Adopción de IA en las empresas chilenas (Diario Financiero)

 

"Las principales barreras para adoptar y escalar la inteligencia artificial no son tecnológicas ni presupuestarias, sino organizacionales y estructurales.

Los mayores obstáculos se relacionan con el gobierno de datos (34,3%), la cultura organizacional y resistencia al cambio (23.5%) y las dificultades para integrar datos entre áreas (21.7%)."

Brief de Conversatorio #03 sobre "Transformación organizacional potenciada con IA"

El tercer episodio del Conversatorio #Transformaciones2050 presentado por a Chile con Todo (plataforma ciudadana basada en propuestas e iniciativas del Proyecto-País del Colegio de Ingenieros) está enfocado en el tema de Transformación organizacional con perspectiva y metodología potenciada con IA.

Como los Conversatorios anteriores, esta edición grabada y disponible en YouTube a partir de la tercera semana de marzo 2026, tiene el propósito de compartir visiones estratégicas para articular comunidades, y redes de conocimiento en torno a proyectos concretos de desarrollo sostenible, inclusivo y descentralizado en las distintas regiones de Chile.


Participantes:

Mario Boada (Moderador): Periodista y gestor de proyectos de comunicación estratégica, con amplia experiencia profesional en diseño y realización de contenidos para plataformas digitales.

Gastón L’Huillier (Editor): Ingeniero Civil Industrial y Magister en Economía, U.Chile. Director de estrategia en más de 500 proyectos en diseño y cambio organizacional y cultural. Director Ejecutivo Proyecto-País. Presidente Fundación para el Desarrollo Descentralizado ChileconTodo.

Jenny Sauterel: Ingeniera Civil Industrial U. de Chile. Consultora estratégica con visión comercial para diseño de procesos de gestión organizacional. Directora Regional Biobío y Temuco de Chile Con Todo.

Guillermo Muñoz: Consultor con amplia experiencia en gestión del cambio y ejecución estratégica en el ámbito público y privado. Presidente de la Comisión de Transformación Digital del Proyecto-País 2050.

Temario de Conversación

1. La transformación organizacional en el nuevo escenario de herramientas e influencias de inteligencia artificial.
2. Nuevas estrategias para gestionar los impactos en los modelos de negocio y culturas organizacionales
3. Cuánto hay de “transformación” y cuánto de “digital” en estos procesos, cómo cambia el desarrollo de los negocios, qué nuevas reglas aparecen en términos de oportunidades y amenazas?
4. Carencias de habilidades digitales especializadas (IA, ciberseguridad, datos), con baja formación en competencias que afecta la capacidad de innovación y productividad.
5. Experiencias en Chile, especialmente en las medianas empresas, con la aplicación de IA y sus impactos organizacionales y comerciales.
6. ¿Cómo se conecta la estrategia de IA con la estrategia corporativa y de transformación organizacional?
7. Qué estrategias de re/upskilling vinculados con IA es importante considerar para potenciar el aporte de los colaboradores en empresas y organizacionestivamente con la IA?

Fundamentos para un Programa de formación e integración estratégica de IA para la transformación organizacional

La inteligencia artificial, más que una herramienta, es un ecosistema cognitivo-tecnológico que permite optimizar una transformación organizacional para adaptarse a los cambios acelerados que están ocurriendo en los distintos entornos de trabajo, productivos y de servicios.

La base conceptual y metodológica de este Programa de Formación e Integración Estratégica para la Transformación Organizacional asume que la IA es un ensamblaje de algoritmos, datos, normas, roles, estructuras de poder y prácticas cotidianas, que impactan culturalmente, mucho más allá de la utilización de un software, como los agentes autónomos que están cambiando muchos procesos.

Desde esta perspectiva humanista, que se suma a todos los componentes ingenieriles y tecnológicos, emergen diseños de interacción, primero, entre personas y luego entre personas y plataformas artificiales. Como acción paralela, se agrega la integración de modelos y procesos en el marco de una nueva arquitectura organizacional que transforma relaciones, procesos, flujos de información, gestión optimizada y gobernanza pertinente.

Hablar de “transformación con IA” exige modelar explícitamente el acoplamiento entre lo técnológico (hardware y software) y lo social (humanware: habilidades, valores, criterios, comunicación), en bucles de retroalimentación consciente y permanente.

