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Inteligencia Artificial y Business Intelligence: cómo las pymes chilenas pueden anticipar el futuro de los negocios

  • Staff Unegocios
  • agosto 26 2025

Juan Pablo Forno, director académico del Diplomado en Inteligencia Artificial, Estrategia y Aplicaciones de Negocios de la Universidad de Chile, explica cómo la integración de IA y BI está transformando sectores como el retail, la agricultura y la salud. Destaca que el gran desafío no es la tecnología, sino el talento y el liderazgo capaces de aplicarla estratégicamente.

La Inteligencia Artificial (IA) y el Business Intelligence (BI) dejaron de ser conceptos lejanos reservados para las grandes corporaciones. Hoy, gracias a la nube y al software de código abierto, están cada vez más al alcance de las pymes. Sin embargo, el verdadero reto no está en la adopción tecnológica, sino en la capacidad de las organizaciones para contar con talento que conecte los datos con la estrategia de negocio.

Así lo afirma Juan Pablo Forno, director académico del Diplomado en Inteligencia Artificial, Estrategia y Aplicaciones de Negocios FEN UCHILE Unegocios, quien compara al BI con “una brújula que organiza los datos del pasado y del presente” y a la IA con “un radar que mira hacia adelante”. La integración de ambas herramientas, explica, permite a las empresas dejar de reaccionar cuando los cambios ya ocurrieron y comenzar a anticipar tendencias. “Por ejemplo, un negocio que vende productos de temporada puede usar BI para analizar las ventas históricas, pero con IA puede predecir qué artículos se venderán más la próxima semana según el clima, la demanda online o incluso las redes sociales”, señala.

Sectores más preparados

En Chile y Latinoamérica, algunos sectores ya muestran mayor preparación para dar este salto. Según Forno, el retail es uno de los más avanzados, al vivir de comprender al cliente y anticipar sus necesidades. También el sector financiero no bancario, como fintech y cajas de compensación, que necesitan predecir riesgos y segmentar clientes. La agriculturaaparece como un área clave, capaz de usar IA para cruzar datos de clima, sensores de humedad y precios internacionales para decidir qué sembrar y cuándo cosechar. En tanto, la salud podría beneficiarse en la gestión de pacientes y recursos. “La tecnología está lista, los sectores también. Lo que se necesita ahora es decisión empresarial y liderazgo que impulse la adopción”, enfatiza.

La importancia de los datos

El académico recuerda que la IA es como un motor que depende del “combustible” de los datos. En este sentido, la calidad es más importante que la cantidad. “Si los registros de clientes están incompletos o con errores, ningún algoritmo podrá dar buenas recomendaciones. Lo que hace la diferencia es la disciplina en la gestión de la información: registrar bien, limpiar errores y usar fuentes confiables”, explica. La velocidad también resulta clave: datos actualizados casi en tiempo real permiten anticipar decisiones, mientras que reportes atrasados solo perpetúan la reacción tardía.

Un roadmap realista para pymes

En esta misma línea, con recursos más limitados, las pymes deben evitar caer en proyectos tecnológicos desproporcionados. Forno recomienda avanzar de manera gradual y con foco en problemas concretos. “El error más común es querer hacerlo todo al mismo tiempo. El camino debe partir por identificar un dolor de negocio, aprovechar lo que ya existe y después aplicar pilotos acotados que permitan medir impacto y aprender”, indica. Un roadmap bien diseñado, añade, transforma la inversión tecnológica en una herramienta rentable que crece al ritmo del negocio.

Liderazgo digital: visión, confianza y ética

Más allá de la capacitación técnica, la clave está en el tipo de liderazgo. “La transformación digital no se trata solo de instalar software: se trata de cómo se lidera a las personas”, plantea Forno. Un liderazgo digital efectivo debe combinar visión, para conectar la tecnología con objetivos comerciales; confianza, para enfrentar los temores de los colaboradores ante la IA; y ética, para garantizar un uso responsable de los datos. “No todo lo que la IA permite hacer es correcto. Hay que cuidar la información de los clientes y mantener siempre al ser humano en el centro”, sostiene.

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