La escena lo dice todo. En la sala de juntas, el presidente pregunta qué está haciendo la compañía con inteligencia artificial. La respuesta llega rápido: pilotos, asistentes virtuales, automatizaciones. Nadie menciona el problema de fondo.
Sinnetic, firma colombiana especializada en analítica y estrategia de datos, pasó dos años midiendo el nivel de madurez analítica de diez compañías líderes en Colombia. Los sectores cubiertos incluyeron telecomunicaciones, salud, agroindustria, farmacéutico, consumo masivo y BPO. El diagnóstico fue contundente: siete de cada diez empresas quedaron por debajo del 20 % en capacidades analíticas. Solo una superó el 30 %.
La distancia frente a referentes internacionales es difícil de disimular. Estimaciones de Aryng ubican a Netflix alrededor del 60 %. Las empresas colombianas medidas por Sinnetic apenas se acercan al 20 %. La brecha no es técnica en su origen; es estratégica.
«Las organizaciones se están lanzando a implementar IA seducidas por la tecnología, cuando la pregunta real es otra: ¿qué problema de negocio están tratando de resolver? La IA es un habilitador, no un fin», explicó María Elvira Restrepo, CEO de Sinnetic.
El patrón se repite con una regularidad que ya no sorprende a los consultores del sector. Los primeros pilotos funcionan, las demostraciones convencen y los equipos celebran. La dificultad aparece cuando la compañía intenta escalar esos proyectos y descubre que sus datos están dispersos, tienen problemas de calidad o simplemente no existen para responder las preguntas más importantes del negocio. Varias organizaciones, según Sinnetic, todavía consolidan información en hojas de cálculo mientras avanzan en iniciativas de inteligencia artificial generativa.
«Un modelo de inteligencia artificial es tan bueno como los datos que lo alimentan. Sin información confiable, integrada y con trazabilidad, la IA difícilmente genera ventajas competitivas sostenibles», advirtió Restrepo.
Los resultados del estudio también derribaron uno de los mitos más extendidos sobre transformación digital: pertenecer a un sector intensivo en tecnología no garantiza mayor madurez analítica. Algunas empresas agroindustriales mostraron mejores indicadores que organizaciones de salud, y compañías tradicionales terminaron más avanzadas que firmas mucho más digitalizadas. La diferencia no apareció en el sector económico. Lo que cambió el resultado, según Sinnetic, fue la decisión de tratar los datos como un activo estratégico.
Hay dashboards, herramientas nuevas y equipos motivados en muchas de estas organizaciones. Lo que falta, según el diagnóstico de la firma, es una estrategia capaz de conectar todo el sistema: gobierno de datos, información integrada y un propósito claro de generación de valor. Sin eso, concluye Restrepo, «la IA no será una ventaja competitiva. Será un gasto».
La discusión dentro de las empresas colombianas empieza a cambiar de eje. Ya no gira solamente alrededor de quién tiene inteligencia artificial. Empieza a centrarse en quién realmente está listo para usarla.
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El cuadro que describe Sinnetic es el de una economía que corre sin haber atado los cordones. La presión de las juntas directivas por mostrar proyectos de IA es comprensible en un entorno competitivo global, pero la inversión sin infraestructura de datos es, en el mejor de los casos, dinero desperdiciado y, en el peor, una distorsión de prioridades que retrasa la modernización real.
Para la libre empresa colombiana, la lección es incómoda pero valiosa: la ventaja competitiva no la otorga la herramienta más cara ni el piloto más vistoso. La construye quien toma decisiones con información confiable. En ese juego, la disciplina analítica no es un lujo técnico; es la condición mínima para que cualquier inversión en tecnología tenga sentido.