Los estudios recientes en aplicación de IA muestran que la incorporación para uso personal, autónomo y descoordinado dentro de una organización, puede ser poco habilitante y con bajo impacto productivo. Más bien, puede provocar desequilibrios de coordinación, dificultades de aprendizaje colectivo y algunos niveles de frustración.

Más que sumarse a la tendencia de utilizar diversas herramientas de IA a modo personal, la pregunta relevante es cuál es el diseño socio-tecnológico para potenciar la transformación organizacional, con principios de equidad, colaboración, gobernanza y ética.

Esta propuesta de un Programa de formación e integración estratégica de IA para potenciar la transformación organizacional es parte del trabajo colaborativo que desarrolla un grupo de expertos de la Consultora GL Strategic Engineering & Management para ofrecer un diagnóstico que se traduce en un mapa del ecosistema de la organización (actores, flujos, decisiones) para modelar luego la intervención alfabetizacional en IA, considerando cinco dimensiones:

1. Cultural-simbolica: Creencias, narrativas organizacionales, temores y expectativas.
   
   
2. Tecnológica-ingenieril: Arquitectura, datos, modelos, integración en procesos.
   
   
3. Gobernanza: Quién decide, quién supervisa, quién coordina.
   
   
4. Ética-regulatoria: Criterios de sostenibilidad, transparencia, rendición de cuentas.
   
   
5. Aprendizaje-adaptación: Capacidades, ciclos de feedback, co-diseño humano-máquina.

Los trabajos de campo en organizaciones y empresas asumen las condiciones culturales y de liderazgo específicas como punto de partida para determinar rasgos, sesgos, dudas y riesgos para una transformación tolerable y apropiada. En este sentido, el proceso de alineación funcional (áreas y departamentos) es fundamental para abrir espacios de confianza y colaboración para un cambio efectivo.

Nuestro modelo de intervención y acompañamiento para la integración de IA en la transformación organizacional incluye 4 fases, con énfasis en diagnóstico ampliado y priorización de pilotos:

1. Fase Diagnóstico: Mapa de prioridades (3–5 semanas)

Objetivo principal: Generar inteligencia accionable para priorizar pilotos alineados con objetivos estratégicos (OE) y KPIs.

Actividades:

• Entrevistas y focus groups con directivos, mandos y equipos (20–30 personas).

• Encuesta AI-readiness (madurez en 5 dimensiones).

• Mapeo de procesos y "puntos de dolor" (quick scan de 10–15 procesos clave).
  
  

• Criterios de selección de pilotos (matriz simple 1–5 puntos):

• Impacto en OE/KPIs (peso 40%).

• Viabilidad datos/técnica (30%).

• Apoyo liderazgo (20%).

• Bajo riesgo ético (10%).
  
  

Entregables:

• Informe diagnóstico: mapa de madurez + top 5–10 casos priorizados.

• Ficha inicial de 2–3 pilotos recomendados (OE, KPIs, sponsors).
  
  

2. Fase Co-diseño socio-tecnológico: problema, sistema y reglas (3–5 semanas)

Objetivo: Detallar pilotos seleccionados con métricas claras.

Actividades:

• Talleres cross-funcionales: mapear flujos actual/futuro (persona-IA).

• Definir reglas: qué decide IA vs acción humana.

• Ajuste KPIs específicos por piloto (ligados a OE).
  
  

Entregable: Fichas detalladas de pilotos (objetivos, KPIs, roadmap, gobernanza provisional).

3. Fase Pilotos: experimentar con cambio gestionado (8–12 semanas)

Objetivo: Validar impacto en KPIs reales.

Actividades:

• Equipos laboratorio (5–10 personas/piloto).

• Soporte intensivo: formación, iteraciones semanales, monitoreo KPIs.

• Reflexión guiada: feedback cultural y ajustes.
  
  

Monitoreo: Dashboard semanal de KPIs (progreso vs meta).

Entregable: Reporte de pilotos (resultados KPIs, lecciones aprendidas).

4. Fase Escalamiento y anclaje cultural (8–12 semanas)

Objetivo: Institucionalizar éxitos medidos en KPIs.

Actividades:

• Síntesis patrones: escalar 1–2 pilotos ganadores.

• Diseño gobernanza IA (célula transversal, políticas).

• Integración Recursos Humanos: roles, incentivos, formación continua.
  

Entregable final: Blueprint estratégico (gobernanza, roadmap escalamiento, KPIs anuales).

