Adopción estratégica de IA: lo que aprendimos en Bogotá

Introducción

En la actualidad, invertir en inteligencia artificial se está convirtiendo en una obligación para mantenernos competitivos. Y aunque el camino no siempre es sencillo, hay una característica que comparten los proyectos de datos e IA que realmente prosperan: su éxito no depende únicamente del talento disponible ni del presupuesto invertido. Depende de la claridad en responsabilidades para mantenerlos vivos, de planificar su crecimiento y de construir las condiciones para que generen valor en el largo plazo.

Esa conversación fue exactamente la que se generó en enero en Bogotá.

Por qué organizamos este evento 

En ixpantia llevamos más de una década impulsando y acompañando organizaciones en su camino hacia la analítica avanzada y la adopción de inteligencia artificial. En ese tiempo, es común recibir organizaciones que llegan con experiencias similares: invirtieron con entusiasmo en iniciativas de datos e IA, generaron un primer resultado prometedor y luego vieron algunas de esas iniciativas entrar en desuso y abandono. No porque la tecnología fallara, sino porque no contaban con el conocimiento ni la claridad sobre los pasos clave para implementarlas y sostenerlas. Y a medida que el ecosistema de herramientas y posibilidades crece, esa claridad sobre cómo trazar una ruta de innovación que realmente funcione se vuelve menos clara.

El evento "Adopción estratégica de IA" nació de esa convicción. Quisimos crear un espacio donde profesionales, líderes de datos y tomadores de decisión pudieran conversar abiertamente  sobre los desafíos reales de hacer que la IA funcione en el largo plazo, no solo en el piloto, sino en el día a día de la operación y con los usuarios finales.

En un espacio de tres horas, reunimos a expertos y líderes de la industria en torno a tres charlas magistrales, un espacio de networking y un panel de discusión. El resultado fue una tarde intensa en aprendizajes concretos y reflexiones que vale la pena compartir.

Las charlas magistrales

1. Infraestructura para escalar analítica e IA

Kimberley Orozco y Frans van Dunné — ixpantia, con la participación de Posit

La primera charla planteó una idea que suena contraintuitiva pero resulta muy práctica: en el mundo de la IA de hoy, la mejor forma de avanzar es experimentar primero y planificar sobre esa experiencia, no al revés. Las organizaciones que más rápido adoptan nuevas tecnologías son las que crean espacios seguros para que sus equipos prueben, aprendan y propongan, y que además cuenten con la estructura necesaria para que esa experimentación no se convierta en un riesgo operativo.

El mensaje central fue que la infraestructura tecnológica, bien diseñada, no debe ser un obstáculo burocrático sino el habilitador que convierte las buenas ideas en productos que escalan. Un caso real demostró cómo una organización pasó de tener equipos trabajando en silos, sin estándares ni visibilidad compartida, a operar con una plataforma unificada que redujo dramáticamente el tiempo para poner soluciones en producción.

Lo que nos llevamos:

• Hoy en día, experimentar primero y planificar sobre esa experiencia genera mejores resultados que intentar trazar una ruta sólo desde la teoría.
• Los equipos de datos necesitan libertad para explorar e innovar, pero dentro de un entorno controlado que no ponga en riesgo la operación.
• Una buena infraestructura reduce drásticamente el tiempo entre una buena idea y un producto en producción.
• TI y los equipos de datos no son adversarios: cuando trabajan sobre una plataforma común, ambos ganan.

2. Gestión, soporte y mantenimiento de productos de datos

Andrés Felipe Quintero — Arquitecto ixOps, ixpantia

La segunda charla abordó algo que pocas organizaciones planifican desde el inicio: ¿qué pasa después de que un producto de datos sale a producción? Construir la solución es solo la mitad del trabajo. La otra mitad es mantenerla viva, actualizada y confiable. Esta segunda mitad es lo que determina si la inversión genera valor en el tiempo o se pierde.

A través de casos concretos, la charla mostró que los productos de datos más exitosos son aquellos que desde su diseño incorporan mecanismos para detectar problemas, controlar quién accede a qué información y evolucionar cuando el negocio cambia. La conclusión fue directa: mantener un producto de datos con el mismo cuidado con el que una empresa cuida cualquier otro activo estratégico es lo que lo convierte en una ventaja competitiva real y duradera.

