miércoles, 21 de mayo de 2025

¿Por qué los emprendedores reinvierten en eficiencia y cautela en un ciclo económico incierto?


Este post analiza cómo los emprendedores latinoamericanos responden a un ciclo económico incierto mediante eficiencia, cautela e innovación. A partir de informes de organismos multilaterales, estudios empresariales y testimonios sectoriales, se examinan desafíos macroeconómicos, acciones públicas recientes y estrategias empresariales. El análisis integra evidencia regional para explicar por qué la optimización operativa y la prudencia financiera se consolidan como ejes centrales de la toma de decisiones emprendedoras actuales.

Emprendimientos en Latinoamérica

📊 Número de emprendimientos y ecosistemas por país

En Colombia, el ecosistema emprendedor muestra más de 2 126 startups activas en 2025, colocando al país como el tercero más grande de la región en cantidad de iniciativas tecnológicas, con Bogotá liderando la actividad local (1 074 nuevas empresas en 2024).

Según un reporte del Inter-American Development Bank (IDB) y Finnovista, el ecosistema fintech en América Latina y el Caribe alcanzó 3 069 startups en 2023, un crecimiento de más de 340 % desde 2017. Brasil lidera con ~24 % del total regional, seguido por México (20 %), Colombia (13 %) y Argentina y Chile (10 % cada uno).

📍 Distribución por sector y localización

El sector fintech domina gran parte del crecimiento de startups en la región, con segmentos fuertes en pagos, préstamos y finanzas corporativas.

En Colombia, la distribución geográfica del emprendimiento tecnológico ha evolucionado: Bogotá y Antioquia concentran cerca del 80 % de startups, pero otras ciudades como Cali y Barranquilla han mostrado incrementos en participación.

Datos complementarios señalan que en países como Chile y México, la proporción de emprendimientos centrados en servicios empresariales (B2B) varía entre 10 % y 22 %, mientras que los negocios orientados al consumidor aún dominan.

🧠 Otras estadísticas relevantes

Estudios de GEM y otros informes sectoriales indican que alrededor de un tercio de las mujeres en Latinoamérica quiere emprender, con un 21 % creando negocios, y que una significativa mayoría de emprendimientos juveniles son autofinanciados debido al limitado acceso formal al crédito.

Análisis contextual macroeconómico de Latinoamérica

📉 Crecimiento económico moderado y prolongado

La región presenta un crecimiento económico bajo y desigual: la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL) proyecta un avance del 2,2 % en 2024 y del 2,4 % en 2025, reflejando una trampa de bajo crecimiento persistente que limita la creación de empleo y la inversión productiva. Este ritmo es inferior al promedio global y evidencia la necesidad de reformas estructurales para incentivar productividad, inversión y empleo formal.

📈 Inflación: moderación con diferencias nacionales

La inflación regional ha mostrado restricciones a la baja en 2025, influenciada por menores precios internacionales de alimentos y energía, así como por la normalización de cadenas de suministro. No obstante, existe heterogeneidad entre economías: mientras algunos países logran acercarse a metas de inflación moderada, otros enfrentan presiones más persistentes que complican la previsión empresarial y la estabilidad de precios internos.

💱 Volatilidad cambiaria y riesgos externos

Las monedas de varios países latinoamericanos han experimentado depreciaciones frente al dólar atribuibles a tensiones globales, cambios en la demanda de materias primas y políticas comerciales externas. Esto genera incertidumbre sobre costos de importación, márgenes empresariales y capacidad de planificación a largo plazo. Además, la volatilidad de los flujos de capital y las incertidumbres geopolíticas refuerzan la cautela en decisiones de inversión empresarial.

🏦 Acceso al crédito y financiamiento empresarial

El acceso al crédito sigue siendo limitado y caro en varios mercados de la región, debido a restricciones fiscales, elevados déficits y altos costos de financiamiento externo. La presión sobre la deuda pública y la necesidad de mantener políticas fiscales prudentes restringen el espacio de las autoridades monetarias para facilitar crédito a empresas, en particular a pequeñas y medianas, que son cruciales para innovación y empleo.

📊 Variables adicionales que impactan la planificación

En este contexto macroeconómico de moderación del crecimiento, inflación aún significativa, tipos de cambio inestables y crédito restringido, la planificación empresarial se vuelve más desafiante. Las empresas deben considerar escenarios con menor demanda agregada, volatilidad en costos de insumos y mayores exigencias de liquidez. Esto obliga a fortalecer estrategias de gestión del riesgo, diversificación de mercados y enfoque en productividad interna.

Los emprendedores responden a los desafíos del nuevo ciclo económico


Los emprendedores en América Latina están respondiendo al nuevo ciclo económico con estrategias centradas en eficiencia, cautela financiera y redefinición de modelos de negocio. Informes de la CEPAL y el Banco Mundial señalan que, ante bajo crecimiento e inflación persistente, las empresas priorizan control de costos, productividad y gestión de liquidez. Estudios de EY (2025) muestran además un mayor uso de tecnología e inteligencia artificial para optimizar operaciones, mejorar decisiones y compensar la volatilidad cambiaria y la incertidumbre macroeconómica regional actual y creciente.

Desde una perspectiva regional, organismos como el BID y el World Economic Forum destacan que los emprendedores están combinando adaptación operativa con visión estratégica de largo plazo. Frente al acceso restringido al crédito y a entornos regulatorios cambiantes, se observa una mayor diversificación de mercados, alianzas colaborativas y adopción de modelos digitales. Estas respuestas, respaldadas por datos oficiales, reflejan una transición hacia emprendimientos más resilientes, basados en innovación, datos y capacidad de ajuste continuo ante shocks externos regionales, macroeconómicos y competitivos actuales globales.

Silvia Torres Carbonell, miembro del Consejo Directivo de ASEA, subraya que los emprendedores y pymes “han empezado a darse cuenta que tienen que ser más competitivas y que su rentabilidad ya no puede estar dada por el aumento constante de precios”, lo que refleja una adaptación hacia eficiencia operativa y control de costos ante el entorno económico desafiante.

Matías Seijas, CEO de la marca Luxo, destaca que ante el nuevo paradigma económico “tenemos que ser productivos y eficientes, compramos solo lo que necesitamos, y controlamos todo”, indicando que las decisiones empresariales se han vuelto más cautelosas y focalizadas en la eficiencia interna.

Susana Cordeiro Guerra, Vicepresidenta para América Latina y el Caribe del Banco Mundial, afirma que “el emprendedor es el actor crítico en el desarrollo” y que la región necesita reformas que fortalezcan el entorno para que la innovación, la creación de empleo y la productividad prosperen.

En un contexto más amplio, expertos reunidos en eventos internacionales destacan que los emprendedores “deben tolerar el fracaso y pensar global” para crear empresas que resuelvan problemas significativos y generen empleo, subrayando la necesidad de una visión expansiva y resiliente.

Los emprendedores describen ajustes concretos en sus modelos de negocio para enfrentar el entorno económico desafiante. Por ejemplo, Matías Seijas, CEO de Luxo, señala que “tenemos que ser productivos y eficientes, compramos solo lo que necesitamos y controlamos todo”, reflejando una gestión estricta de inventarios y costos que permite mantener márgenes pese a la inflación y la volatilidad del mercado. Asimismo, Santiago Ortúzar, de Cerveza Ortúzar, comenta que ajustaron precios con cautela y optimizaron procesos para sostener competitividad sin trasmitir toda la presión inflacionaria a sus consumidores.

Otros testimonios resaltan cómo la planificación de inversiones cambió de enfoque. Juan Pablo, empresario de Casa Vegana, relata que revisaron inversiones en tecnología y automatización para reducir dependencia de mano de obra costosa y mejorar eficiencia operativa a largo plazo. Estas experiencias locales recogidas por Infobae muestran que, ante un ciclo económico complejo, los líderes empresariales priorizan control de gastos, revisión de precios estratégicos y adopción de herramientas digitales para gestionar riesgos y conservar liquidez dentro de un contexto macroeconómico incierto en América Latina.

