IA nativa. El modelo que gana terreno y marca diferencias en la gestión de las empresas

La integración de inteligencia artificial integrada desde el origen en las plataformas permite automatizar procesos. También mejorar la productividad y responder en tiempo real a las necesidades del negocio.

La inteligencia artificial dejó de ser una herramienta experimental. Esto, para convertirse en un componente estructural en la gran mayoría de las empresas.

En ese proceso, comienza a consolidarse un nuevo enfoque. La IA nativa.

Es donde las capacidades de inteligencia artificial se desarrollan desde el origen. Es decir, dentro de las plataformas y no como soluciones externas.

El cambio ocurre en un escenario de rápida adopción. De acuerdo a un estudio de Deloitte, en Chile el 83% de las empresas ya utiliza inteligencia artificial. Más del 80% de las grandes compañías la ha integrado en procesos relevantes. Mientras que cerca de un tercio se encuentra en etapas avanzadas de implementación. A nivel regional, el fenómeno también se acelera. El 86% de las empresas en América Latina ya explora o implementa IA, según diversos reportes.

La diferencia ya no está solo en adoptar tecnología, sino en cómo se integra.

A diferencia de los modelos tradicionales, basados en proveedores externos, la IA nativa permite a las empresas desarrollar, ajustar y escalar soluciones de forma interna. Esto reduce tiempos de respuesta y mejorando la adaptación al negocio.

“Las empresas que tienen inteligencia artificial nativa pueden adaptar y modificar su producto. Ello, en función de los requerimientos de sus clientes y de los cambios en sus procesos de manera inmediata”, explica Miguel Videla, Lead Machine Learning Engineer en Defontana.

Eficiencia, productividad y competitividad

Uno de los principales efectos de este modelo es la automatización de procesos. Áreas como atención al cliente, operaciones o gestión administrativa pueden escalar sin aumentar proporcionalmente los equipos. Esto rompe una de las principales restricciones del crecimiento.

“Sin inteligencia artificial, el crecimiento implica aumentar equipos. Con IA, ese proceso se automatiza y se vuelve escalable”, señala Videla.

A esto se suma el impacto en productividad. Distintos estudios muestran que el uso de inteligencia artificial puede generar mejoras cercanas al 40% en productividad, con incrementos que varían según el tipo de función. En la práctica, esto permite liberar tiempo de tareas operativas y enfocarlo en funciones estratégicas.

Además, la IA integrada desde el núcleo de los sistemas permite avanzar hacia modelos de gestión más dinámicos, con análisis predictivo y toma de decisiones en tiempo real, desde inventarios hasta evaluación de riesgos o comportamiento de clientes.

“Otro elemento diferenciador es la personalización. Al operar directamente sobre los datos del negocio, las plataformas con IA nativa pueden adaptar respuestas, procesos y experiencias según cada usuario. El cliente puede obtener soluciones totalmente ajustadas a sus necesidades, en lugar de respuestas genéricas”, agrega Videla.

Pese a estos avances, persisten desafíos relevantes. La calidad de los datos sigue siendo una de las principales barreras para el desarrollo de modelos predictivos, mientras que en el caso de la IA generativa el foco está en el conocimiento y en la correcta implementación de las herramientas.

Aun así, la tendencia es clara. Si bien la adopción de inteligencia artificial avanza de forma sostenida, el foco comienza a desplazarse desde su uso puntual hacia su integración estructural en los procesos del negocio.

En ese escenario, la IA nativa comienza a perfilarse como el siguiente paso en la evolución tecnológica. Pasar de usar inteligencia artificial como soporte a convertirla en parte central de la operación.

“Esto no es solo una mejora incremental, sino un cambio en la forma de operar. Las empresas que no integren inteligencia artificial de manera estructural van a quedar rezagadas”, concluye Miguel Videla.