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IA, nube y datos: cómo las empresas pueden aumentar su productividad a través de la tecnología
El 92% de los trabajadores en Colombia ya utiliza herramientas de inteligencia artificial en su trabajo, según EY.

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IA, nube y datos: cómo las empresas pueden aumentar su productividad a través de la tecnología
El 92% de los trabajadores en Colombia ya utiliza herramientas de inteligencia artificial en su trabajo, según EY.
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Martes, 28 de Abril de 2026

La productividad empresarial en Colombia está entrando en una nueva fase impulsada por el uso cada vez más extendido de herramientas tecnológicas en el día a día de las organizaciones. 

Según el estudio Work Reimagined de EY, el 92% de los trabajadores encuestados en Colombia utiliza herramientas de inteligencia artificial en su trabajo, y el 34% lo hace de forma diaria.


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El dato evidencia que la adopción de estas tecnologías ya no es un fenómeno aislado, sino una práctica extendida dentro de las empresas. Sin embargo, el reto se está trasladando hacia cómo ese uso se traduce en mejoras concretas en productividad y eficiencia operativa.

En este contexto, uno de los principales cambios se observa en la automatización de procesos. Actividades que antes requerían intervención manual, como la generación de reportes, el análisis de información o la gestión operativa, están siendo optimizadas mediante herramientas de inteligencia artificial, reduciendo tiempos y mejorando la eficiencia.

A esto se suma el avance de la migración a la nube, que ha permitido a las empresas contar con mayor disponibilidad de información y flexibilidad operativa. 

El acceso a datos en tiempo real está facilitando una toma de decisiones más ágil, especialmente en entornos dinámicos. Otro frente clave es la integración de inteligencia artificial generativa en procesos de negocio. 


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Las empresas están pasando de explorar estas herramientas a implementarlas en casos concretos, donde contribuyen a optimizar operaciones, mejorar la calidad de los análisis y fortalecer la toma de decisiones.

No obstante, expertos coinciden en que el impacto de estas tecnologías depende de un elemento fundamental: la calidad de los datos. Sin una base de información estructurada, gobernada y confiable, las iniciativas de inteligencia artificial y automatización pierden efectividad y limitan su contribución a la productividad.


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Claves para aumentar la productividad 

A partir de la experiencia en proyectos de transformación digital, especialistas de CNID, empresa de servicios tecnológicos, comparten algunas recomendaciones para que las compañías logren resultados concretos:

  1. Automatizar procesos críticos: priorizar áreas donde la reducción de tiempos tenga impacto directo en la operación.
  2. Tomar decisiones con datos en tiempo real: integrar fuentes de información para mejorar la capacidad de respuesta.
  3. Incorporar IA en procesos de negocio: ir más allá de pruebas piloto y enfocarse en aplicaciones concretas.
  4. Fortalecer la arquitectura de datos: asegurar calidad, gobernanza y disponibilidad de la información.

Más allá de la adopción, el desafío para las organizaciones será lograr que estas herramientas se conviertan en habilitadores reales de productividad, eficiencia y competitividad en el entorno empresarial.
 

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La industria entra en una nueva etapa donde la IA optimiza procesos de extremo a extremo. Desde mantenimiento predictivo hasta automatización y analítica avanzada, el impacto es tangible.
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La industria manufacturera vive un punto de inflexión: la integración de la inteligencia artificial está habilitando nuevas formas de diseñar, producir y personalizar productos, con impactos directos en eficiencia y competitividad. 

Según Bluetab, consultora global especializada en data e inteligencia, destacó que esta transformación se sostiene sobre un factor clave: los datos, convertidos en el ‘combustible’ que permite que los modelos aprendan, anticipen fallas, detecten cuellos de botella y ajusten procesos en tiempo real.


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De acuerdo con estimaciones del Foro Económico Mundial, el mercado mundial de la IA en la manufactura estuvo valorado en US$3.200 millones en 2023 y se prevé que crezca hasta los US$20.800 millones en 2028. 

En ese contexto, Bluetab, parte del grupo IBM desde 2021, apuesta por la transformación de la industria manufacturera en Colombia a través de Data e Inteligencia Artificial. 

En proyectos liderados por Bluetab, el foco está en que la tecnología se traduzca en impacto tangible. Entre los beneficios más frecuentes reportados por clientes se incluyen reducciones de hasta 30% en costos operativos, procesos automatizados y optimizados, mejoras en productividad y calidad del dato, y retorno de inversión visible en los primeros meses de implementación. 


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El director ejecutivo de Negocios y Operaciones de Bluetab, Rafael Raimondi, señaló que en manufactura se trata de tomar mejores decisiones, más rápido y con menos fricción, desde la planta hasta la cadena de suministro. 

“El diferencial está en construir una base de datos sólida, gobernada y lista para escalar casos de uso que impacten productividad, costos y calidad. Un ejemplo es la implementación de un modelo de IA en el sector manufactura que genera ahorros superiores al 2% mensual en el consumo de energía”, agregó.

La evidencia del mercado apunta en la misma dirección. IBM resalta que la automatización impulsada por IA incrementa la eficiencia al asumir tareas repetitivas, reducir errores y optimizar flujos de trabajo de extremo a extremo (de materias primas a producto terminado).


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Los casos de uso que más están moviendo la productividad en la industria

La IA ya está transformando múltiples frentes del piso de producción y de la cadena de valor. Bluetab viene impulsando casos de uso de alto impacto como: 

  1. Predicción de demanda y comportamiento de clientes. Ajustar planeación y mejorar el servicio (por ejemplo, disponibilidad, tiempos y niveles de inventario), apoyándose en analítica e IA como parte de una transformación “de la estrategia a la ejecución”. Estudia las preferencias de los clientes y crea productos únicos para cada uno de ellos.
  2. Mantenimiento predictivo e inteligencia operacional. Anticipar fallas, priorizar intervenciones y elevar la continuidad del negocio. Usar  una metodología de Data Readiness que combina ingeniería, automatización y gobierno del dato para operar en entornos complejos con seguridad, trazabilidad y continuidad operativa.
  3. Automatización inteligente de procesos. Analiza millones de puntos de datos para identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia. Procesos automatizados y optimizados, decisiones más ágiles y reducción de costos operativos
  4. IA generativa aplicada a gestión documental y analítica avanzada. Agentes inteligentes que ayudan a organizar, consultar y aprovechar conocimiento interno, mitigando incluso el riesgo de pérdida de conocimiento por relevo generacional.

“Las organizaciones que integren inteligencia en su modelo operativo estarán mejor preparadas para adaptarse a la volatilidad del mercado, responder con agilidad y evolucionar continuamente sin depender de cambios reactivos”, concluyó  Raimondi.


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