Los gobiernos responden


Los gobiernos de la región han implementado medidas económicas y reformas estructurales significativas para enfrentar la incertidumbre global y fortalecer el entorno empresarial. En Argentina, el gobierno de Javier Milei ha avanzado en la liberalización del mercado mediante la reducción de controles cambiarios, la eliminación de barreras arancelarias, la simplificación regulatoria y la apertura a la inversión extranjera, lo cual busca atraer capital y expandir oportunidades comerciales tras años de restricciones económicas rígidas. Estas reformas, incluyendo un acuerdo de financiamiento con el Fondo Monetario Internacional, están orientadas a restaurar la estabilidad macroeconómica y facilitar la operación y crecimiento de negocios en un contexto tradicionalmente volátil.

En otros países, también se evidencian acciones públicas dirigidas a dinamizar el sector productivo y el acceso al financiamiento, especialmente para pymes y emprendimientos. La CEPAL ha propuesto la creación de un fondo nacional en México para ampliar garantías y mejorar el financiamiento para PYMES, buscando alcanzar un objetivo de 30 % de crédito empresarial estable, lo que podría potenciar la resiliencia productiva y la integración en cadenas de valor estratégicas. Simultáneamente, medidas como la eliminación de requisitos regulatorios redundantes para emisores MiPyME en Argentina y políticas de estabilidad de precios en combustibles en México muestran esfuerzos de los gobiernos para reducir costos operativos y mejorar la competitividad en medio de un panorama regional de crecimiento moderado.

Conclusiones


Los emprendedores en América Latina reinvierten en eficiencia y cautela porque el contexto macroeconómico 2024–2025 está marcado por bajo crecimiento, inflación aún presente, volatilidad cambiaria y acceso restringido al crédito. Estas condiciones reducen los márgenes de error y obligan a priorizar la sostenibilidad financiera sobre la expansión acelerada. La eficiencia operativa se convierte así en un mecanismo de defensa para proteger liquidez, mantener competitividad y asegurar continuidad en mercados altamente inestables y sensibles a shocks externos.

Asimismo, la incertidumbre política y regulatoria, junto con cambios en la demanda y mayor competencia, impulsa a los emprendedores a adoptar estrategias prudentes y flexibles. La reinversión en tecnología, automatización y control de costos permite responder con mayor rapidez a fluctuaciones del entorno, optimizar procesos y tomar decisiones basadas en datos. Esta cautela no implica inmovilismo, sino una forma de crecimiento inteligente que prioriza productividad, resiliencia y adaptación estratégica frente a escenarios impredecibles.

Finalmente, las acciones públicas recientes y las señales de transición económica refuerzan la necesidad de prudencia. Aunque se observan reformas orientadas a la estabilización y apertura de mercados, sus efectos aún son graduales y desiguales. Ante este escenario, los emprendedores eligen fortalecer sus capacidades internas antes de asumir riesgos mayores. Reinvertir en eficiencia y cautela se consolida, así, como una respuesta racional y estratégica para navegar un ciclo económico incierto y construir bases sólidas para el crecimiento futuro.

Referencias


  • Abad Palacios Dueñas, E., & Ruiz Cedeño, S. M. (2020). El emprendimiento en América Latina: Un análisis de su etimología, tipología y proceso. ECA Sinergia, 11(2), 47–58. https://www.redalyc.org/journal/5885/588563773004/html/ 
  • Banco Interamericano de Desarrollo. (s. f.). Publicaciones y datos. https://www.iadb.org/
  • Banco Mundial. (s. f.). World Bank Open Data. https://data.worldbank.org/
  • Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (s. f.). CEPALSTAT. https://www.cepal.org/
  • Ernst & Young Consultores Limitada. (2025). Desafíos y tendencias de las empresas en Latinoamérica 2025. EY.
  • Fondo Monetario Internacional. (s. f.). World Economic Outlook (WEO). https://www.imf.org/external/datamapper/datasets/WEO/
  • Leyva, R. E. S. (2022). Resiliencia del emprendimiento mexicano ante contextos de crisis económicas. Redalyc. https://www.redalyc.org/journal/212/21273974008/21273974008.pdf
  • Ho, S.-Y., & Beri, P. B. (2025). Entrepreneurship and business cycles: Global evidence. MPRA Paper. https://mpra.ub.uni-muenchen.de/123786/1/MPRA_paper_123786.pdf
  • Sparano Rada, Humberto. (2014). Emprendimiento en américa latina y su impacto en la gestión de proyectos. Dimensión Empresarial, 12(2), 95-106. Retrieved February 09, 2026, from http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1692-85632014000200008&lng=en&tlng=es.
  • Reddit. (2025, marzo). Cómo se adaptan los emprendedores al nuevo ciclo [Publicación en el foro r/NegociosArgentina]. Reddit. https://www.reddit.com/r/NegociosArgentina/comments/1jo59zt/c%C3%B3mo_se_adaptan_los_emprendedores_al_nuevo_ciclo/
  • World Economic Forum. (s. f.). Reports. https://www.weforum.org/reports

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martes, 15 de abril de 2025

Tendencias tecnológicas que redefinen la gestión empresarial en 2025


Este post analiza los principales desafíos y tendencias que enfrentan las empresas latinoamericanas en 2025, a partir de una encuesta regional a altos ejecutivos. Se examinan riesgos externos, prioridades internas y el rol estratégico de la tecnología, destacando la inteligencia artificial, la eficiencia operativa y la adaptación regulatoria como ejes clave para la toma de decisiones empresariales en contextos de alta incertidumbre regional.

EY: shape the future with confidence


EY (anteriormente Ernst & Young) es una firma global de servicios profesionales especializada en auditoría, consultoría, fiscalidad, estrategia y transacciones, con más de 400 000 profesionales en más de 150 países y reconocida como parte de las «Big Four» del sector. El enfoque “Shape the future with confidence” es su propuesta estratégica para ayudar a organizaciones a enfrentar retos complejos, crear valor sostenible y tomar decisiones basadas en innovación, talento y tecnología, aunando soluciones, datos y habilidades para construir un futuro sólido con confianza. (Ir)

La organización ha publicado el tercer estudio latinoamericano sobre la perspectiva de los retos que enfrentan las compañías en la región y las principales tendencias que marcarán a las industrias en los próximos años.

El documento presenta la tercera encuesta regional de EY sobre desafíos y tendencias empresariales en Latinoamérica para 2025, basada en la opinión de 1.720 ejecutivos de 18 países. Analiza riesgos externos como la economía local y la incertidumbre política, junto con desafíos internos centrados en eficiencia operativa, crecimiento, transformación digital e innovación y cambios estructurales del entorno competitivo regional.

Asimismo, el informe identifica a la inteligencia artificial como la tendencia y tecnología más influyente, acompañada por analítica de datos, ciberseguridad y automatización. Examina expectativas sobre la relación con Estados Unidos y concluye que las empresas deben adoptar estrategias flexibles, apoyadas en tecnología, para mejorar productividad, gestionar incertidumbre y sostener su competitividad en escenarios económicos volátiles de la región.

Descargar el informe original.

Desafíos y Tendencias tecnológicas

Entre los principales desafíos externos destacan el escenario económico local, la incertidumbre política, la entrada de nuevos competidores, los cambios en la demanda de los clientes, los riesgos propios de cada sector y la volatilidad macroeconómica global, incluyendo tipo de cambio y regulaciones. En el plano interno, las empresas priorizan las mejoras operacionales, la productividad y la reducción de costos, seguidas por el crecimiento de la participación de mercado, la tecnología y la transformación digital, la estrategia y transformación del negocio, la innovación, la experiencia del cliente, la liquidez financiera, la automatización de procesos y la agilidad organizacional. Respecto a las tendencias que marcarán a las industrias, la inteligencia artificial emerge como la más relevante, acompañada por el foco en la innovación, la productividad impulsada por la tecnología, la ciberseguridad, la digitalización e industria 4.0, el uso estratégico de los datos, la adaptación regulatoria, los ecosistemas de cooperación y el trabajo remoto o híbrido. En coherencia con estas tendencias, las principales tecnologías en las que las empresas planean invertir son la inteligencia artificial, analytics y big data, ciberseguridad avanzada, cloud, inteligencia artificial generativa, conectividad 5G, internet de las cosas, tecnologías sostenibles, robótica y biometría. Finalmente, el informe aborda la relación con Estados Unidos, donde una mayoría de ejecutivos anticipa vínculos buenos o neutrales, con un impacto mayormente neutral o positivo en sus negocios, aunque persiste un nivel relevante de incertidumbre asociado a la política comercial estadounidense.

