De la madurez digital a la inteligencia aplicada: el próximo paso para las empresas
Madurez en Inteligencia Artificial: ¿qué tan preparadas están las empresas para dar el siguiente paso?
Un diagnóstico de Entaeh revela los principales desafíos de adopción de IA en empresas de Guatemala
Durante un reciente evento sobre inteligencia artificial realizado por Entaeh, encuestamos a representantes de 22 empresas de Guatemala pertenecientes a diferentes industrias, con el objetivo de medir su nivel de preparación frente a la IA en cinco dimensiones clave: datos, procesos, tecnología, uso de IA y nivel de adopción organizacional.
La idea, fue que a través de varias preguntas se pudiera hacer un pequeño diagnóstico sobre el nivel de madurez de sus empresas en cuanto al uso de la Inteligencia Artificial y el paso a seguir. Los resultados: bastante reveladores.
En términos generales, pudimos evidenciar que, aunque existe interés y avance en torno a esta herramienta, muchas organizaciones aún enfrentan brechas importantes para convertir esta tecnología en una capacidad integrada a sus operaciones.
Cinco dimensiones que revelan el nivel de preparación empresarial
Si bien este sondeo no pretendía ser un estudio estadístico representativo del mercado, sí ofrece señales valiosas sobre los principales retos que enfrentan las organizaciones al momento de adoptar IA: la calidad y disponibilidad de los datos, el grado de automatización de sus procesos, la capacidad tecnológica instalada, el uso real de soluciones inteligentes y la preparación cultural para incorporar nuevas formas de trabajo:
1. Datos: el desafío de contar con información confiable
Solo el 36,36% de los participantes considera que sus datos están unificados y son confiables. Esto indica que la mayoría de las empresas percibe que su información aún se encuentra parcialmente integrada, lo que puede limitar la toma de decisiones basada en datos.
2. Procesos: una oportunidad para avanzar en automatización
Ningún participante indicó contar con procesos totalmente estandarizados e inteligentes. El 90,9% los considera parcialmente automatizados, mientras que algunas empresas aún identifican procesos manuales, lo que evidencia una oportunidad importante para avanzar en automatización y optimización operativa.
3. Tecnología: una base cloud que todavía presenta diferencias
El 50% afirma contar con tecnología cloud, escalable e integrada, mientras que el resto opera con integraciones puntuales o tecnología desactualizada. Esto muestra una base tecnológica relevante, pero todavía desigual entre las organizaciones participantes.
4. Uso de IA: de las pruebas aisladas a la integración empresarial
Solo un participante, equivalente al 4,55%, indicó que utiliza IA integrada en sus procesos. La mayoría la emplea en casos específicos o pruebas aisladas, lo que sugiere que la adopción aún se encuentra en una etapa exploratoria.
5. Adopción organizacional: el reto de construir una cultura basada en datos
Apenas el 9,09% indicó tener una cultura basada en datos. La mayoría se encuentra en una etapa de equipos piloto, mientras que algunas organizaciones todavía evidencian resistencia al cambio.
Un panorama que también se refleja en América Latina
Precisamente, este panorama coincide con lo señalado en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial ILIA 2025, elaborado por CENIA en colaboración con CEPAL, en donde se señala que América Latina muestra avances, pero también una alta heterogeneidad: más de un tercio de los países evaluados permanece en etapas iniciales, con ecosistemas incipientes y capacidades limitadas.
De los resultados a una estrategia de transformación
Más allá de los porcentajes, el verdadero valor de este ejercicio está en convertir la información recolectada en una visión accionable, identificar brechas específicas por cliente, reconocer patrones de madurez y proponer iniciativas alineadas con las necesidades reales de cada organización.
Por ejemplo, una empresa con datos parcialmente integrados podría requerir una iniciativa de gobierno y calidad de datos; una organización con procesos manuales podría avanzar hacia automatización o minería de procesos; y una compañía que ya realiza pruebas de IA podría estar lista para definir casos de uso más robustos e integrados a sus sistemas de negocio.
El siguiente paso: fortalecer las capacidades para aprovechar la IA
En conjunto, los resultados muestran que las empresas participantes cuentan con una base tecnológica relativamente avanzada, pero aún deben fortalecer capacidades clave en gestión de datos, automatización de procesos, adopción operativa de IA y cultura organizacional orientada a la información.
Esto abre una oportunidad concreta para acompañar a las organizaciones en la construcción de rutas de transformación más precisas, priorizadas y conectadas con sus retos de negocio.
Entaeh: acompañando la evolución hacia una IA con impacto real
Medir la madurez en IA no solo permite entender el punto de partida; también ayuda a definir el próximo movimiento estratégico para generar impacto real, algo en lo que Entaeh lleva años acompañando a sus clientes.
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