Lo que nos llevamos:

• Construir la solución es la mitad del trabajo; la otra mitad es mantenerla viva y confiable en el tiempo.
• Un producto de datos sin monitoreo es un producto que acumula deuda silenciosa hasta que un día deja de funcionar.
• Controlar quién accede a qué información no es un detalle técnico — es un requisito de negocio desde el día uno.
• Los productos de datos exitosos se diseñan para evolucionar, no para quedar estáticos una vez entregados.

3. Transformación con datos e IA en la producción de flores

Andrea Vargas — Líder de la práctica de Arquitectura e Ingeniería, ixpantia

La tercera charla aterrizó la conversación en un caso de principio a fin sobre cómo una empresa de agricultura especializada transformó su operación con datos. El punto de partida era familiar para muchos: decisiones basadas en información dispersa, poco confiable y difícil de consolidar. El punto de llegada, después de dos años de trabajo iterativo, fue un sistema integrado que optimiza la planificación de toda la producción, desde la siembra hasta la venta.

Lo más valioso de este caso no fue la tecnología en sí, sino el proceso: comenzar con pasos pequeños que generen confianza, ir al campo a entender el negocio desde adentro, construir con los usuarios finales y no solo para ellos, e iterar constantemente sobre lo que funciona. Si una industria tan tradicional como la agricultura puede transformarse con datos, la conclusión es inevitable: cualquier industria puede.

Lo que nos llevamos:

• Comenzar con pasos pequeños que generen confianza es más efectivo que esperar tener todo resuelto antes de arrancar.
• Ir al campo y ver el proceso con los propios ojos cambia radicalmente la calidad de las soluciones que se construyen.
• Construir con los usuarios finales, no solo para ellos, es lo que determina si una solución se adopta o se abandona.
• Si la agricultura puede transformarse con datos, no hay industria que no pueda.

El panel: iniciando y creciendo iniciativas de IA

Francesco Giorgetti (Head of Data Analytics en SierraCol Energy), Frans van Dunné (CDO de ixpantia) y Diego May (CEO de ixpantia)

Para cerrar la tarde, Frans van Dunné y Francesco Giorgetti se sentaron con Diego May en una conversación abierta y sin guión. Con experiencias muy distintas sobre la mesa, los panelistas exploraron las tensiones reales que viven las organizaciones cuando intentan avanzar con IA.

Tres ideas quedaron resonando.

La primera: los proyectos que más impacto generan no son los más complejos, sino los que resuelven un dolor claro con la menor fricción posible: la simplicidad, bien ejecutada, es una forma de sofisticación.

La segunda: cuando algo no funciona como se esperaba, la pregunta productiva no es quién tiene la culpa, sino qué información faltaba para tomar mejores decisiones. Ahí es donde el monitoreo y la visibilidad se vuelven indispensables.

La tercera apunta a algo que pocas organizaciones anticipan: cuando un proyecto de IA tiene éxito y la organización empieza a depender de él, las reglas del juego cambian. Mantener ese producto funcionando con los estándares que el negocio ahora exige requiere una mentalidad y, en muchos casos, equipos diferentes a los que lo construyeron.

El panel cerró con una reflexión que atravesó toda la tarde: la adopción de IA es, antes que un desafío tecnológico, un desafío de cambio organizacional. Las herramientas y tecnologías están disponibles. Lo que marca la diferencia es la disposición de los líderes a crear espacios para experimentar, aprender y comprometerse con lo que funciona más allá de la novedad inicial.

Lo que nos llevamos

Este evento confirmó algo que en ixpantia llevamos tiempo sosteniendo: la conversación sobre IA en las organizaciones necesita bajar del nivel de la promesa al nivel de la operación. Las preguntas que importan no son "¿deberíamos usar IA?" sino "¿cómo las institucionalizados? ¿cómo la sostenemos? ¿cómo la hacemos crecer? ¿cómo sabemos que está funcionando?"

Bogotá fue un punto relevante más de esta conversación. Seguimos creando espacios para tenerla, porque creemos que compartir lo que hemos aprendido, incluyendo los errores, es la forma más honesta de avanzar juntos.

Si quieres saber más sobre nuestro trabajo o participar en futuros eventos, escríbenos a hola@ixpantia.com o visítanos en www.ixpantia.com