Principales desafíos externos

Los principales desafíos externos identificados incluyen el escenario económico local como mayor preocupación, seguido de la incertidumbre política interna y la entrada de nuevos competidores globales y locales. También destacan los cambios en la demanda de clientes, los riesgos propios de cada sector, el contexto económico global, las tensiones geopolíticas, la volatilidad cambiaria, los cambios regulatorios y las disrupciones tecnológicas emergentes actuales.

Desafíos internos

En el ámbito interno, las empresas latinoamericanas priorizan las mejoras operacionales, la productividad y la reducción de costos para sostener la rentabilidad. Otros desafíos relevantes son el crecimiento de la participación de mercado, la tecnología y transformación digital, la estrategia del negocio, la innovación, la experiencia del cliente, la gestión financiera, la automatización de procesos y el fortalecimiento de la agilidad organizacional.

Tendencias que marcarán a las industrias

Las tendencias que marcarán a las industrias en los próximos años están dominadas por la inteligencia artificial, considerada la más influyente. Le siguen el foco en la innovación, la productividad impulsada por tecnología, la ciberseguridad, la digitalización e industria 4.0, el uso de datos como activo transversal, la adaptación regulatoria, los ecosistemas de cooperación y el trabajo remoto o híbrido sostenible empresarial.

Tecnologías en las que invertirán las empresas

En coherencia con estas tendencias, las empresas planean invertir principalmente en inteligencia artificial, analytics y big data, y ciberseguridad avanzada. También priorizan cloud, inteligencia artificial generativa, conectividad 5G e internet de las cosas. Otras tecnologías relevantes son las tecnologías sostenibles, la robótica de procesos y la identificación biométrica, orientadas a eficiencia, seguridad y competitividad futura regional empresarial sostenida largo plazo estratégico continuo.

Relación con Estados Unidos

La relación con Estados Unidos es percibida con moderado optimismo por los ejecutivos latinoamericanos. Cerca de la mitad anticipa vínculos buenos o muy buenos, mientras una proporción relevante espera neutralidad. En términos de impacto empresarial, predomina la visión de efectos neutros o positivos, aunque persiste incertidumbre asociada a la política comercial, arancelaria y geopolítica de la nueva administración estadounidense actual futura regional.

La siguiente tabla muestra los desafíos de las empresas, país por país, en Latinoamérica:

País / RegiónPrincipal desafío internoSegundo desafíoTercer desafío
ArgentinaMejoras operacionales, productividad y reducción de costos / Tecnología y transformación digital (empate)Estrategia y transformación del negocio
BoliviaLiquidez, gestión financiera y control internoMejoras operacionales, productividad y reducción de costosTecnología y transformación digital
Centroamérica y CaribeMejoras operacionales, productividad y reducción de costosEstrategia y transformación del negocioAgilidad, flexibilidad y adaptación de la empresa
BrasilMejoras operacionales, productividad y reducción de costosCrecimiento de participación de mercadoTecnología y transformación digital
ChileMejoras operacionales, productividad y reducción de costosCrecimiento de participación de mercadoEstrategia y transformación del negocio
ColombiaEstrategia y transformación del negocioTecnología y transformación digitalCrecimiento de participación de mercado
EcuadorCrecimiento de participación de mercadoEstrategia y transformación del negocioInnovación
MéxicoCrecimiento de participación de mercadoTecnología y transformación digitalMejoras operacionales, productividad y costos
ParaguayCrecimiento de participación de mercadoTecnología y transformación digitalMejoras operacionales, productividad y costos
PerúTecnología y transformación digitalMejoras operacionales, productividad y costosCrecimiento de participación de mercado
UruguayEstrategia y transformación del negocioMejoras operacionales, productividad y costosCrecimiento de participación de mercado
VenezuelaLiquidez, gestión financiera y control internoCrecimiento de participación de mercadoMejoras operacionales, productividad y costos

Análisis de los resultados


Un análisis comparativo revela patrones comunes y diferencias relevantes entre los países. La eficiencia operativa y reducción de costos predominan en economías con mayor presión macroeconómica, mientras que el crecimiento de mercado lidera en países con mayores oportunidades comerciales. La transformación digital y la estrategia del negocio emergen como prioridades transversales, especialmente en mercados más dinámicos. Asimismo, en contextos de mayor inestabilidad financiera, la liquidez y el control interno adquieren mayor relevancia estratégica.

Los patrones regionales muestran que en América del Sur las empresas priorizan la eficiencia operativa, la transformación digital y la estrategia del negocio como respuesta a entornos económicos volátiles. En México y Centroamérica predomina el foco en el crecimiento de la participación de mercado y la adaptación estratégica. En países con mayores restricciones macroeconómicas, como Venezuela y Bolivia, la liquidez y el control financiero se consolidan como desafíos críticos, reflejando realidades económicas más frágiles.

Desafíos empresariales
El siguiente mapa de calor regional que muestra la intensidad de los principales desafíos empresariales por país, utilizando cuatro ejes clave: eficiencia operativa, crecimiento de mercado, transformación digital y liquidez/control financiero.


La gráfica muestra lo siguiente:
  • Patrones comunes, como la alta prioridad de eficiencia operativa en Argentina, Brasil y Chile.
  • Focos estratégicos diferenciados, como el crecimiento de mercado en México, Ecuador y Paraguay.
  • Contextos financieros críticos, donde la liquidez es más intensa en Bolivia y Venezuela.
  • Relevancia transversal de la transformación digital, especialmente en Perú y Colombia.

Relación tendencias tecnologías y resultados empresariales

El siguiente diagrama de relación, vincula de forma visual tendencias, tecnologías habilitadoras y resultados empresariales; la Columna izquierda muestra las tendencias: inteligencia artificial, innovación, digitalización y ciberseguridad; la Columna central, las tecnologías: IA, GenAI, Big Data, Cloud y RPA; la Columna derecha, los resultados: eficiencia operativa, productividad, competitividad y toma de decisiones. Las líneas muestran cómo las tendencias impulsan tecnologías específicas, que a su vez generan resultados empresariales concretos.


Relación desafíos externos e Internos

El siguiente gráfico permite identificar qué presiones externas activan prioridades internas específicas:

El gráfico muestra que las presiones externas actúan como detonantes directos de prioridades internas específicas dentro de las empresas latinoamericanas. El escenario económico local presenta una relación alta con la eficiencia operativa, evidenciando que contextos de bajo crecimiento e inestabilidad obligan a las organizaciones a optimizar costos y productividad. La incertidumbre política se vincula fuertemente con la transformación digital, ya que la tecnología permite mayor flexibilidad, resiliencia y capacidad de adaptación ante cambios regulatorios y de entorno.

La entrada de nuevos competidores activa principalmente la estrategia y transformación del negocio, reflejando la necesidad de redefinir modelos de negocio y propuestas de valor para sostener la competitividad. Los cambios en la demanda de clientes impulsan el crecimiento de participación de mercado, orientando a las empresas a ajustar portafolios, canales y enfoques comerciales. Finalmente, los riesgos propios del sector se asocian con mayor intensidad a la innovación, entendida como la capacidad de desarrollar soluciones diferenciadas frente a entornos industriales complejos. En conjunto, el gráfico evidencia una lógica de respuesta estratégica coherente entre entorno y gestión interna.

Conclusiones

El estudio evidencia que las empresas latinoamericanas enfrentan un entorno externo altamente desafiante, marcado por bajo crecimiento económico, incertidumbre política y mayor competencia. Estas presiones obligan a las organizaciones a replantear sus modelos de gestión, priorizar la eficiencia operativa y fortalecer su capacidad de adaptación estratégica. La lectura integrada del contexto confirma que la resiliencia empresarial se ha convertido en un factor clave de supervivencia y sostenibilidad regional.

