SONDA impulsa IA operativa para que empresas tomen decisiones en tiempo real

La inteligencia artificial empezó a dejar de ser un experimento en las empresas para convertirse en una capacidad operativa que toma decisiones y ejecuta procesos en tiempo real. Ese es el cambio que SONDA busca acelerar en América Latina con su modelo “AI First”, una arquitectura que integra agentes inteligentes, analítica avanzada y robótica dentro de la operación diaria de las organizaciones.

El giro es estructural. Durante años, la IA se utilizó en pilotos, chatbots o proyectos aislados. Hoy, el foco está en otra parte: integrarla a sistemas críticos para anticipar eventos, apoyar decisiones y ejecutar acciones dentro del negocio.

De la prueba a la operación

El modelo AI First parte de una premisa clara: la mayoría de las compañías ya tuvo contacto con la IA, pero no ha logrado incorporarla en su operación.

Héctor Bravo, director Regional de Tecnologías Disruptivas & AI de SONDA, lo explica así: “La mayoría de las empresas hoy han interactuado con la IA a través de herramientas como chatbots. Eso es útil, pero limitado. Un enfoque AI First implica convertir la inteligencia artificial en una capacidad operativa, conectada a datos, sistemas y procesos”.

Y añade un matiz clave: “Se trata de pasar de responder preguntas a apoyar decisiones y ejecutar acciones dentro de la operación”.

La diferencia es concreta: la IA deja de ser una capa de análisis y pasa a formar parte del flujo de negocio.

Tres capas para ejecutar inteligencia

El modelo se apoya en tres capacidades que operan de forma integrada:

• AgentIA: automatiza procesos y ejecuta tareas dentro de sistemas como ERP o CRM
• Analytics: transforma datos en decisiones accionables
• RobOps: lleva la IA al mundo físico con robots, drones y sensores

Bravo lo resume en una fórmula directa: “AgentIA decide, Analytics aporta inteligencia y RobOps ejecuta en el mundo físico”.

La combinación permite cerrar el ciclo completo: analizar, decidir y actuar.

Casos reales: de la data al terreno

La aplicación más visible de este enfoque está en industrias intensivas en operación. En sectores como energía, minería o servicios públicos, robots autónomos ya inspeccionan infraestructura crítica, detectando fallas antes de que escalen.

Estos sistemas utilizan sensores térmicos, cámaras y modelos analíticos para identificar anomalías como sobrecalentamientos o fugas. El resultado no es solo una alerta, sino evidencia concreta para la toma de decisiones.

Bravo lo aclara con precisión: “El robot no ‘adivina’. Detecta anomalías a partir de sensores y modelos analíticos que clasifican la severidad de un evento”.

Una oportunidad que América Latina aún no captura

El contexto global refuerza la urgencia. La inteligencia artificial podría aportar más de 22 billones de dólares a la economía mundial hacia 2030, equivalente al 3,7 % del PIB global. Sin embargo, América Latina todavía representa una fracción de esa inversión.

Esa brecha es también una oportunidad. Para SONDA, el desafío no es acceder a la tecnología, sino implementarla de forma escalable, conectada y con impacto real en productividad.

El rol humano cambia, no desaparece

La integración de IA también está redefiniendo el trabajo dentro de las empresas. Las tareas repetitivas empiezan a automatizarse, mientras el criterio humano se desplaza hacia análisis, supervisión y gestión de riesgos.

“La inteligencia artificial no reemplaza al experto. Lo que hace es liberar tiempo para que el criterio humano se aplique donde realmente marca la diferencia”, afirma Bravo.

Infraestructura híbrida: clave en mercados como Colombia

Uno de los retos para desplegar este tipo de modelos en la región es la conectividad. En entornos industriales o zonas remotas, la operación no siempre puede depender de la nube.

Por eso, las arquitecturas AI First combinan nube, edge computing y procesamiento local, permitiendo que los sistemas sigan funcionando incluso con conectividad intermitente.

Lo que está en juego

El movimiento de SONDA refleja una transición más amplia en la industria. El valor de la inteligencia artificial ya no está en experimentar, sino en integrarla en la operación para generar resultados medibles.

Para las empresas en Colombia y América Latina, la pregunta dejó de ser si usar IA. Ahora es qué tan rápido pueden incorporarla en sus procesos críticos sin perder control, trazabilidad y eficiencia.

Quien logre convertir la inteligencia artificial en una capacidad operativa —y no en un proyecto aislado— tendrá una ventaja directa en productividad, resiliencia y toma de decisiones.