Cumbre IA en Nueva Delhi: Señales optimistas que aporta India como faro del Sur Global

Después de varios días de discursos, foros, entrevistas y reuniones privadas, culminó en Nueva Delhi la Cumbre Global sobre Impactos de la Inteligencia Artificial, la primera que se celebra en el hemisferio sur.

Entre los participantes destacaron protagonistas de primera línea de la revolución IA: Sundar Pichai (Google/Alphabet), Demis Hassabis (Google DeepMind), Sam Altman (OpenAI), Dario Amodei (Anthropic), Yann LeCun (AMI Labs), Jensen Huang (NVIDIA), Brad Smith (Microsoft), Alexandr Wang (Meta), entre otros.

Bajo la presidencia del primer ministro de India,  Narendra Modi, esta cumbre IA logró el mayor acuerdo diplomático hasta ahora en una declaración firmada por 86 países para "promover una IA segura, fiable y sólida, clave para construir confianza y maximizar los beneficios económicos y sociales".

El texto tiene directrices que son "voluntarias y no vinculantes", cláusula que permitió ajustar posiciones de los dos grandes líderes mundiales de la IA, Estados Unidos y China, además de integrar posturas más regulatorias y éticas de la Unión Europea. Lo anterior, considerando la férrea voluntad de líderes como el anfitrión, Narendra Modi, Emmanuel Macron o Lula da Silva, quienes empujan procesos para democratizar la IA y evitar ambiciones tecnocráticas, intenciones autocráticas o riesgos existenciales para la humanidad.

La declaración se estructura alrededor de siete pilares (o "chakras") para guiar el desarrollo global de la IA:

1. Democratización del acceso a recursos de IA: Eliminar barreras estructurales, promover infraestructura digital asequible y reducir la brecha digital (especialmente para países en desarrollo).
2. Crecimiento económico y bien social: Usar la IA como motor de transformación económica, inclusión y prosperidad compartida.
3. IA segura, confiable y protegida: Reconocer la importancia de la seguridad, pero sin compromisos vinculantes estrictos en riesgos (más énfasis en "trusted AI" que en regulaciones pesadas).
4. Avance de la IA para el descubrimiento científico: Crear redes internacionales como "International Network of AI for Science Institutions".
5. Empoderamiento social a través de la IA: Plataformas como "AI for Social Empowerment Platform" para aplicaciones en salud, educación, agricultura y servicios públicos.
6. Desarrollo de capital humano: "AI Workforce Development Playbook" y principios de reskilling para preparar a la fuerza laboral (enfoque en educación y empleos).
7. Sistemas de IA resilientes, eficientes e innovadores: Énfasis en infraestructura energéticamente eficiente, open-source, ecosistemas accesibles y cooperación multilateral.

En el encuentro, el secretario general de Naciones Unidas, António Guterres anunció que se está avanzando en la formación de un órgano consultivo independiente de 40 expertos para promover un enfoque científico para la gobernanza de la inteligencia artificial y reducir las preocupaciones a nivel mundial por la pérdida de empleos, la propagación de información engañosa, entre otros muchos temas.
Guterres dijo que se requiere una capacidad colectiva para comprender y gestionar la IA de manera adecuada. Advirtió, acertadamente: “Nos estamos precipitando hacia lo desconocido”.

Se espera que este comité internacional -entre cuyos nombres figura el pionero canadiense de investigación en IA, Yoshua Bengio- publique su primer informe el próximo mes de julio, coincidiendo con la celebración del diálogo mundial de las Naciones Unidas sobre la gobernanza de la inteligencia artificial.

La cumbre global IA de India concluye cuando los pronósticos, bastante consensuados, indican que dentro de los próximos 24 meses ya tendríamos una presencia masiva y activa de la super-inteligencia artificial.
Con todo lo que eso puede significar.

Jürgen Habermas

 La acción comunicativa es el concepto central de la teoría de Jürgen Habermas (desarrollada principalmente en Teoría de la acción comunicativa, 1981). Se trata de una forma de acción social orientada al entendimiento mutuo (Verständigung) a través del uso del lenguaje, en contraposición a las acciones instrumentales (orientadas al éxito técnico sobre objetos) y estratégicas (orientadas al éxito manipulando a otros para alcanzar fines propios).