En el plano interno, las conclusiones muestran una clara orientación hacia la optimización de costos, la productividad y el crecimiento de mercado, apoyadas en procesos de transformación digital e innovación. La tecnología deja de ser un habilitador accesorio para convertirse en un eje central de la estrategia. Las empresas que logren alinear estrategia, agilidad organizacional y experiencia del cliente estarán mejor posicionadas frente a la volatilidad del entorno.

Finalmente, la inteligencia artificial se consolida como el principal motor de cambio para las empresas de la región, tanto como tendencia como en intención de inversión. Junto con analítica, ciberseguridad y automatización, permite responder de manera más efectiva a los desafíos externos. En este contexto, adoptar una visión estratégica, flexible y basada en datos resulta esencial para construir competitividad y confianza a largo plazo.

Referencias

Banco Mundial. (2025). Global economic prospects: January 2025. World Bank Group.

Comisión Económica para América Latina y el Caribe. (2025). Balance preliminar de las economías de América Latina y el Caribe 2024. CEPAL.

Ernst & Young. (2025). Desafíos y tendencias de las empresas en Latinoamérica 2025. EY Consultores Limitada.

Ernst & Young Consultores Limitada. (2025). Desafíos y tendencias de las empresas en Latinoamérica 2025. EY.

McKinsey & Company. (2025). Technology trends outlook 2025. McKinsey Global Institute.

World Economic Forum. (2025). Global risks report 2025 (20th ed.). WEF.

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miércoles, 19 de marzo de 2025

El lado oscuro de la automatización

 

En esta publicación exploraremos, críticamente, las consecuencias negativas de la automatización, la inteligencia artificial y las redes sociales. En estos momentos, se destaca cómo el uso excesivo de pantallas se correlaciona con problemas de salud mental y soledad, afectando a diversas edades globalmente. Además, se advierte sobre los peligros de la IA, incluyendo la pérdida de empleos, la manipulación informativa y las amenazas a la privacidad, resaltando la concentración de poder tecnológico. Finalmente, se subraya la importancia de la reflexión y la acción para mitigar estos impactos adversos.

El lado oscuro de la automatización


Adicción a las pantallas


La adicción a pantallas se ha convertido en una problemática global con implicaciones significativas para la salud y el bienestar de las personas de todas las edades. China ha implementado medidas para restringir el tiempo de uso de dispositivos digitales en niños y adolescentes, buscando mitigar una adicción masiva a redes sociales y pantallas. En Estados Unidos, se ha correlacionado un aumento en los accidentes de tránsito con la adicción a los teléfonos, y se ha observado un incremento notable en los casos de depresión y ansiedad, especialmente entre adolescentes y jóvenes adultos, coincidiendo con la masificación de los smartphones y las redes sociales. Esta situación se replica en otros países como Canadá, Inglaterra, Australia y Nueva Zelanda, donde la distribución generalizada de smartphones parece ser un punto de inflexión.


Desde la perspectiva académica, la adicción a pantallas, también denominada "uso problemático de internet" o "adicción a dispositivos electrónicos", se caracteriza por un patrón de uso excesivo y compulsivo que genera consecuencias negativas en diversas áreas de la vida del individuo [Montag et al., 2019]. Este comportamiento se manifiesta a través de una preocupación constante por la pantalla, la pérdida de control sobre el tiempo de uso, la necesidad de incrementar progresivamente el tiempo de exposición para obtener la misma satisfacción (tolerancia), y la aparición de síntomas de abstinencia (irritabilidad, ansiedad) al intentar reducir o interrumpir el uso [Kuss & Griffiths, 2012].

Las consecuencias de la adicción a pantallas son diversas y afectan tanto la salud física como mental y social. El uso excesivo se asocia con un mayor riesgo de depresión y ansiedad [Chou & Edge, 2012], dificultades para conciliar el sueño, problemas de concentración y rendimiento académico o laboral [Rosen, Carrier, & Cheever, 2013]. Además, la priorización del tiempo en pantalla puede reducir las oportunidades de interacción social en el mundo real, lo cual es crucial para el desarrollo del cerebro en infantes y niños pequeños y para el desarrollo profesional en adultos. Paradójicamente, a pesar de la conectividad virtual, la adicción a pantallas se ha vinculado con un aumento en los niveles de soledad.

Abordar la adicción a pantallas requiere un enfoque multifacético. La fuente sugiere que prohibir no es la solución más efectiva, especialmente en niños y adolescentes, quienes aprenden por imitación de sus padres. Por ello, cambiar los hábitos de los adultos es fundamental. Fomentar la participación en deportes y actividades extracurriculares puede ser beneficioso, siempre y cuando los jóvenes disfruten de estas actividades y no sean forzados a realizarlas. La clave parece residir en encontrar un equilibrio entre el mundo digital y las interacciones en el mundo real, promoviendo un uso consciente y aplicado del aprendizaje en lugar del mero consumo pasivo de contenido.

Impacto de redes sociales


El auge de las redes sociales ha traído consigo una serie de impactos significativos en la sociedad contemporánea, tal como se evidencia en las fuentes. La fuente principal señala una correlación entre el incremento en el uso de redes sociales y el aumento de la depresión y la ansiedad a nivel global, especialmente en adolescentes y jóvenes adultos. Plataformas como Instagram y TikTok son mencionadas específicamente en este contexto. Es importante destacar que, aunque la fuente indica que ningún estudio ha demostrado que las redes sociales creen depresión, sí dificultan la recuperación en personas que ya la padecen. Además, el tiempo dedicado a las redes sociales a menudo desplaza interacciones enriquecedoras con el entorno real, cruciales para el desarrollo cerebral en la infancia.


Desde una perspectiva académica, el impacto de las redes sociales en la salud mental ha sido ampliamente estudiado. Investigaciones sugieren que el uso excesivo de estas plataformas puede estar asociado con niveles más altos de ansiedad, depresión y baja autoestima, particularmente entre adolescentes y adultos jóvenes [Primack et al., 2017]. La comparación social, facilitada por la presentación selectiva de vidas idealizadas en redes sociales, puede generar sentimientos de inadecuación y envidia [Valkenburg & Peter, 2011]. Asimismo, la presión por la aprobación social a través de "me gusta" y comentarios puede influir negativamente en la autoimagen y el bienestar psicológico [Sherlock & Wagstaff, 2019].

El impacto de las redes sociales también se extiende a las interacciones sociales y el desarrollo profesional. La fuente menciona un incremento significativo en los índices de soledad a partir de la masificación de smartphones y redes sociales. A pesar de la promesa de conexión virtual, el exceso de tiempo en pantalla puede disminuir las interacciones cara a cara, esenciales para construir relaciones significativas y para el desarrollo profesional. La fuente enfatiza que conocer gente y establecer contactos es crucial para el crecimiento profesional, algo que se ve obstaculizado por un uso excesivo de las pantallas.

Finalmente, las redes sociales, impulsadas por algoritmos de inteligencia artificial, tienen un impacto en la forma en que consumimos información y formamos nuestras opiniones. Se subraya cómo los algoritmos de plataformas como Facebook, TikTok y YouTube priorizan contenido polémico y emocional para maximizar la retención de la audiencia, lo que puede llevar a la difusión de información engañosa y a la polarización. La capacidad de las redes sociales para influir en las creencias y, en muchos casos, en las decisiones, representa un desafío importante en la era digital.

Automatización


La automatización, impulsada principalmente por los avances en la inteligencia artificial, se presenta como una fuerza transformadora con profundas implicaciones en diversos sectores de la sociedad. Se destaca la automatización masiva de empleos como uno de sus peligros más evidentes; ya no se limita a tareas mecánicas en fábricas, sino que sistemas de IA son ahora capaces de redactar textos, traducir documentos, generar arte e incluso programar. Empresas como Amazon utilizan almacenes casi completamente automatizados, y algunos bancos han comenzado a sustituir asesores financieros por sistemas algorítmicos, lo que está generando una oleada de despidos y la desaparición de empleos tradicionales a un ritmo acelerado.


Desde una perspectiva académica, la automatización se define como el uso de tecnología para realizar tareas con mínima asistencia humana, con el objetivo de aumentar la eficiencia, la productividad y la precisión. Los avances en robótica, software y, especialmente, la inteligencia artificial son los principales motores de esta transformación, permitiendo la automatización de tareas cada vez más complejas y cognitivas (Brynjolfsson & McAfee, 2014). Esta tendencia plantea interrogantes sobre el futuro del trabajo y la necesidad de adaptación de la fuerza laboral a nuevas demandas.

