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El 80% de tus datos No se usan

¿Qué estás dejando fuera de tus decisiones?En las empresas modernas, los datos son uno de los activos más poderosos. Se generan en cada proceso, se almacenan en múltiples sistemas y se amplifican con cada operación. Y sin embargo, cerca del 80% de esa información permanece inactiva. Dormida. Invisibilizada. Sin impacto real en la toma de decisiones. Este no es solo un dato llamativo. Es un síntoma profundo de cómo, pese a las inversiones tecnológicas, muchas organizaciones aún no logran convertir sus datos en una palanca efectiva de gestión.

¿Qué Hace que Tantos Datos no se Usen?

Tres grandes barreras aparecen una y otra vez: 

  1. Sistemas que no se hablan

ERP, CRM, plataformas BI… cada uno funciona, pero de forma aislada. La información queda atrapada en silos. Cruzar datos entre áreas o responder una pregunta transversal requiere esfuerzo técnico y tiempo. A veces, simplemente no se hace. 

  1. Cultura digital débil

Digitalizar no garantiza una mentalidad data-driven. Si el uso de datos sigue restringido a áreas técnicas, si las decisiones se toman más por intuición que por evidencia, o si acceder a la información sigue siendo un privilegio, el potencial se diluye. 

  1. Sobrecarga sin síntesis

Vivimos rodeados de datos, pero eso no significa que los entendamos. El exceso de información sin interpretación clara genera parálisis. Lo que necesitamos no son más datos, sino sistemas que traduzcan información en decisiones. 

IA Semántica: Entender Antes de Actuar

Aquí es donde aparece una nueva generación de herramientas basadas en inteligencia artificial semántica. Tecnologías diseñadas para comprender la intención del usuario, interpretar el contexto y responder en lenguaje natural. 

Ya no se trata de saber dónde buscar o cómo formular una consulta. 
Ahora basta con preguntar como lo harías a un colega: 

  • “¿Qué contratos vencen este mes?” 
  • “¿Cuál es el estado de las órdenes pendientes?” 
  • “¿Estamos cumpliendo las metas comerciales del trimestre?” 

Y obtener respuestas claras, contextualizadas y accionables, construidas por agentes que acceden a tus sistemas, analizan los datos y entregan lo que realmente necesitas saber. 

Agentes de IA: De la Operación a la Decisión

A diferencia de los asistentes tradicionales, un agente de IA no solo responde: comprende el lenguaje natural, consulta múltiples fuentes, interpreta datos y entrega recomendaciones útiles. Además, aprende con el uso y se adapta a cada entorno. 

Cuando varios agentes trabajan en conjunto —cada uno especializado en tareas como extracción, análisis, síntesis o validación— hablamos de un sistema multiagente, donde la colaboración entre inteligencias amplía el alcance, la precisión y la escalabilidad del análisis. 

Esa especialización también puede ser temática: 
Un agente puede enfocarse en finanzas, otro en operaciones, otro en clientes. 
Uno puede actuar como orquestador, asignando tareas según la complejidad. 
Otro puede supervisar el trabajo de sus pares, garantizando coherencia y control. 

Gracias a esta arquitectura, es posible abordar problemas más complejos, adaptarse a distintos entornos y responder con precisión a necesidades reales del negocio. 

MAIAcore: Inteligencia Multiagente con comprensión semántica

En Bupry desarrollamos MAIA, una plataforma que permite interactuar con tus datos como realmente lo necesitas: preguntando, conversando, decidiendo. 

Basada en IA semántica y arquitectura multiagente, MAIA accede a tus sistemas empresariales (como SAP), comprende lo que necesitas y responde en el lenguaje del negocio. 

Esto hace que tareas como revisar contratos, validar proyecciones, detectar riesgos o explicar variaciones de margen se vuelvan accesibles incluso para usuarios no técnicos. 
Sin prompts complejos. Sin curva de aprendizaje. 

No reemplaza al equipo: lo potencia. 
No impone tecnología: se adapta a tu entorno. 
Lo que antes tomaba días, ahora toma minutos. 
Lo que requería cinco personas, ahora se resuelve con una pregunta. 

Más que automatizar: habilitar decisiones 

El valor no está solo en automatizar tareas. 
Está en liberar tiempo, reducir fricción y empoderar a quienes deciden. 
Pasamos de procesos manuales a conversaciones inteligentes. 
De navegar sistemas a simplemente preguntar. 

Más que Automatizar: Habilitar Decisiones

El valor no está solo en automatizar tareas. 
Está en liberar tiempo, reducir fricción y empoderar a quienes deciden. 
Pasamos de procesos manuales a conversaciones inteligentes. 
De navegar sistemas a simplemente preguntar. 

¿Y en Latinamérica?

Según estudios recientes, solo el 25% de las empresas chilenas ha invertido en inteligencia artificial. Sin embargo, un 50% proyecta hacerlo durante 2025. 

Las grandes empresas lideran la adopción. 
Pero sectores como agroindustria, manufactura o salud aún muestran bajos niveles de digitalización. 
Y ahí está la oportunidad. 

Incorporar IA contextual y operativa, diseñada para entender la cultura, el lenguaje y los procesos de cada empresa, puede transformar esa brecha en ventaja competitiva. 

Gigantes como SAP e IBM ya integran IA generativa en industrias clave. 
Pero la innovación también puede venir de soluciones locales, accesibles y con un entendimiento real de los desafíos humanos y organizacionales que implica el cambio. 

¿Qué han Logrado las Empresas que ya Invirtieron en IA?

Las organizaciones que han incorporado inteligencia artificial reportan mejoras significativas en eficiencia operativa, visibilidad y agilidad de respuesta. Según el Estudio sobre Inteligencia Artificial en América Latina 2025, las áreas más beneficiadas incluyen: 

  • Reducción de tiempos de análisis y generación de reportes en más de 60%. 
  • Mejora de la precisión en proyecciones y estimaciones. 
  • Mayor autonomía de los equipos de negocio para acceder a información clave sin depender de áreas técnicas. 
  • Incremento en la capacidad de anticiparse a riesgos operativos y comerciales. 

En todos los casos, el impacto más profundo ha estado en cómo se toman las decisiones: con más contexto, mayor velocidad y menor fricción. 

Por dónde Empezar

  • Identifica un punto de dolor claro (por ejemplo, reportes que demoran). 
  • Prueba con un piloto acotado, medible y concreto. 
  • Acompaña con formación, comunicación y confianza. 
  • Y sobre todo, asegúrate de que la tecnología haga avanzar al negocio, no lo complique. 

En Resumen

  • La mayoría de los datos empresariales no se usan porque están atrapados, aislados o mal interpretados. 
  • La IA semántica permite interactuar en lenguaje natural, sin barreras técnicas. 
  • Los agentes de IA están cambiando cómo accedemos, comprendemos y usamos la información. 
  • MAIA es un ejemplo concreto de esta transformación: modular, contextual, colaborativa. 
  • Más que tecnología, es una nueva forma de trabajar con los datos. 

 

Los datos están ahí. 
La diferencia la marca quién los usa… y cuándo. 

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