias de IA con impacto real

Durante el último Dell Technologies World 2026, realizado en mayo, la compañía compartió casos de organizaciones que ya lograron atravesar la etapa piloto y se encuentran en ejecución real. 

  • Eli Lilly and Company: una farmacéutica multinacional, está usando gemelos digitales para comprimir los tiempos de desarrollo de medicamentos de años a semanas, con impacto directo en el tiempo de acceso de los pacientes a dichos medicamentos.
  • Samsung Electronics: está incorporando IA en la fabricación de semiconductores, desde la prueba de concepto hasta los procesos productivos.

Estas compañías, dentro de la especificidad que las caracteriza, tienen en común haber dejado de gestionar la IA como un proyecto de innovación para empezar a gestionarla como una capacidad del negocio. La experiencia de implementación en distintos sectores demuestra que alcanzar esta etapa requiere una serie de decisiones definitorias:

  • Unificar los esfuerzos de modernización,
  • Llevar el cómputo hacia donde residen los datos,
  • Incorporar seguridad desde el diseño de la infraestructura,
  • Mantener la disciplina operativa necesaria para que los resultados se sostengan en el tiempo.

Una visión integrada en una solución

Estos desafíos evidencian que el éxito de la inteligencia artificial no depende únicamente de los modelos o las aplicaciones, sino de la capacidad de integrar infraestructura, datos y operación en una misma estrategia. En esa línea, Dell AI Factory reúne infraestructura, datos y un ecosistema abierto de socios y servicios para apoyar a las organizaciones en el despliegue y escalamiento de proyectos de IA.

Esa visión integrada es lo que marca la diferencia entre un piloto prometedor y una ejecución con retorno de inversión real. Aquí algunos datos que sí evidencian una clara intención de las organizaciones de Latinoamérica en dar el paso hacia la ejecución real:

  • En el segundo semestre de 2025, se registraron más de USD 60.000 millones en CAPEX/anuncios de infraestructura de data centers y AI
  • Se proyecta que el mercado de centros de datos alcance los 14.300 millones de USD en 2030, aumentando a una tasa compuesta anual del 12,22%
  • La región ya es la tercera del mundo en adopción de IA generativa y su tráfico web hacia soluciones de IA supera su peso demográfico global
  • Entre 35% y 40% de las organizaciones ya trabaja con proveedores de AI/GenAI para avanzar en su implementación

Teniendo en cuenta que las expectativas de retorno sobre la inteligencia artificial continúan creciendo, la capacidad de ejecutar y escalar esta tecnología se perfila como uno de los principales factores de competitividad para las organizaciones de la región.

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