No hay IA sin AI (arquitectura de información)
No hay IA sin AI (arquitectura de información)
Datos claros, pasos firmes
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un lujo reservado a grandes corporaciones. Hoy, herramientas como la IA generativa han abierto la puerta para que incluso pequeñas y medianas empresas (pymes) puedan incorporarla en su operación. De hecho, en Colombia, un 66 % de las pymes ya utiliza alguna forma de IA (generativa), principalmente en tareas como atención al cliente o automatización de procesos.
Sin embargo, el entusiasmo por la IA se ve opacado por resultados pobres debido a que: no hay IA sin AI (arquitectura de información). Es decir, la inteligencia artificial solo puede ofrecer valor si se alimenta de datos bien organizados, confiables y accesibles. Una manera simple de entenderlo es pensar en la información de la empresa como los recibos, facturas y papeles que antes se guardaban en cajas o sobres: si están desordenados y repartidos en distintos lugares, nadie puede encontrar lo que necesita a tiempo; pero si están clasificados en una sola carpeta y con etiquetas claras, cualquier persona puede usarlos de inmediato. Lo mismo ocurre con los datos: sin orden, la IA no tiene con qué trabajar.
El problema es que, según el Banco Interamericano de Desarrollo, el 70 % de las pymes en América Latina se encuentra todavía en un nivel básico de madurez en gestión de datos y analítica. Esto significa que la mayoría aún no entiende cómo capturar, organizar, proteger y distribuir la información del negocio. Por eso, gran parte del uso de la IA en la región se limita a la IA generativa a través de herramientas como ChatGPT o flujos de trabajo con poco contexto, lo que resulta en un uso superficial y con impacto limitado.
En este artículo se describen los principales problemas que enfrentan las pymes en Latam al intentar implementar IA sin una arquitectura de información adecuada, se presentan soluciones realistas adaptadas al contexto latinoamericano y se destacan los beneficios que pueden alcanzarse al cerrar estas brechas.
Madurez digital pymes LATAM (2025): 70 % en nivel básico de datos y analítica. Fuente: BID, El poder de los datos.
Presencia web (2023): 55 % de empresas en ALC con sitio web (vs. 78 % en OCDE). Fuente: BID, Prioridades digitalización ALC.
Uso de tecnologías en ALC (2023): 11 % usan IA; 29 % Big Data; 46 % nube. Fuente: BID, Prioridades digitalización ALC.
Colombia (2018): 2,4 % de pymes usan IA; 9,7 % grandes empresas usan IA. Fuente: MinTIC Observatorio.
Colombia (2023): 66 % de pymes usan IA (impulsada por IA generativa). Fuente: Microsoft Survey 2023.
Datos en papel (2025): 40 % de pymes aún recopilan datos en físico. Fuente: BID, El poder de los datos.
Modelos analíticos integrados (2025): Solo 3 % de pymes han integrado analítica a sus procesos. Fuente: BID, El poder de los datos.
Privacidad de datos (2025): ~50 % de pymes sin conocimiento en protección de datos. Fuente: BID, El poder de los datos.
Uruguay (2025): <10 % de pymes usan sistemas analíticos especializados. Fuente: BID, El poder de los datos.
Percepción barreras (2022): Obstáculos: falta de utilidad percibida e inexperiencia. Fuente: MinTIC / Andicom 2024.
Talento digital (2025): La falta de talento especializado es una de las mayores barreras. Fuente: BID, El poder de los datos.
Ciberseguridad en IA (Colombia, 2025): 54 % de pymes invirtieron en seguridad adaptada. Fuente: Microsoft LATAM 2025.
Optimización de procesos (2025): 72 % de líderes pymes dicen que la IA mejoró eficiencia. Fuente: Microsoft LATAM 2025.
Inversión futura (2025): 70 % planea seguir invirtiendo en IA (65 % en IA generativa). Fuente: Microsoft LATAM 2025.
Formación (2024): Meta MinTIC: capacitar 1 millón de colombianos y abrir 60 centros PotencIA. Fuente: MinTIC Andicom 2024.
El dicho popular en tecnología, “si entra basura, sale basura”, aplica también en las pymes. Muchas guardan información incompleta, repetida o regada en facturas, correos o cuadernos. Así, cuando se quiere usar esa información para la IA, los resultados no son confiables. Si los datos no están ordenados ni estandarizados, los errores se repiten en lugar de generar valor.