Las consecuencias de la automatización son multifacéticas. La fuente subraya la pérdida de empleos tradicionales y la dificultad de la sociedad para asimilar la rapidez de estos cambios. A nivel académico, se debate sobre el impacto neto en el empleo, con algunos estudios prediciendo la creación de nuevos puestos de trabajo que requerirán diferentes habilidades, mientras que otros se centran en el potencial aumento de la desigualdad económica debido a la polarización del mercado laboral (Acemoglu & Restrepo, 2020). La necesidad de recualificación y formación para los trabajadores desplazados se vuelve crucial en este contexto.

Más allá del empleo, la automatización plantea desafíos éticos y sociales. La fuente menciona la posibilidad de que la IA, en su búsqueda de eficiencia, tome decisiones con consecuencias humanas negativas. La falta de transparencia y rendición de cuentas en sistemas automatizados complejos también genera preocupación. Es fundamental establecer regulaciones y supervisión ética para garantizar que la automatización se utilice en beneficio de la humanidad y no como una herramienta de control y desigualdad.

Inteligencia artificial


La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una tecnología omnipresente, integrándose progresivamente en la vida cotidiana. Desde asistentes virtuales hasta algoritmos que curan el contenido en redes sociales, la IA ha trascendido su rol como simple herramienta para convertirse en un componente fundamental de la sociedad contemporánea. Esta integración plantea tanto promesas de un futuro más eficiente y conectado como serias preocupaciones sobre sus implicaciones.


Académicamente, la inteligencia artificial se define como la capacidad de los sistemas informáticos para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la resolución de problemas y la toma de decisiones (Russell & Norvig, 2021). La fuente destaca la promesa de la IA para simplificar la vida y aumentar la eficiencia. Sin embargo, a medida que la IA avanza, sus peligros se vuelven más evidentes, siendo uno de los principales la automatización masiva de empleos. La IA ya es capaz de realizar tareas cognitivas complejas, desde la redacción de textos hasta la programación, lo que está llevando a la sustitución de trabajadores humanos en diversos sectores.

Diferentes fuentes advierten sobre la capacidad de la IA para manipular información y distorsionar la realidad, ejemplificado con los deepfakes. Los algoritmos de redes sociales, basados en IA, priorizan contenido polémico y emocional para maximizar la retención de la audiencia, lo que puede influir en las creencias y opiniones de las personas. Además, la recopilación masiva de datos personales por la IA plantea serias preocupaciones sobre la privacidad y el potencial para la vigilancia y el control poblacional. La fuente también subraya que la IA no es objetiva y puede perpetuar prejuicios humanos presentes en los datos con los que es entrenada, llevando a decisiones injustas.

Finalmente, la fuente enfatiza el peligro de la concentración del control de la IA en manos de unas pocas empresas y gobiernos. Existe también la preocupación sobre el desarrollo de una Inteligencia Artificial General (AGI) que podría evolucionar más allá del control humano, tomando decisiones con consecuencias catastróficas. Por lo tanto, la fuente concluye que es crucial establecer regulación, supervisión y un uso ético de la IA para asegurar que esta tecnología beneficie a toda la humanidad y no se convierta en una herramienta de control y desigualdad.

Conclusiones


El avance acelerado de la automatización y la inteligencia artificial ha traído consigo beneficios en términos de eficiencia y productividad, pero también desafíos significativos para la sociedad. La pérdida de empleos debido a la automatización masiva es una preocupación creciente, ya que los sistemas de IA han comenzado a reemplazar no solo tareas mecánicas, sino también funciones cognitivas avanzadas. Esto genera una transformación en el mercado laboral que requiere la adaptación de los trabajadores a nuevas habilidades, además de un marco regulatorio que garantice un equilibrio entre el progreso tecnológico y el bienestar humano. Sin estas medidas, la automatización podría agravar la desigualdad económica y social, dejando a muchas personas sin oportunidades laborales en un mundo cada vez más digitalizado.

Por otro lado, la adicción a las pantallas y el uso excesivo de las redes sociales han demostrado tener impactos negativos en la salud mental y las relaciones interpersonales. La hiperconectividad ha llevado a un incremento en los niveles de ansiedad, depresión y soledad, especialmente en adolescentes y jóvenes adultos. Aunque las redes sociales prometen una mayor conexión, en la práctica pueden disminuir las interacciones cara a cara, afectando el desarrollo social y profesional. Además, los algoritmos optimizados para maximizar el tiempo de uso pueden fomentar la polarización y la desinformación, lo que subraya la necesidad de un consumo más consciente y regulado de las plataformas digitales.

Finalmente, el desarrollo y uso de la inteligencia artificial plantean preocupaciones éticas y sociales que van más allá del ámbito laboral y la salud mental. La manipulación de la información, la recopilación masiva de datos y la posibilidad de que el control de esta tecnología quede en manos de unas pocas empresas o gobiernos representan riesgos significativos. Si bien la IA tiene el potencial de mejorar la vida cotidiana, su implementación debe estar sujeta a regulaciones que garanticen su uso ético y transparente. En este contexto, es crucial encontrar un equilibrio entre la innovación tecnológica y la protección de los derechos humanos para asegurar que estos avances beneficien a toda la sociedad en lugar de generar nuevas formas de desigualdad y control.

Referencias

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  • Sherlock, M., & Wagstaff, G. F. (2019). Social media and body image: Meta-analyses of correlational and experimental studies. Health Psychology Review, 13(4), 275–291.
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viernes, 21 de febrero de 2025

Agentes de Inteligencia Artificial

 

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado múltiples sectores, y las pequeñas y medianas empresas (PYME) de Latinoamérica no son la excepción. Esta publicación explora cómo los Agentes de IA pueden transformar las operaciones de las PYME, desde la automatización de la atención al cliente hasta la optimización de inventarios y estrategias de marketing. Con casos prácticos y herramientas accesibles, se demuestra cómo la IA puede impulsar la competitividad y el crecimiento en la región.

La Inteligencia Artificial y los Agentes de Inteligencia Artificial

La historia de la inteligencia artificial (IA) se remonta a mediados del siglo XX, cuando Alan Turing, considerado uno de los padres de la disciplina, propuso en 1950 el famoso "Test de Turing" como una forma de evaluar la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente similar al humano (Turing, 1950). Este hito sentó las bases teóricas para el desarrollo de la IA. En 1956, el término "inteligencia artificial" fue acuñado oficialmente en la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon. Este evento marcó el inicio formal de la IA como campo de estudio, con el objetivo de crear máquinas capaces de simular la inteligencia humana (McCarthy et al., 1956). Durante las décadas siguientes, la IA experimentó periodos de avance y estancamiento, conocidos como "inviernos de la IA", debido a limitaciones tecnológicas y expectativas excesivas.

En las décadas de 1980 y 1990, el surgimiento de sistemas expertos y el aprendizaje automático (machine learning) revitalizaron el campo. Los sistemas expertos, como MYCIN, desarrollado en la Universidad de Stanford, demostraron la capacidad de la IA para realizar tareas especializadas, como el diagnóstico médico (Shortliffe, 1976). Paralelamente, el aprendizaje automático comenzó a ganar relevancia con algoritmos como las redes neuronales, inspiradas en el funcionamiento del cerebro humano. En 1997, el mundo fue testigo de un hito histórico cuando la computadora Deep Blue de IBM derrotó al campeón mundial de ajedrez, Garry Kasparov, demostrando la capacidad de la IA para superar a los humanos en tareas complejas (IBM, 1997). Este logro marcó un punto de inflexión en la percepción pública y científica de la IA.

