Intro a AI Enablement: Lo que necesitas saber

Imagina una empresa donde las decisiones no solo están basadas en datos, sino impulsadas por sistemas inteligentes que anticipan cambios, optimizan operaciones y personalizan cada interacción con el cliente en tiempo real.

Esto ya no es una visión futurista. Es la realidad que hace posible el AI Enablement, y está redefiniendo el funcionamiento de las empresas modernas.

De acuerdo con McKinsey, al menos 78% de las empresas ya usan IA en al menos una función de negocio.

Referencia: McKinsey

En este artículo, desglosaremos qué significa realmente AI Enablement, por qué se ha convertido en una prioridad estratégica para los líderes de negocio y cómo pueden crear la base adecuada para escalar inteligencia artificial con confianza.

¿Qué es AI Enablement?

El AI Enablement va mucho más allá de desplegar algunos modelos de machine learning. Se trata de construir un ecosistema donde la IA pueda prosperar, asegurando que las personas, los procesos y la infraestructura de datos estén alineados para respaldar decisiones inteligentes a escala.

Mientras muchas empresas tratan la IA como una solución táctica más, las verdaderas organizaciones habilitadas para IA adoptan un enfoque holístico que incluye:

• Definir objetivos de negocio donde la IA pueda generar valor medible

• Asegurar que los datos estén disponibles, sean confiables y utilizables entre sistemas

• Alinear equipos de negocio, TI y analítica en torno a KPIs comunes

• Integrar la IA en flujos operativos, no solo en dashboards

• Establecer una cultura de iteración, gobernanza y mejora continua

¿Por qué importa esto para la C-suite?

Para los ejecutivos, la IA ya no es un proyecto tecnológico opcional, sino un habilitador estratégico. Bien implementada, la IA impulsa agilidad, resiliencia y crecimiento en un mercado en constante cambio.

• Insights Estratégicos: La IA puede identificar tendencias, riesgos y oportunidades más rápido y con mayor precisión que el análisis tradicional.

• Eficiencia Operativa: Automatizar tareas repetitivas libera al equipo para enfocarse en iniciativas de mayor impacto.

• Experiencia del Cliente: Interacciones hiperpersonalizadas aumentan el engagement, la retención y el valor de vida del cliente.

• Ventaja Competitiva: Las empresas con fundamentos sólidos de IA responden más rápido al cambio, innovan antes y se mantienen a la delantera.

Un estudio reciente de PwC demostró que casi el 50% de los CEOs ven a la IA como una parte crítica en su estrategia para los próximos 3 años.

Referencia: PwC

De la visión a la ejecución: Lo que necesitas para habilitar IA

1. Comienza con tus datos

Los sistemas de IA son tan buenos como los datos que consumen. Hoy en día, muchas organizaciones luchan con datos fragmentados, inconsistentes o no estructurados. Antes de implementar IA, hay que arreglar la base.

Eso significa centralizar, validar y preparar tus datos desde sistemas legados, archivos Excel, APIs y más, asegurando que sean utilizables por los modelos de IA.

2. Integra sistemas y conserva el contexto

Sistemas empresariales como ERP, CRM, HCM, SCM y plataformas como Oracle Fusion Cloud contienen lógica de negocio valiosa. Pero la IA necesita que esos datos estén conectados, contextualizados y legibles por máquina. No se trata solo de ingerir datos, sino de preservar su significado y estructura.

3. Construye sobre una plataforma escalable

Las iniciativas de IA deben salir del modo piloto. Necesitas una plataforma de datos que pueda:

• Automatizar la ingestión, transformación y validación

• Gestionar metadatos, linaje y versiones

• Gobernar accesos y asegurar cumplimiento

• Alimentar herramientas modernas de IA como Databricks, Azure o Snowflake

• Escalar desde casos departamentales hasta inteligencia empresarial

Casos reales de AI Enablement

Caso 1: Premier acelera insights en salud con AI/BI Genie

Premier atiende a dos tercios de los proveedores de salud en EE.UU. y captura datos de más del 45% de las altas hospitalarias. Pero los sistemas fragmentados y los reportes manuales retrasaban insights críticos.

Con Databricks Data Intelligence Platform y AI/BI Genie, Premier:

• Habilitó consultas en lenguaje natural para obtener insights instantáneos

• Generó SQL 10 veces más rápido

• Desplegó Genie en producción en solo 3 días

• Empoderó a proveedores de salud con analítica de autoservicio

• Fortaleció seguridad y gobernanza de datos con Unity Catalog

• Usó Delta Lake y Delta Sharing para apoyar ensayos clínicos

Ahora, Premier ayuda a reducir readmisiones, optimizar tratamientos y mejorar resultados con acceso intuitivo a insights impulsados por IA.

