La inteligencia artificial (IA) está llevando a las organizaciones hacia una nueva etapa en la toma de decisiones. Para Sandra Hernández, Country Lead de SAS en Colombia, el reto ya no está únicamente en adoptar estas tecnologías, sino en escalarlas de manera confiable, medir su impacto y construir las capacidades necesarias para incorporarlas al negocio.
En el marco de los 50 años de SAS, Hernández señala que las empresas pasaron de analizar el pasado a anticipar escenarios en tiempo real. No obstante, recuerda una regla clave: el verdadero valor no es acumular datos, sino convertirlos en decisiones confiables.
Según el estudio The New Economics of Trust (SAS/IDC), las empresas con prácticas sólidas de IA confiable tienen 1,85 veces más probabilidades de mejorar sus resultados de negocio y son 15 veces más propensas a reportar un ROI elevado.
En entrevista con el equipo de FOLOU, la ejecutiva analiza el nivel de adopción de la IA en Colombia, los desafíos que enfrentan las empresas, la importancia de la calidad de los datos y las tendencias que marcarán los próximos años, entre ellas la inteligencia artificial agéntica y la denominada decision intelligence.
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FOLOU: Tras 50 años en analítica, ¿cómo ha cambiado la toma de decisiones y qué rol juega la confianza?
Sandra Hernández: Pasamos de analizar datos históricos a integrar volúmenes masivos en tiempo real para anticipar escenarios. La IA generativa y agéntica aceleran este proceso, pero las decisiones estratégicas siguen dependiendo de combinar la calidad de los datos, la gobernanza y el criterio humano.
FOLOU: ¿En qué etapa se encuentran hoy las empresas colombianas frente a la IA?
Sandra Hernández: En transición entre la experimentación y el escalamiento. El reto actual no es probar la tecnología, sino integrar los casos de uso en procesos clave de forma transversal, gobernada y sostenible.
FOLOU: ¿Cuáles son los mayores errores y obstáculos que enfrentan las empresas al gestionar sus datos e implementar inteligencia artificial?
Sandra Hernández: El error principal es tratar la IA como un proyecto técnico y no como una transformación del negocio, además de enfocarse en el modelo antes que en los datos. No se trata de acumular volumen o trabajar con información fragmentada; si alimentas un sistema avanzado con datos inconsistentes, solo automatizas el error.
La clave es partir del problema concreto a resolver y priorizar la integración de sistemas, la calidad de la información y la transparencia de los modelos desde el primer día.
FOLOU: ¿Qué sectores lideran la adopción de analítica en Colombia?
Sandra Hernández: El sector financiero lidera con el 81% de los establecimientos de crédito usando IA en riesgo y fraude. Le siguen el sector público, telecomunicaciones, retail, manufactura y energía.
FOLOU: ¿Cómo deben medir las empresas el retorno de inversión (ROI) de la IA?
Sandra Hernández: Evaluando impacto real en negocio (ahorro, crecimiento, productividad) y no número de pilotos. Las empresas con IA gobernada y confiable reportan retornos significativamente mayores porque sus sistemas no requieren correcciones constantes.
FOLOU: ¿Qué discusiones deben priorizarse en escenarios del sector como ANDICOM?
Sandra Hernández: Cómo llevar la IA a la economía real. Se debe debatir sobre infraestructura, desarrollo de talento, gobernanza y marcos regulatorios que protejan sin frenar la innovación.
FOLOU: ¿Qué tecnologías emergentes tendrán el mayor impacto operativo?
Sandra Hernández: La IA agéntica —sistemas que ejecutan tareas autónomas dentro de flujos de trabajo— y la inteligencia de decisiones (decision intelligence), que optimiza todo el ciclo de una decisión combinando reglas de negocio e IA.
FOLOU: ¿Qué lecciones de SAS aplican al contexto actual?
Sandra Hernández: Primero, definir la decisión a mejorar antes de elegir la herramienta. Segundo, diseñar la gobernanza desde el inicio. Tercero, entender que el contexto y criterio humano son insustituibles.
FOLOU: ¿Cuál es la ruta recomendada para comenzar?
Sandra Hernández: Identificar un problema acotado y relevante, medir la calidad de los datos necesarios, probar en un entorno controlado y demostrar valor antes de intentar escalar.
Foto: SAS Colombia.