Mientras el mercado celebra récords históricos en empresas de microchips, centros de datos y computación en la nube, me surge una pregunta:
¿Por qué la inteligencia artificial aún no está transformando, de forma masiva, la productividad de las empresas en Latinoamérica?
La verdadera revolución no ocurrirá cuando existan modelos más potentes, sino cuando miles de empresas logren producir más, con menos recursos, gracias a la IA.
Sin embargo, aún observo varios obstáculos:
>Datos de baja calidad o poco estructurados.
>Escasez de talento que combine negocio, datos y tecnología.
>Ausencia de casos de uso con retorno financiero claramente definido. > Empresas que todavía no han digitalizado procesos básicos.
>Y un aspecto del que se habla muy poco: el financiamiento.
Los bancos sabemos financiar maquinaria, edificios e inventarios. Pero, ¿estamos preparados para financiar algoritmos, automatización o proyectos de inteligencia artificial?
¿Cómo se valora un activo intangible con flujos inciertos?
¿Cómo se mide su riesgo?
¿Cómo se estima su capacidad de generar flujo de caja?
En América Latina, gran parte de las pequeñas y medianas empresas aún opera con procesos manuales, gestión de riesgos reactiva y escasa madurez digital. En ese contexto, la IA no se si puede desplegar todo su potencial.
Quizás la próxima gran oportunidad para el sistema financiero no sea invertir en fabricantes de chips, sino convertirse en el financiador de la transformación digital de las empresas.
Porque la verdadera productividad no nacerá únicamente en los centros de datos. Aparecerá cuando la inteligencia artificial llegue al piso de producción, al área comercial, a la tesorería, al crédito, a la gestión de riesgos y a las operaciones de millones de empresas.
La pregunta ya no es si la IA cambiará la economía. La pregunta es quién estará capacitado para financiar esa transformación.
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