En el siglo XXI, la IA ha evolucionado hacia modelos más avanzados, como los Agentes de IA, sistemas autónomos capaces de percibir su entorno, tomar decisiones y actuar para alcanzar objetivos específicos. Estos agentes, basados en técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) y procesamiento del lenguaje natural (NLP), han sido impulsados por empresas líderes de Silicon Valley, como Google, OpenAI y DeepMind. Por ejemplo, los modelos de lenguaje como GPT-3 y GPT-4 de OpenAI han revolucionado la interacción humano-máquina, permitiendo aplicaciones en traducción, generación de texto y asistencia virtual (Brown et al., 2020). Los Agentes de IA representan la culminación de décadas de investigación, combinando autonomía, adaptabilidad y capacidad de aprendizaje, lo que los convierte en una herramienta transformadora para la sociedad y la industria.

Agentes de Inteligencia Artificial (Agentes de IA)

Un Agente de Inteligencia Artificial (IA) es un sistema autónomo capaz de percibir su entorno a través de sensores, procesar información y tomar decisiones para actuar sobre ese entorno con el fin de alcanzar objetivos específicos. Según Russell y Norvig (2020), en su libro Artificial Intelligence: A Modern Approach, los agentes de IA pueden clasificarse en diferentes tipos según su complejidad, desde agentes reactivos simples, que responden directamente a estímulos del entorno, hasta agentes basados en objetivos y agentes utilitarios, que evalican las consecuencias de sus acciones para maximizar una función de utilidad. Estos agentes operan en diversos dominios, desde sistemas de recomendación en plataformas como Netflix y Amazon, hasta vehículos autónomos desarrollados por empresas como Tesla y Waymo (Goodfellow et al., 2016). La capacidad de los agentes de IA para aprender y adaptarse a partir de datos ha sido impulsada por avances en técnicas de aprendizaje profundo (deep learning) y redes neuronales artificiales.

Un ejemplo destacado de agentes de IA son los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que utilizan procesamiento del lenguaje natural (NLP) para interactuar con los usuarios y realizar tareas complejas, como programar recordatorios o controlar dispositivos inteligentes (LeCun et al., 2015). Además, los agentes de IA han sido fundamentales en aplicaciones de alto impacto, como la medicina, donde sistemas como IBM Watson Health analizan grandes volúmenes de datos médicos para apoyar el diagnóstico y la toma de decisiones clínicas (Topol, 2019). Estos agentes no solo son capaces de procesar información de manera eficiente, sino que también pueden mejorar continuamente su desempeño mediante técnicas de aprendizaje reforzado (reinforcement learning), como lo demuestran los avances de DeepMind en juegos complejos como Go y StarCraft II (Silver et al., 2018). Los agentes de IA representan una evolución significativa en la capacidad de las máquinas para operar de manera autónoma y adaptativa en entornos dinámicos y complejos.

Funcionamiento de los Agentes de IA

Los Agentes de Inteligencia Artificial (IA) funcionan mediante un ciclo continuo de percepción, procesamiento, decisión y acción, lo que les permite interactuar de manera autónoma con su entorno. Según Russell y Norvig (2020), en su libro Artificial Intelligence: A Modern Approach, un agente de IA percibe su entorno a través de sensores o entradas de datos, que pueden ser tan simples como un teclado o tan complejos como cámaras y sensores LiDAR en un vehículo autónomo. Estos datos son procesados utilizando algoritmos de IA, como redes neuronales o modelos de aprendizaje automático, para interpretar la información y generar una representación interna del estado del entorno. Por ejemplo, en el caso de los vehículos autónomos de empresas como Tesla y Waymo, los sensores capturan información en tiempo real sobre el tráfico, los peatones y las señales de tránsito, la cual es procesada para tomar decisiones de navegación (Goodfellow et al., 2016).

Una vez que el agente ha procesado la información, utiliza un mecanismo de toma de decisiones para seleccionar la acción más adecuada según sus objetivos. Este mecanismo puede basarse en reglas predefinidas, como en los sistemas expertos, o en modelos de aprendizaje reforzado (reinforcement learning), donde el agente aprende a maximizar una función de recompensa a través de la interacción con el entorno (Silver et al., 2018). Finalmente, el agente ejecuta la acción seleccionada a través de actuadores, que pueden ser físicos (como los motores de un robot) o virtuales (como la generación de respuestas en un chatbot). Un ejemplo claro de este proceso son los asistentes virtuales como Siri y Alexa, que procesan comandos de voz, interpretan la intención del usuario utilizando técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y generan respuestas o realizan tareas específicas (LeCun et al., 2015). En resumen, los agentes de IA combinan percepción, procesamiento, decisión y acción para operar de manera autónoma y adaptativa en entornos dinámicos.

Principales Agentes de IA


Los siguientes son los principales Agentes de IA:

Agente de IA Empresa/Entidad Aplicaciones Principales Tecnologías Clave
GPT-3 / GPT-4 OpenAI Generación de texto, chatbots, traducción automática, resumen de documentos Procesamiento de lenguaje natural (NLP), modelos de lenguaje transformadores
Google Assistant Google Asistencia virtual, control de dispositivos inteligentes, búsquedas en internet NLP, reconocimiento de voz, integración con servicios de Google
Alexa Amazon Asistencia virtual, control de dispositivos inteligentes, compras en línea NLP, reconocimiento de voz, integración con servicios de Amazon
IBM Watson IBM Diagnóstico médico, análisis de datos empresariales, soporte al cliente mediante chatbots NLP, machine learning, análisis de grandes volúmenes de datos
Siri Apple Asistencia virtual, control de dispositivos iOS, programación de recordatorios NLP, reconocimiento de voz, integración con el ecosistema Apple
Cortana Microsoft Asistencia virtual, integración con Windows, automatización de tareas NLP, reconocimiento de voz, integración con Microsoft Office y Azure
Tesla Autopilot Tesla Conducción autónoma, asistencia al conductor, navegación automática Visión por computadora, sensores LiDAR, aprendizaje profundo (deep learning)
DeepMind AlphaGo DeepMind (Google) Juegos estratégicos (Go, StarCraft II), investigación en IA general Aprendizaje reforzado (reinforcement learning), redes neuronales profundas
Microsoft Azure AI Microsoft Desarrollo de aplicaciones de IA, análisis de datos, chatbots empresariales Machine learning, NLP, herramientas de desarrollo en la nube
Amazon SageMaker Amazon Desarrollo y despliegue de modelos de machine learning, análisis predictivo Aprendizaje automático, integración con AWS, herramientas de modelado


Uso de Agentes de IA por las PYME

Las pequeñas y medianas empresas (PYME) de Latinoamérica pueden aprovechar los Agentes de Inteligencia Artificial (IA) para optimizar sus operaciones y mejorar sus resultados. Una de las aplicaciones más accesibles es el uso de chatbots impulsados por IA, como los basados en modelos de lenguaje de OpenAI (por ejemplo, GPT-3 o GPT-4), para automatizar la atención al cliente. Estos chatbots pueden responder preguntas frecuentes, gestionar pedidos y resolver problemas básicos, lo que reduce costos operativos y mejora la experiencia del cliente (Brown et al., 2020). Además, plataformas como Google Dialogflow permiten a las PYME implementar chatbots sin necesidad de grandes inversiones en infraestructura, lo que democratiza el acceso a estas tecnologías (Google, 2023). Esto es especialmente relevante en sectores como el comercio electrónico y los servicios, donde la interacción con el cliente es clave.

Otra área donde los Agentes de IA pueden generar un impacto significativo es en la gestión de inventarios y la logística. Herramientas como Amazon SageMaker permiten a las PYME desarrollar modelos predictivos que optimicen la cadena de suministro, reduciendo costos de almacenamiento y minimizando el riesgo de desabastecimiento (Amazon, 2023). Por ejemplo, una PYME de retail puede utilizar algoritmos de machine learning para predecir la demanda de productos y ajustar sus inventarios en consecuencia. Asimismo, empresas como Microsoft ofrecen soluciones de IA a través de Azure AI, que incluyen herramientas para análisis de datos y automatización de procesos, permitiendo a las PYME tomar decisiones más informadas y eficientes (Microsoft, 2023). Estas aplicaciones son especialmente útiles en un contexto latinoamericano, donde la eficiencia operativa puede marcar la diferencia frente a competidores más grandes.