Fuente: Databricks

Caso 2: SEGA Europe activa IA con datos de 40M+ jugadores

SEGA Europe procesaba más de 50,000 eventos por segundo de más de 40 millones de jugadores. Pero los datos fragmentados y la mala calidad frenaban su ambición de IA.

La solución: una plataforma unificada en Databricks, combinando Delta Lake, Unity Catalog, AutoML y AI/BI Genie. Con datos limpios, gobernados y centralizados, SEGA:

• Obtuvo 10x más velocidad en generación de insights

• Habilitó consultas en lenguaje natural para ejecutivos

• Realizó análisis de sentimiento en tiempo real

• Mejoró la retención de jugadores en múltiples títulos

“No podíamos capitalizar nuestros datos sin una única fuente de verdad.” — Felix Baker, Head of Data Services

Fuente: Databricks

Caso 3: Mondelēz escala IA en más de 160 países

Mondelēz International, la empresa de $31B detrás de Oreo, Ritz y Toblerone, busca ser una organización nativa de IA para 2030. Pero los datos aislados, la duplicación de modelos y la falta de escalabilidad eran grandes barreras.

Al adoptar Databricks Data Intelligence Platform, Mondelēz:

• Centralizó analítica global en 160+ países

• Desplegó más de 20,000 modelos de ML (3,000 en producción)

• Aumentó ventas por tienda en 2–4% con recomendaciones de SKU

• Redujo desperdicio de inventario en 2–3% y mejoró precisión de pronósticos en 3–5%

• Utilizó LLMs y herramientas como SnackGPT para acelerar insights

Desde ejecución de ventas hasta GenAI, Mondelēz opera IA a escala global con gobernanza, velocidad y ROI comprobable.

Fuente: Databricks

Desafíos comunes (y cómo solucionarlos)

Desafío	Solución
Datos fragmentados o de baja calidad	Implementar validación centralizada y gobernanza
Resistencia interna al cambio	Comunicar el impacto del negocio y lograr quick wins
Falta de talento preparado para IA	Usar plataformas low-code y equipos multidisciplinarios
Pérdida de contexto de negocio en pipelines	Preservar estructura y lógica durante la integración

El futuro del AI Enablement

Tendencias emergentes como IA explicable, ML en tiempo real, ética en IA y auto-reentrenamiento automatizado acelerarán aún más el impacto de la IA en los negocios. Pero nada de esto funcionará sin la base adecuada.

No puedes escalar IA sin datos estructurados, gobernados y listos para machine learning.

¿Listo para habilitar IA? Comienza con tus datos

Arkon Data Platform (ADP) ayuda a las organizaciones a desbloquear el verdadero valor de la IA corrigiendo lo que viene antes de los modelos: los datos.

• Ingresa y centraliza datos desde sistemas legacy, Oracle Fusion Cloud, CRMs y más, preservando estructura y contexto.

• Valida y estandariza tus datos a escala con reglas automatizadas, recetas y pipelines.

• Integra tus datos en entornos modernos como Databricks o Azure, listos para modelos o analítica sin duplicaciones ni trabajo manual.

AI Enablement de Arkon Data Platform

Habilitar IA comienza con habilitar los datos. Y Arkon Data Platform lo hace posible.

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Preguntas Frecuentes sobre AI Enablement

1. ¿Cuál es la diferencia entre habilitación de IA e implementación de IA?

La implementación de IA se refiere a poner en marcha herramientas o modelos específicos. La habilitación de IA es un proceso estratégico más amplio que prepara tus datos, infraestructura, gobernanza y equipos para soportar IA escalable y confiable en toda la organización.

2. ¿Se pueden usar datos en Excel en una plataforma lista para IA?

Sí. Herramientas como Arkon Data Platform permiten centralizar y validar datos de Excel (junto con fuentes estructuradas y no estructuradas), preservando su significado, trazabilidad y preparación para modelos en Databricks, Snowflake, etc.

3. ¿Cómo impacta la habilitación de IA a funciones como supply chain o marketing?

Con datos confiables en tiempo real, áreas como logística o marketing pueden implementar casos como pronóstico de demanda, optimización de rutas, mantenimiento predictivo o personalización de campañas. Mondelēz y SEGA son ejemplos con mejoras medibles.

4. ¿Qué rol juega la gobernanza en la habilitación de IA?

La gobernanza asegura que los modelos se entrenen con datos precisos, seguros y conformes. Controles de acceso, trazabilidad y validación —como los que ofrecen Unity Catalog o Arkon Data Platform— son clave para escalar IA con responsabilidad.

5. ¿Cuánto tiempo toma volverse una organización habilitada para IA?

Depende de la madurez actual de datos. Con la plataforma y alineación adecuada, muchas empresas (como Premier) comienzan a obtener insights impulsados por IA en semanas, iniciando con pilotos antes de escalar a nivel empresarial.