Es común que la contabilidad esté en un programa aislado, las ventas en hojas de Excel y el inventario en libretas. Al no estar conectados, es imposible tener una visión completa del negocio. Y sin esa visión, la IA no puede dar análisis ni predicciones útiles.
Aunque algunas pymes usan herramientas de IA, muchas no las aprovechan porque su equipo no está capacitado. Una encuesta del DANE (2022) mostró que los principales frenos son no ver la utilidad o no saber cómo usarlas. Esto demuestra que se necesita no solo tecnología, sino también formar una mentalidad de trabajo con datos en todos los niveles.
Casi la mitad de las pymes de la región admite no conocer bien los temas de privacidad y protección de datos. No tener reglas claras de seguridad y acceso puede generar problemas legales y, además, hace que los clientes o aliados desconfíen. Sin esas reglas, la información termina dispersa y difícil de aprovechar.
Antes de pensar en IA, identifica el estado actual de tus datos. Pregúntate:
¿Dónde están mis datos hoy (Excel, correos, sistemas aislados)?
¿Están completos o faltan registros importantes?
¿Quién accede y quién debería poder acceder?
La mayoría de las pymes no necesita grandes inversiones al inicio. Empieza por:
Consolidar tus registros en un solo lugar (por ejemplo, pasar hojas sueltas de Excel a un único archivo organizado).
Definir nombres consistentes (por ejemplo, siempre usar “Cliente_ID” en vez de variar entre “cliente”, “id”, “código”).
Revisar duplicados y vacíos: elimina registros repetidos y completa los faltantes más relevantes.
No basta con limpiar los datos una vez; hay que mantenerlos. Para esto:
Designa a alguien como responsable de los datos (aunque sea medio tiempo).
Crea reglas simples: quién puede modificar, quién solo puede ver, y qué información es sensible.
Asegúrate de cumplir con normas básicas de protección de datos (como informar a clientes si almacenas su información personal).
No necesitas un ERP gigante desde el inicio. Comienza con soluciones que sean fáciles de usar y de pagar:
CRM básicos para unificar datos de clientes (HubSpot gratuito, Zoho, etc.).
Sistemas contables que se conecten a Excel o a la nube.
Plataformas de análisis sencillas como Power BI, Google Looker Studio o incluso Excel con gráficos dinámicos.
La tecnología sin personas es inútil. Empieza a formar hábitos:
Usa datos en reuniones: muestra cifras de ventas, inventario o clientes para tomar decisiones.
Capacita a tu equipo con cursos cortos y gratuitos (Coursera, edX, MinTIC).
Reconoce a quienes usen la información para mejorar resultados: así motivas el cambio cultural.
No intentes transformar toda la empresa en un mes. Mejor:
Elige un proyecto piloto de bajo riesgo (ejemplo: centralizar todas las órdenes de clientes de una semana en un mismo archivo digital en lugar de tenerlas divididas en correos, WhatsApp y hojas sueltas).
Mide resultados (menos errores, más ventas, ahorro de tiempo).
Con esos logros, gana confianza y apoyo interno para dar el siguiente paso.
Lo que tu negocio gana con datos estructurados
Cuando una pyme aplica los pasos anteriores —diagnóstico, orden, responsables, integración, cultura y proyectos piloto— los beneficios se ven rápido y de manera concreta:
Menos tiempo perdido: al tener datos organizados en un solo lugar, se reducen los errores y las búsquedas interminables en correos o archivos dispersos.
Decisiones más claras: un CRM o un tablero de control básico permiten ver ventas, inventarios o gastos en tiempo real, lo que facilita reaccionar a tiempo.
Confianza con clientes y aliados: tener reglas claras sobre privacidad y protección de datos genera seguridad y proyecta profesionalismo.
Mayor productividad del equipo: con datos confiables, los empleados dejan de duplicar esfuerzos y pueden enfocarse en tareas que generan valor.
Escalabilidad sin miedo: al empezar con proyectos pequeños y bien medidos, la pyme construye una base sólida que le permite crecer hacia herramientas más avanzadas, incluida la IA.
Cada paso hacia una mejor gestión de datos trae resultados inmediatos y prepara el terreno para que la inteligencia artificial sea realmente útil.