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Giovanni Astudillo
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La inteligencia artificial redefine la forma en que las empresas operan, deciden y se relacionan con sus clientes. Los procesos que antes dependían de la intuición o la experiencia humana ahora se complementan con algoritmos capaces de aprender, predecir y optimizar en tiempo real.
Desde la atención al cliente hasta la gestión financiera, la IA convierte los datos en decisiones. En vez de reemplazar el talento humano, amplifica sus capacidades: detecta patrones invisibles, automatiza lo repetitivo y libera tiempo para la creatividad y la estrategia.
La clave es tener una estrategia de IA responsable, que combine propósito, ética y sostenibilidad. Las empresas deben definir qué problemas buscan resolver con IA y cómo protegerán los datos y la privacidad de sus usuarios.
Una adopción sostenible implica tener como pilares a una gobernanza de datos clara, para garantizar transparencia y trazabilidad y un entrenamiento continuo del talento humano, para evitar la brecha digital. Además, modelos híbridos hombre–máquina, donde la IA asista, pero no sustituya el criterio humano.
La IA en Kruger Corp es un eje transversal de su modelo de negocio. Se integró en cuatro grandes frentes que son los procesos internos, análisis predictivos, educación y talento e innovación abierta.
Según el CEO de Kruger Corp, Ernesto Kruger, la IA no es un proyecto; es una mentalidad. “En nuestra experiencia, la transformación ocurre cuando la empresa deja de preguntar “¿qué puede hacer la IA por mí?” y empieza a preguntarse “¿qué puedo hacer yo con la IA?”.
En los procesos internos se usan agentes inteligentes que optimizan la gestión documental y la eficiencia operativa, dice Kruger.
En el caso de análisis predictivo se emplea para anticipar las tendencias en mercados y comportamientos de clientes y consecución de leads.
El tercer ámbito es educación y talento. La IA aplicada forma parte de la metodología K-Learning de Kruger School, donde cada estudiante aprende a su ritmo.
Y, finalmente, se emplea en la innovación abierta, a través de KrugerLabs y plataformas como Kaiman AI, que permiten a otras empresas incorporar IA de manera ágil y segura, señala Kruger.
Kruger indica que las áreas más beneficiadas han sido aquellas con grandes volúmenes de información como marketing, operaciones, finanzas y recursos humanos.
En marketing, por ejemplo, la IA permite personalizar la experiencia del cliente; en operaciones, anticipa fallos y optimiza inventarios.
En finanzas mejora la detección de fraudes; y en RR.HH. identifica talento con mayor precisión.
“El desafío está en la cultura organizacional: integrar IA exige desaprender viejos hábitos, redefinir roles y fomentar una mentalidad digital. No es solo tecnología, es evolución humana y empresarial”, señala Kruger.
Los equipos humanos son y seguirán siendo el corazón de las organizaciones. La IA puede procesar millones de datos, pero no puede sustituir la empatía, la intuición ni el propósito. La verdadera revolución no es tecnológica, sino cultural: transformar el miedo a ser reemplazado por la capacidad de reinventarse.
En Kruger Corp, por ejemplo, trabajamos bajo la filosofía de “krugerianos aumentados”, donde la IA potencia el pensamiento crítico, la innovación y la toma de decisiones. La máquina calcula; el humano imagina.
Pedro Crespo, CEO de Welfare, señala que hay un interés genuino por la implementación de la IA en los procesos empresariales, pero -en muchos casos- este interés se limita a la automatización de tareas sencillas, como la gestión administrativa o comercial, la recopilación de datos, la generación de leads para community managers o la atención al cliente mediante agentes virtuales.
“Estas aplicaciones son valiosas porque mejoran la experiencia del usuario, reducen la carga de trabajo del personal y permiten ofrecer atención continua. Sin embargo, la IA puede ir mucho más allá”.
El principal obstáculo, dice Crespo, no es la falta de recursos económicos, sino el desconocimiento técnico y conceptual sobre los fundamentos de la IA. Es decir, cómo funciona, cómo puede integrarse en los procesos, con qué herramientas y con qué propósito.