Finalmente, los Agentes de IA pueden ayudar a las PYME a mejorar sus estrategias de marketing y ventas. Plataformas como HubSpot y Salesforce integran IA para analizar el comportamiento de los clientes y personalizar campañas publicitarias, lo que aumenta la efectividad de las estrategias de marketing (LeCun et al., 2015). Además, herramientas de análisis de datos impulsadas por IA, como Google Analytics, permiten a las empresas medir el rendimiento de sus campañas en tiempo real y ajustarlas según los resultados. En un mercado tan competitivo como el latinoamericano, estas capacidades pueden ayudar a las PYME a destacarse y alcanzar a su público objetivo de manera más efectiva. En resumen, los Agentes de IA ofrecen a las PYME de la región oportunidades para optimizar sus operaciones, reducir costos y mejorar su competitividad.

Conclusiones

En conclusión, los Agentes de Inteligencia Artificial (IA) representan una herramienta poderosa para las PYME de Latinoamérica, ofreciendo soluciones innovadoras que pueden transformar sus operaciones y mejorar su competitividad. Desde chatbots que optimizan la atención al cliente hasta sistemas predictivos que mejoran la gestión de inventarios, estas tecnologías permiten a las empresas reducir costos, aumentar la eficiencia y ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes (Brown et al., 2020; Amazon, 2023). La accesibilidad de plataformas como Google Dialogflow y Microsoft Azure AI democratiza el acceso a la IA, permitiendo que incluso las empresas más pequeñas aprovechen sus beneficios sin necesidad de grandes inversiones en infraestructura (Google, 2023; Microsoft, 2023).

Además, la implementación de Agentes de IA en áreas como el marketing y las ventas permite a las PYME analizar datos en tiempo real, personalizar campañas y tomar decisiones basadas en evidencia. Herramientas como HubSpot y Salesforce, integradas con IA, facilitan la segmentación de audiencias y la optimización de estrategias comerciales, lo que resulta en un mayor retorno de inversión (LeCun et al., 2015). En un mercado tan dinámico como el latinoamericano, estas capacidades son esenciales para mantenerse relevante y competir con empresas más grandes.

Finalmente, es crucial que las PYME adopten un enfoque estratégico en la implementación de la IA, comenzando con proyectos piloto que demuestren su valor y escalando gradualmente su uso. La capacitación del personal y la colaboración con proveedores tecnológicos confiables son pasos clave para garantizar el éxito. Con un uso adecuado, los Agentes de IA no solo mejoran las operaciones actuales, sino que también abren nuevas oportunidades de crecimiento e innovación, posicionando a las PYME latinoamericanas para un futuro más próspero y competitivo.

Referencias

  • Amazon. (2023). Amazon SageMaker. https://aws.amazon.com/es/sagemaker/
  • Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 1877-1901.
  • Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep learning. MIT Press.
  • Google. (2023). Dialogflow. https://cloud.google.com/dialogflow
  • IBM. (1997). Deep Blue. https://www.ibm.com/ibm/history/ibm100/us/en/icons/deepblue/
  • LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444. https://doi.org/10.1038/nature14539
  • McCarthy, J., Minsky, M. L., Rochester, N., & Shannon, C. E. (1956). A proposal for the Dartmouth summer research project on artificial intelligence. AI Magazine, 27(4), 12-14.
  • Microsoft. (2023). Microsoft Azure AI. https://azure.microsoft.com/en-us/products/ai-services
  • Russell, S., & Norvig, P. (2020). Artificial intelligence: A modern approach (4th ed.). Pearson.
  • Shortliffe, E. H. (1976). Computer-based medical consultations: MYCIN. Elsevier.
  • Silver, D., Hubert, T., Schrittwieser, J., Antonoglou, I., Lai, M., Guez, A., ... & Hassabis, D. (2018). A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play. Science, 362(6419), 1140-1144. https://doi.org/10.1126/science.aar6404
  • Topol, E. J. (2019). High-performance medicine: The convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44-56. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0300-7
  • Turing, A. M. (1950). Computing machinery and intelligence. Mind, 59(236), 433-460.

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viernes, 17 de enero de 2025

Impacto de la IA en la sociedad y los negocios

 


La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo rápidamente el panorama empresarial, y las pequeñas y medianas empresas (PYME) se encuentran en una posición única para aprovechar su poder transformador. La capacidad de la IA para automatizar tareas, analizar datos y generar información estratégica ofrece a las PYME oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia, la productividad y la competitividad. Las PYME, con su inherente agilidad y adaptabilidad, pueden integrar la IA en sus operaciones de manera efectiva, optimizando diversas áreas funcionales, desde la gestión estratégica y la producción hasta el marketing, las ventas y las finanzas. Esta publicación del blog explorará el impacto de la IA en las PYME, analizando cómo esta tecnología puede ayudarles a superar los desafíos tradicionales, desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y prosperar en un entorno empresarial cada vez más digitalizado.

Introducción: La era de la IA

La historia de la Inteligencia Artificial (IA) se remonta a la década de 1940, con la creación de las primeras computadoras digitales. Sin embargo, el nacimiento formal de la IA como campo de estudio se establece en 1956, con la Conferencia de Dartmouth. En este evento, un grupo de científicos, incluyendo a Claude Shannon, acuñó el término "inteligencia artificial" y sentó las bases para la investigación y desarrollo de esta tecnología. Durante las décadas siguientes, la IA experimentó avances significativos, pero también períodos de estancamiento, conocidos como "inviernos de la IA".

A pesar de estos altibajos, la IA continuó evolucionando, impulsada por la investigación en áreas como el aprendizaje automático y las redes neuronales. En 1997, el sistema Deep Blue de IBM marcó un hito al derrotar al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando el poder de la IA en tareas complejas. El siglo XXI ha presenciado una aceleración sin precedentes en las capacidades de la IA, con hitos como la creación de AlexNet en 2012, que revolucionó el reconocimiento de imágenes, y el desarrollo de GPT-2 en 2019, mostrando el potencial del procesamiento del lenguaje natural. El período 2020-2024 ha sido especialmente significativo, con la llegada de GPT-3 y ChatGPT, que han popularizado la IA generativa y sus aplicaciones en diversos ámbitos. El desarrollo de la IA en Euskadi ha sido particularmente notable en 2024, con eventos como la primera edición del congreso ApplAI y el lanzamiento del primer Diagnóstico de la IA en Euskadi. Estos eventos han consolidado el papel de Euskadi como referente en la aplicación de la IA para impulsar la innovación y la competitividad.

Eventos clave en la historia de la IA:

  • 1950: Teseo, el ratón robot, uno de los primeros ejemplos de aprendizaje automático.
  • 1956: La Conferencia de Dartmouth, considerada el lugar de nacimiento de la IA como campo.
  • 1997: Deep Blue de IBM, el primer sistema informático en derrotar a un campeón mundial de ajedrez.
  • 2012: AlexNet, un gran avance en el reconocimiento de imágenes.
  • 2019: GPT-2 de OpenAI, demostrando el poder del procesamiento del lenguaje natural.
  • 2020-2024: La evolución de la IA se acelera con GPT-3 y ChatGPT, llevando la IA generativa al mundo.

Impacto de la IA en la sociedad y los negocios

El impacto de la IA en la sociedad y los negocios es innegable, abarcando desde la transformación del mercado laboral hasta la optimización de las operaciones empresariales. La automatización de procesos se erige como uno de los efectos más prominentes, impulsada por la capacidad de la IA para realizar tareas repetitivas y manuales de manera eficiente (Fintech Americas, 23 de enero de 2024). Esto ha llevado a la creación de nuevos roles especializados en IA, al tiempo que ha generado la necesidad de recapacitación para aquellos trabajadores cuyos puestos se ven afectados por la automatización (Mele, 9 de enero de 2024).

La IA está redefiniendo la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y gestionan sus operaciones. Las empresas que adoptan la IA pueden obtener información estratégica de grandes volúmenes de datos, lo que les permite tomar decisiones más informadas y ágiles (Mele, 9 de enero de 2024). La capacidad de la IA para analizar y predecir el comportamiento del consumidor proporciona a las empresas una ventaja competitiva al permitirles adaptar sus estrategias de marketing y desarrollo de productos de manera más precisa (Mele, 9 de enero de 2024). Además, la integración de la IA con las API está simplificando la forma en que interactúan los diferentes sistemas de software, lo que lleva a operaciones más fluidas y eficientes (Mele, 9 de enero de 2024).

