La Era de la IA: De la Programación Asistida a la Transformación Empresarial Basada en Datos

La inteligencia artificial está redefiniendo el panorama empresarial y las habilidades profesionales, impulsando desde nuevas formas de programar hasta la automatización de procesos a gran escala, donde la calidad de los datos se convierte en el pilar fundamental del éxito.

La inteligencia artificial (IA) se consolida como el motor de la innovación empresarial, transformando tanto las operaciones corporativas como las competencias laborales. Empresas como SAP están integrando profundamente la IA en sus herramientas de desarrollo, como SAP Build y el copiloto Joule, para potenciar la productividad y permitir a los profesionales convertir datos en resultados de negocio tangibles. En esta línea, ADL Digital Lab del Grupo Aval ya cuenta con más de 100 iniciativas basadas en IA que automatizan procesos y proyecta duplicar su impacto a más de 4.6 millones de usuarios.

Este avance tecnológico está redefiniendo habilidades clave como la programación.

Andrew Ng, fundador de Google Brain, promueve el “vibe coding”, un método que consiste en dirigir a una IA para que genere, refine y depure el código, en lugar de escribirlo manualmente. Ng sostiene que las personas que sepan programar de esta manera, sin importar su rol, serán más productivas.

Esta visión es respaldada por directores ejecutivos de gigantes como Google y Nvidia, y empresas como Visa y Reddit ya buscan talento con experiencia en esta práctica, cuyo interés ha crecido exponencialmente.

Para materializar el potencial de la IA, las organizaciones están abriendo sus ecosistemas de datos y forjando alianzas estratégicas. SAP, por ejemplo, ha anunciado colaboraciones con Snowflake, Databricks y Google Cloud para ofrecer mayor flexibilidad en el manejo de datos. Además, ha desarrollado modelos predictivos como SAP-RPT-1, entrenado para anticipar resultados de negocio. Consciente del cambio de paradigma, SAP también se ha comprometido a capacitar a 12 millones de personas en habilidades de IA para 2030, de las cuales más de un millón corresponden a América Latina. Sin embargo, el éxito de cualquier iniciativa de IA depende de un factor crucial: la calidad de los datos. Se estima que casi el 70% de la información corporativa no se aprovecha y que hasta un 80% del tiempo en un proyecto de IA se dedica a la limpieza y preparación de datos. La falta de una base de datos limpia, integrada y gobernada es el principal obstáculo para escalar la IA. Por ello, es fundamental que las empresas construyan una base de “datos inteligentes” mediante arquitecturas modernas como Data Lakes, una gobernanza robusta y una cultura organizacional que trate los datos como un activo estratégico.