Otro gran reto es la falta de la cultura del dato. En Ecuador, ni las empresas ni el Estado aprovechan el potencial de la información que ya poseen. “No existe una política robusta de recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos -ni públicos ni privados- que permita convertir esa información en conocimiento útil”, dice Crespo.
Un ejemplo práctico que asesoró Crespo fue en una empresa donde se implementó un sistema de IA para optimizar la compra y reposición de repuestos de maquinaria. Se logró detectar pérdidas de tiempo equivalentes a días completos de trabajo.
Esto demuestra que, cuando se identifica correctamente el problema y se aplica una solución basada en IA, los beneficios económicos pueden ser significativos y rápidos.
Carlos Labanda es socio de AI & Data en Deloitte Spanish Latin America. Según él, la IA ha impulsado la creación de algoritmos cada vez más complejos y robustos que aceleran una transformación sin precedentes en la manufactura.
Ahora, el 38% de los ejecutivos del sector está implementando proyectos piloto con esta tecnología en sus organizaciones, según la 2025 Smart Manufacturing Operations Survey de Deloitte.
Esto ha permitido aumentar el valor de tareas complejas que anteriormente solo podían realizar trabajadores especializados.
“Seguramente vamos a tener que instalar sensores en las plantas para capturar información, aprender de patrones pasados y tomar decisiones. También será necesario invertir en nuestra gente para construir y adoptar soluciones, considerando a todos los operadores en las fábricas.
Es fundamental contar con una hoja de ruta clara sobre los beneficios de negocio que se desean alcanzar, entender los casos de uso específicos y establecer pasos clave”, dice Labanda.
Pasar del deseo a la acción con IA generativa en manufactura requiere de una estrategia integral. Las organizaciones deben definir claramente los resultados de negocio que buscan obtener con esta tecnología, gestionar el talento especializado en todos los niveles, fomentar una mentalidad de cambio en los procesos, generar datos de calidad e invertir en la infraestructura tecnológica necesaria, señala Labanda.
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Desde la atención al cliente hasta la gestión financiera, la IA convierte los datos en decisiones. En vez de reemplazar el talento humano, amplifica sus capacidades: detecta patrones invisibles, automatiza lo repetitivo y libera tiempo para la creatividad y la estrategia.
La clave es tener una estrategia de IA responsable, que combine propósito, ética y sostenibilidad. Las empresas deben definir qué problemas buscan resolver con IA y cómo protegerán los datos y la privacidad de sus usuarios.
Una adopción sostenible implica tener como pilares a una gobernanza de datos clara, para garantizar transparencia y trazabilidad y un entrenamiento continuo del talento humano, para evitar la brecha digital. Además, modelos híbridos hombre–máquina, donde la IA asista, pero no sustituya el criterio humano.
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La experiencia en Kruger Corp con IA
La IA en Kruger Corp es un eje transversal de su modelo de negocio. Se integró en cuatro grandes frentes que son los procesos internos, análisis predictivos, educación y talento e innovación abierta.
Según el CEO de Kruger Corp, Ernesto Kruger, la IA no es un proyecto; es una mentalidad. “En nuestra experiencia, la transformación ocurre cuando la empresa deja de preguntar “¿qué puede hacer la IA por mí?” y empieza a preguntarse “¿qué puedo hacer yo con la IA?”.
En los procesos internos se usan agentes inteligentes que optimizan la gestión documental y la eficiencia operativa, dice Kruger.
En el caso de análisis predictivo se emplea para anticipar las tendencias en mercados y comportamientos de clientes y consecución de leads.
El tercer ámbito es educación y talento. La IA aplicada forma parte de la metodología K-Learning de Kruger School, donde cada estudiante aprende a su ritmo.
Y, finalmente, se emplea en la innovación abierta, a través de KrugerLabs y plataformas como Kaiman AI, que permiten a otras empresas incorporar IA de manera ágil y segura, señala Kruger.
