Casi todas las organizaciones chilenas tienen hoy alguna iniciativa de inteligencia artificial en marcha. Casi ninguna ha logrado escalarla. Esa distancia entre el piloto exitoso y la producción organizacional —el llamado “pilot purgatory“— se ha convertido en el principal cuello de botella del valor de la IA empresarial.
Los datos lo confirman: el 95% de las organizaciones que desplegaron IA generativa no obtuvo retorno medible en su P&L, el 80% de los proyectos fracasa antes de entregar el valor esperado y el 42% de las empresas abandonó al menos una iniciativa de IA durante 2025. Y sin embargo, el 74% de las grandes compañías chilenas planea aumentar su presupuesto de IA en los próximos dos años.
Cómo escalar la IA empresarial
Para entender por qué ocurre esta paradoja —y cómo resolverla— el equipo periodístico de Publicaciones EMB, casa editorial de Revista Gerencia y Channel News, desarrolló el whitepaper “Menos promesas. Más IA”, disponible para descarga gratuita en www.channelnews.cl
El documento parte de una premisa clave para todo ejecutivo que hoy lidera la estrategia de datos de su organización: el problema no está en los modelos, que ya están maduros y production-ready, sino en la arquitectura, la economía y la gobernanza sobre las que esos modelos intentan operar. A lo largo de sus páginas, el informe desarrolla:
- Los tres desafíos del escalamiento: datos dispersos, costos impredecibles y pilotos que no escalan. No son problemas de tecnología, sino de plataforma, economía y operación.
- La racional económica que vuelve competitivo al on-premise: ahorros de hasta 76% en costo por GPU/hora frente a nube pública y hasta 57% en costo por token, con una propiedad escasa en la economía actual de la IA: la previsibilidad del costo y la soberanía del dato.
- El impacto de la Ley 21.719 de Protección de Datos Personales como acelerador estructural: sin un data governance maduro no se puede entrenar, sin trazabilidad no se puede auditar y sin enforcement en tiempo real no se pueden detectar usos indebidos.
- Casos de uso ya probados en ocho industrias: minería, retail, servicios financieros, salud, energía, telecomunicaciones, sector público y manufactura.
- La arquitectura de la AI Factory y el rol del Data Fabric en la gobernanza de los datos, claves para sostener la IA en producción bajo estándares de cumplimiento.
El whitepaper incluye visiones de primera fuente de Enzo Fedrizzi, Gerente Regional de la Práctica de Transformación Digital de HPE Chile, y Marcio Aguiar, Director de la División Enterprise de NVIDIA para Latinoamérica, junto con datos de CENIA, CEPAL, MIT, RAND, Gartner, Deloitte, IDC y el BID.
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En un escenario donde la conversación sobre IA está madura, pero la inversión productiva todavía no, este documento entrega a los líderes empresariales un marco claro para transformar la inteligencia artificial de una promesa en un habilitador real de negocio. Menos promesas. Más IA.