Características principales

• Orientación primaria: no busca el éxito individual (influir, vencer o imponer), sino coordinar acciones mediante el acuerdo racional entre participantes.
• Medio fundamental: el lenguaje en su función ilocucionaria (lo que se hace al decir algo: afirmar, prometer, ordenar, etc.), no solo perlocucionaria (efectos causales externos).
• Pretensiones de validez: todo acto de habla plantea implícitamente tres pretensiones que el oyente puede aceptar o rechazar:
  1. Verdad (proposicional): lo dicho es verdadero respecto al mundo objetivo.
  2. Corrección normativa (rectitud): la norma o expectativa es adecuada al contexto social.
  3. Veracidad (sinceridad): el hablante expresa genuinamente sus intenciones y vivencias subjetivas.
• Racionalidad comunicativa: la validez de estas pretensiones se decide en la argumentación racional, idealmente libre de coacción (situación ideal de habla o discurso racional), donde el mejor argumento prevalece.

Contraste con otras formas de acción

Tipo de acción	Orientación principal	Tipo de racionalidad	Medio principal	Ejemplo típico
Acción comunicativa	Entendimiento mutuo	Comunicativa	Lenguaje (ilocucionario)	Deliberación en un debate democrático
Acción instrumental	Éxito técnico	Cognitivo-instrumental	Herramientas/técnica	Construir un puente
Acción estratégica	Influir en otros para éxito	Estratégica	Lenguaje manipulador	Negociación de poder o engaño

Implicaciones

En la acción comunicativa, los participantes se comprometen con obligaciones ilocucionarias (promesas, compromisos) que coordinan sus planes de acción futuros. Habermas sostiene que esta forma de acción es la más originaria y constitutiva de la sociedad humana, ya que el lenguaje humano está intrínsecamente orientado al entendimiento (no solo a la influencia).

Rol en la teoría social

Habermas usa este concepto para:

• Criticar la colonización del mundo de la vida por sistemas (dinero y poder burocrático) que imponen acción estratégica.
• Fundamentar una teoría crítica de la modernidad que rescata el potencial emancipador de la racionalidad comunicativa.
• Sustentar su ética del discurso y su teoría de la democracia deliberativa.

En resumen, la acción comunicativa representa para Habermas la dimensión racional y solidaria de la interacción humana: solo mediante el diálogo orientado al acuerdo podemos legitimar normas, alcanzar verdad compartida y coordinar una convivencia libre de dominación.

José Cabrera

José Cabrera, ingeniero español canario nacido en Las Palmas de Gran Canaria, es el creador del concepto "redarquía", un paradigma organizativo para el mundo conectado que complementa la jerarquía tradicional.​

Formación y trayectoria profesional

Estudió Ingeniería Superior Industrial en la Universidad Politécnica de Cataluña. Desarrolló su carrera en Sun Microsystems Ibérica desde 1989, donde dirigió equipos multiculturales y globales, convirtiendo la compañía en líder con una cultura basada en valores e innovación. Como Vicepresidente de Operaciones para Europa, Oriente Medio y África, gestionó el 36% de la facturación, enfatizando la ejecución disciplinada y tecnologías emergentes.​

Creación de la redarquía

Inspirado en comunidades de software libre y Web 2.0, definió la redarquía en 2010 como un orden emergente de colaboración igualitaria, basado en confianza, valor añadido y transparencia, frente a la imposición jerárquica. Propone organizaciones duales: jerarquía para ejecución previsible e innovación colectiva vía redes para adaptabilidad en cambios discontinuos.​

Obra principal y publicaciones

Autor de Redarquía: Más allá de la jerarquía (2014, Rasche Ediciones), que detalla propiedades como colaboración, autogestión, emergencia, apertura y aprendizaje. El libro argumenta: "En la nueva economía, compartir crea valor; las redes son el nuevo organigrama".

Actividades actuales

CEO de Cabrera Management Consultants, asesora en innovación estratégica y excelencia operativa. Miembro de Asociación Educación Abierta, evangeliza la redarquía en liderazgo y transformación educativa. Emprendedor en tecnologías ágiles (ASPGems) y eSports (ESL).

Fei-Fei Li

Fei-Fei Li (Beijing, 1976), conocida como la "madrina de la IA", es una científica computacional chino-estadounidense pionera en visión artificial y aprendizaje profundo.​

Inicios y formación

Emigró a EE.UU. a los 16 años con su madre, enfrentando pobreza. Estudió física en Princeton (B.A., 1999) y obtuvo su Ph.D. en ingeniería eléctrica en Caltech (2005), enfocada en neurociencia cognitiva y visión por computadora. Enseñó en Illinois (2005-2006) y Princeton (2007-2009) antes de unirse a Stanford en 2009.