Las áreas más beneficiadas con el IA en las empresas
Kruger indica que las áreas más beneficiadas han sido aquellas con grandes volúmenes de información como marketing, operaciones, finanzas y recursos humanos.
En marketing, por ejemplo, la IA permite personalizar la experiencia del cliente; en operaciones, anticipa fallos y optimiza inventarios.
En finanzas mejora la detección de fraudes; y en RR.HH. identifica talento con mayor precisión.
“El desafío está en la cultura organizacional: integrar IA exige desaprender viejos hábitos, redefinir roles y fomentar una mentalidad digital. No es solo tecnología, es evolución humana y empresarial”, señala Kruger.
¿Qué papel juegan los equipos humanos frente a la automatización impulsada por IA?
Los equipos humanos son y seguirán siendo el corazón de las organizaciones. La IA puede procesar millones de datos, pero no puede sustituir la empatía, la intuición ni el propósito. La verdadera revolución no es tecnológica, sino cultural: transformar el miedo a ser reemplazado por la capacidad de reinventarse.
En Kruger Corp, por ejemplo, trabajamos bajo la filosofía de “krugerianos aumentados”, donde la IA potencia el pensamiento crítico, la innovación y la toma de decisiones. La máquina calcula; el humano imagina.
La IA en Ecuador: más allá de la automatización básica
Pedro Crespo, CEO de Welfare, señala que hay un interés genuino por la implementación de la IA en los procesos empresariales, pero -en muchos casos- este interés se limita a la automatización de tareas sencillas, como la gestión administrativa o comercial, la recopilación de datos, la generación de leads para community managers o la atención al cliente mediante agentes virtuales.
“Estas aplicaciones son valiosas porque mejoran la experiencia del usuario, reducen la carga de trabajo del personal y permiten ofrecer atención continua. Sin embargo, la IA puede ir mucho más allá”.
El principal obstáculo, dice Crespo, no es la falta de recursos económicos, sino el desconocimiento técnico y conceptual sobre los fundamentos de la IA. Es decir, cómo funciona, cómo puede integrarse en los procesos, con qué herramientas y con qué propósito.
Otro gran reto es la falta de la cultura del dato. En Ecuador, ni las empresas ni el Estado aprovechan el potencial de la información que ya poseen. “No existe una política robusta de recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos -ni públicos ni privados- que permita convertir esa información en conocimiento útil”, dice Crespo.
Un ejemplo práctico que asesoró Crespo fue en una empresa donde se implementó un sistema de IA para optimizar la compra y reposición de repuestos de maquinaria. Se logró detectar pérdidas de tiempo equivalentes a días completos de trabajo.
Esto demuestra que, cuando se identifica correctamente el problema y se aplica una solución basada en IA, los beneficios económicos pueden ser significativos y rápidos.
Los avances en el sector de manufactura
Carlos Labanda es socio de AI & Data en Deloitte Spanish Latin America. Según él, la IA ha impulsado la creación de algoritmos cada vez más complejos y robustos que aceleran una transformación sin precedentes en la manufactura.
Ahora, el 38% de los ejecutivos del sector está implementando proyectos piloto con esta tecnología en sus organizaciones, según la 2025 Smart Manufacturing Operations Survey de Deloitte.
Esto ha permitido aumentar el valor de tareas complejas que anteriormente solo podían realizar trabajadores especializados.
“Seguramente vamos a tener que instalar sensores en las plantas para capturar información, aprender de patrones pasados y tomar decisiones. También será necesario invertir en nuestra gente para construir y adoptar soluciones, considerando a todos los operadores en las fábricas.
Es fundamental contar con una hoja de ruta clara sobre los beneficios de negocio que se desean alcanzar, entender los casos de uso específicos y establecer pasos clave”, dice Labanda.
Pasar del deseo a la acción con IA generativa en manufactura requiere de una estrategia integral. Las organizaciones deben definir claramente los resultados de negocio que buscan obtener con esta tecnología, gestionar el talento especializado en todos los niveles, fomentar una mentalidad de cambio en los procesos, generar datos de calidad e invertir en la infraestructura tecnológica necesaria, señala Labanda.
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