Sin embargo, es crucial abordar las consideraciones éticas que surgen con la creciente influencia de la IA. El desarrollo y la implementación de la IA deben regirse por principios éticos sólidos para garantizar que la tecnología se utilice de manera responsable y beneficiosa para la sociedad (Tenea Tecnologias, 9 de febrero de 2023). Abordar los sesgos en los algoritmos, garantizar la transparencia en su funcionamiento y proteger la privacidad de los datos de los usuarios son aspectos fundamentales de una gobernanza ética de la IA (Fintech Americas, 23 de enero de 2024). Además, es esencial fomentar la diversidad y la inclusión en el desarrollo de la IA para evitar la perpetuación de desigualdades existentes (Tenea Tecnologias, 9 de febrero de 2023). El debate sobre la ética de la IA debe ser un proceso continuo que involucre a la sociedad en su conjunto, asegurando que la IA se utilice para el bien común y contribuya a un futuro más equitativo y sostenible (Tenea Tecnologias, 9 de febrero de 2023).


Impacto de las IA en las PYME

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el panorama empresarial, y las pequeñas y medianas empresas (PYME) no son una excepción. La capacidad de la IA para automatizar tareas, analizar datos y generar información estratégica ofrece a las PYME oportunidades sin precedentes para mejorar la eficiencia, la productividad y la competitividad. Diversos autores han explorado el impacto de la IA en diferentes áreas funcionales de las PYME, destacando su potencial para optimizar la gestión estratégica, las operaciones, la gestión de recursos humanos, el marketing y las finanzas (Ariza, 2023, 2024a, 2024b, 2024c).

La IA permite a las PYME analizar grandes conjuntos de datos para identificar tendencias del mercado, predecir la demanda y personalizar las experiencias de los clientes (Ariza, 2024b). Al automatizar tareas repetitivas, las PYME pueden liberar tiempo y recursos para centrarse en actividades de mayor valor añadido, como la innovación y el crecimiento (Ariza, 2023). La IA también puede ayudar a las PYME a gestionar el talento de manera más eficaz, desde la selección de candidatos hasta la formación personalizada y la optimización de las políticas de remuneración (Ariza, 2024b). En esencia, la IA está democratizando el acceso a herramientas y capacidades sofisticadas que antes estaban reservadas a las grandes empresas, lo que permite a las PYME competir en igualdad de condiciones y prosperar en un entorno empresarial cada vez más digitalizado (Ariza, 2024a).

Tendencias de la IA

La Inteligencia Artificial (IA) está experimentando una rápida evolución, impulsada por avances en algoritmos, potencia computacional y la disponibilidad de datos. Esta evolución se manifiesta en diversas tendencias que están transformando la manera en que interactuamos con la tecnología y cómo esta impacta en la sociedad y los negocios. Una de las tendencias más notables es el desarrollo de modelos de aprendizaje automático más sofisticados, especialmente en el área del aprendizaje profundo (Mele, 9 de enero de 2024). Estos modelos son cada vez más eficientes, requiriendo menos datos para realizar predicciones precisas, lo que democratiza el acceso a la IA y amplía su aplicación en campos como la asistencia médica y la conducción autónoma (Mele, 9 de enero de 2024).

Otra tendencia destacada es el avance en el procesamiento del lenguaje natural (PLN), que permite a las máquinas comprender e interpretar el lenguaje humano con mayor precisión (Mele, 9 de enero de 2024). Este progreso se refleja en la creación de chatbots y asistentes virtuales más sofisticados, capaces de interactuar de forma más natural y proporcionar respuestas más precisas (Botpress, 8 de noviembre de 2024; Mele, 9 de enero de 2024). Estos avances en el PLN están transformando la atención al cliente, la interacción hombre-máquina y la forma en que accedemos a la información.

La IA también está impulsando la automatización inteligente, llevando la automatización a un nuevo nivel (Botpress, 8 de noviembre de 2024). Los sistemas de IA ahora pueden completar flujos de trabajo complejos y tomar decisiones autónomas, adaptándose a los cambios y optimizando los procesos de manera dinámica. Esta capacidad de la IA para automatizar tareas complejas está transformando sectores como la atención médica, donde se utiliza para el análisis de imágenes médicas, la detección temprana de enfermedades y la asistencia quirúrgica robótica (Botpress, 8 de noviembre de 2024). La automatización inteligente está liberando a los trabajadores de tareas repetitivas, permitiéndoles centrarse en actividades más creativas y estratégicas.


Conclusiones

En conclusión, la IA está teniendo un impacto profundo en las PYME, democratizando el acceso a tecnologías avanzadas que antes estaban reservadas para las grandes empresas. La capacidad de la IA para automatizar tareas, analizar datos y ofrecer información estratégica proporciona a las PYME herramientas potentes para optimizar sus operaciones y tomar decisiones más inteligentes. La IA puede ayudar a las PYME a mejorar la eficiencia en todas las áreas funcionales, desde la gestión estratégica y la producción hasta el marketing, las ventas y las finanzas.

La adopción de la IA permite a las PYME analizar grandes conjuntos de datos, identificar tendencias del mercado, predecir la demanda, personalizar la experiencia del cliente y automatizar tareas repetitivas. Esto libera tiempo y recursos para que las PYME se centren en la innovación y el crecimiento. Al aprovechar el poder de la IA, las PYME pueden competir de manera más efectiva en un entorno empresarial cada vez más digitalizado, nivelando el campo de juego con empresas más grandes y establecidas.

Es importante destacar que la implementación exitosa de la IA en las PYME requiere una planificación estratégica, inversión en infraestructura y desarrollo de habilidades. Las PYME deben identificar las áreas donde la IA puede generar el mayor impacto, invertir en las tecnologías y herramientas adecuadas y capacitar a su fuerza laboral para aprovechar al máximo las capacidades de la IA. Al hacerlo, las PYME pueden desbloquear todo el potencial de la IA y asegurar su éxito continuo en el futuro.

Referencias

  • Ariza Osorio, Y. (15 de enero de 2024). Tendencias Tecnológicas del Futuro. Yesid Ariza Osorio. http://yesidariza.blogspot.com/2024/01/tendencias-tecnologicas-del-futuro.html
  • Ariza Osorio, Y. (16 de febrero de 2024). ¿Cómo pueden las PYME usar la IA? Yesid Ariza Osorio. http://yesidariza.blogspot.com/2024/02/como-pueden-las-pyme-usar-la-ia.html
  • Ariza Osorio, Y. (2024). Empresas inteligentes. Yesid Ariza Osorio. https://yesidariza.blogspot.com/p/empresas-inteligentes.html
  • Ariza Osorio, Y. (2024). Impacto de la Inteligencia Artificial en la gerencia. Yesid Ariza Osorio. https://yesidariza.blogspot.com/p/impacto-de-la-inteligencia-artificial.html
  • Ariza Osorio, Y. (28 de octubre de 2024). ¿Y si nacemos digitales? Yesid Ariza Osorio. http://yesidariza.blogspot.com/2024/10/y-si-nacemos-digitales.html
  • BAIC. (9 de enero de 2025). Los grandes hitos de 2024 que han impulsado la Inteligencia Artificial en Euskadi. BAIC - Basque Artificial Intelligence Center. https://www.baic.eus/es/los-grandes-hitos-de-2024-que-han-impulsado-la-inteligencia-artificial-en-euskadi/
  • Bergmann, D. (9 de febrero de 2024). Las principales tendencias en inteligencia artificial | IBM. IBM. https://www.ibm.com/es-es/blog/las-principales-tendencias-en-inteligencia-artificial/
  • Botpress. (8 de noviembre de 2024). 10 tendencias en inteligencia artificial para 2025. Botpress. https://botpress.com/es/blog/perspectivas/10-tendencias-en-inteligencia-artificial-para-2025
  • Elliott, D. (15 de octubre de 2024). Una breve historia de la IA en 10 momentos clave. Foro Económico Mundial. https://es.weforum.org/agenda/2024/10/una-breve-historia-de-la-ia-en-10-momentos-clave/
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