Contribuciones clave

En Princeton (2007), creó ImageNet, una base de datos masiva de 14 millones de imágenes etiquetadas en 22.000 categorías, superando el escepticismo inicial. Lanzó el ImageNet Challenge (ILSVRC, 2010-2017), catalizador de la revolución del deep learning al habilitar reconocimiento de objetos preciso, base para autos autónomos, diagnósticos médicos y más. Publicó >300 papers en revistas como Nature y CVPR.

Carrera profesional

Directora del Stanford AI Lab (SAIL, 2013-2018); en sabbatical, Científica Jefe de AI/ML en Google Cloud (2017-2018), democratizando IA con AutoML. Cofundó el Human-Centered AI Institute (HAI) en Stanford (2019) y AI4ALL (2017), promoviendo diversidad en IA. En 2024, recaudó $230M para World Labs, enfocada en "inteligencia espacial" 3D.

Legado y reconocimientos

Miembro de la Academia Nacional de Ingeniería (NAE), Time 100 AI (2023), ONU Scientific Advisory Board (2023). Autora de The Worlds I See (2023). Aboga por IA ética y humana: "La IA debe mejorar la condición humana".

Edgar Morin

Edgar Morin (París, 1921), filósofo y sociólogo francés de origen judío sefardí, es el creador del "pensamiento complejo", un enfoque transdisciplinario para entender la incertidumbre del mundo contemporáneo.

Vida y formación

Hijo de judíos, perdió a su madre a los 10 años y creció en un París cosmopolita. Durante la II Guerra Mundial, se unió a la Resistencia como Edgar Nahum (su apellido original), participando en la Liberación de París (1944) y sirviendo como teniente coronel en Alemania ocupada (1945). Expulsado del Partido Comunista en 1951 por criticar el estalinismo, fundó revistas como Arguments (1956-1962) y Communications (1962).

Carrera académica

Investigador del CNRS desde 1950, dirigió centros de estudios sobre comunicación y complejidad. En 1970, inició su magna obra El Método (6 volúmenes, 1973-2004), que integra biología, cultura y sociedad. Abogó por reformas educativas en Francia (1999) y colaboró con UNESCO en la alfabetización compleja.

Pensamiento clave

Rechaza la simplificación reduccionista: la complejidad une lo uno y lo múltiple, orden y desorden, individuo y sociedad. Conceptos como "doble ligadura" (uncertainty y interconnection) y "homo complexus" critican el dogma científico. Obras como Los hombres y la muerte (1951), El paradigma perdido (1973) y Tierra-Patria (1993) abordan crisis ecológicas, identitarias y globales.

Legado actual

A los 104 años (2025), Morin inspira el pensamiento sistémico en educación y política. "Navegar en el océano de la incertidumbre con una brújula compleja".

Aristóteles

Aristóteles (384-322 a.C.), nacido en Estagira, Grecia, es el padre de la filosofía occidental junto a Platón, un polímata cuya sistematización del saber influyó por más de dos milenios.​

Vida clave

Hijo de Nicómaco, médico del rey macedonio Amintas III, Aristóteles llegó a Atenas a los 17 años para unirse a la Academia de Platón, donde estudió 20 años y fue apodado "el inteligente". Tras la muerte de Platón (347 a.C.), tutorizó a Alejandro Magno en Macedonia (343-340 a.C.) y fundó el Liceo en Atenas (335 a.C.), escuela peripatética dedicada a la observación empírica.

Contribuciones filosóficas

Fundador de la lógica formal con el silogismo (ej.: "Todos los hombres son mortales; Sócrates es hombre; luego, Sócrates es mortal"), clasificó las ciencias en teóricas (física, metafísica), prácticas (ética, política) y productivas (poética). En metafísica, definió sustancia, acto y potencia; rechazó las Ideas platónicas por un realismo basado en la observación.

Avances científicos

Pionero en biología, clasificó 500 especies animales y estudió embriología; demostró la esfericidad terrestre. En ética, propuso la virtud como justo medio ("Ética a Nicómaco"); en política, analizó formas de gobierno en "Política". Su cosmología teleológica postulaba un "motor inmóvil".

Legado perdurable

Sus obras, como "Órganon" y "Física", moldearon el islam medieval, la escolástica cristiana y el método científico moderno. "Conocer es recordar lo que el alma ya sabe, pero observar revela la verdad"