Inteligencia Artificial Generativa: panorama global y brasileño y el camino hacia una adopción responsable

Las estimaciones en el área de gobernanza corporativa indican que cerca del 90% de los datos digitales actuales se generaron solo en los dos años más recientes. A medida que las organizaciones buscan transformar este océano de información en conocimiento accionable, la Inteligencia Artificial (IA) – y, en especial, la IA generativa (GenAI) – surge como una aliada indispensable.

El ritmo de adopción es impresionante. El Artificial Intelligence Index Report 2025 destaca que el 78% de las empresas ya utilizaba IA en 2024, frente al 55% en 2023. Investigaciones de mercado muestran que más del 90% de las organizaciones afirma usar o explorar la IA – lo que corresponde a más de 300 millones de empresas en todo el mundo – y el 92% planea aumentar las inversiones en IA en los próximos tres años. Además, cerca del 50% de los profesionales que utilizan IA recibe poca o ninguna formación formal.

Mientras tanto, solo el 15,9% de las empresas brasileñas cuenta con una estrategia formal de GenAI, según el estudio Mapa GenAI no Brasil (MIT Technology Review Brasil).

Este artículo traza un paralelo entre el escenario brasileño y el global, discute barreras y oportunidades y muestra cómo la estrategia, la gobernanza y la tecnología pueden transformar a las empresas y a la sociedad.

Panorama

Gobernanza débil y exceso de información

• Un mar de datos. El fenómeno del Big Data convirtió la sobrecarga de información en un desafío concreto. La estimación de que el 90% de los datos digitales se creó en los últimos dos años refuerza la necesidad de métodos de gestión del conocimiento. Investigaciones conceptuales muestran que el conocimiento es un activo intangible y una fuente de ventaja competitiva.

• Adopción acelerada con poca estructura. A nivel global, el 78% de las empresas utiliza alguna forma de IA y el 71% ya usa GenAI en al menos una función de negocio. Sin embargo, más del 90% todavía está experimentando o en etapas iniciales, y aproximadamente la mitad de los profesionales carece de formación formal. Este desfase favorece el Shadow AI – cuando los colaboradores usan herramientas de IA sin el conocimiento del liderazgo.

• Estrategia y liderazgo en Brasil. La investigación Mapa GenAI no Brasil escuchó a 350 organizaciones y reveló que el 73% ya discute la GenAI, pero solo el 15,9% afirma tener una estrategia formal; el 52,6% está elaborando una estrategia y el 31,4% aún no ha comenzado ese proceso. En el 47,3% de las empresas, la responsabilidad por la GenAI se comparte internamente; el 27,5% no tiene ningún responsable definido y el 75% no cuenta con un profesional exclusivo para el tema – lo que evidencia brechas de liderazgo.

• Gobernanza, ética y riesgos. El mismo estudio muestra que el 56,6% de las empresas considera la Ley General de Protección de Datos brasileña (LGPD) muy o parcialmente influyente en la adopción de IA, pero el 46,1% no posee ninguna directriz ética para el uso de IA. Las principales barreras citadas en la adopción de la GenAI son los conflictos internos (20,8%), los riesgos reputacionales (19,9%) y la incertidumbre sobre el ROI (14,8%).

• Capacitación y cultura técnica. Solo el 17,7% de las empresas brasileñas evalúa que sus equipos tienen un alto conocimiento en GenAI; el 39,4% considera la capacitación media; el 35,4%, baja; y el 7,5% afirma no tener capacitación alguna en GenAI. En cuanto a la implementación, el 36,7% está en proyectos piloto, el 25,7% posee integración parcial, el 7,9% ya integra totalmente la GenAI y el 29,7% no ha iniciado iniciativas en esta área. En resumen, existe una brecha significativa de habilidades y estructura para la IA en las organizaciones brasileñas.

Visión global en relación con Brasil

El siguiente cuadro resume indicadores sobre la adopción de IA y GenAI en el mundo frente a Brasil:

Indicador	Mundo	Brasil	Observaciones
Uso de IA	El 78% de las organizaciones utiliza IA y más del 90% explora o usa IA; el 92% planea aumentar las inversiones en IA.	El 73% de las empresas discute la GenAI, pero solo el 15,9% posee una estrategia formal definida.	Madurez global más avanzada; en Brasil hay interés, pero poca formalización.
Uso de GenAI	El 71% de las empresas utiliza GenAI en al menos una función de negocio.	36,7% en proyectos piloto, 25,7% con integración parcial, 7,9% con integración total; 29,7% sin iniciativas de GenAI.	Brasil todavía está dando los primeros pasos de integración.
Capacitación	Cerca del 50% de los profesionales que utilizan IA tiene poca o ninguna formación formal.	El 17,7% considera a sus equipos altamente capacitados; el 39,4%, medianamente; el 35,4%, con baja capacitación; el 7,5%, sin ninguna.	La falta de capacitación es una barrera evidente.
Gobernanza y ética	Un estudio de McKinsey señala que las brechas de talento y las incertidumbres regulatorias son obstáculos frecuentes en la adopción de IA.	El 47,3% comparte el liderazgo en GenAI; el 27,5% no tiene responsable; el 75% no posee un profesional dedicado; el 46,1% no tiene directrices éticas para la IA.	La gobernanza frágil y la falta de directrices éticas son obstáculos claros en Brasil.

Los datos muestran que, aunque hay un fuerte interés, la madurez organizacional para la GenAI en Brasil todavía es baja. Las barreras incluyen la falta de estrategia, las brechas de capacitación y la ausencia de gobernanza y directrices éticas.

Ineficiencias y pérdida de tiempo

El escenario actual no se limita a las métricas de adopción: se manifiesta en el día a día de los equipos. Un análisis del McKinsey Global Institute indica que el trabajador de interacción (profesionales de alta calificación, como gestores y analistas) dedica el 28% de la semana a la gestión de correos electrónicos y casi el 20% a la búsqueda de información interna. Este desperdicio de tiempo compromete la productividad y la innovación. Sin plataformas adecuadas, el exceso de datos se transforma en sobrecarga cognitiva: las decisiones se toman con base en información incompleta y las tareas se replican innecesariamente.

Combinados con la falta de estrategia y gobernanza para la GenAI, estos factores revelan ineficiencias operativas, riesgos de compliance y pérdida de competitividad. Transformar este escenario exige repensar procesos, tecnología y cultura.

Respuesta: ahorrar tiempo y generar valor con GenAI

Aumento de la eficiencia y de la productividad

• Automatización y ROI. Un estudio de impacto económico realizado por Forrester Consulting concluyó que la automatización de procesos generó un ROI del 248% en tres años, con un valor presente neto de US$ 39,85 millones para la organización compuesta analizada. Al eliminar tareas repetitivas y acelerar los flujos de trabajo, los colaboradores recuperan cientos de horas que pueden invertirse en iniciativas estratégicas. La integración de la GenAI potencia esa ganancia al asumir tareas de investigación y síntesis de información.

• Agilidad y centralización del acceso a la información. Las plataformas modernas de gestión documental centralizan versiones y registros, permitiendo que el equipo encuentre lo que necesita en segundos. Las búsquedas inteligentes con procesamiento de lenguaje natural recuperan la información correcta en el momento adecuado y registran los cambios para garantizar la transparencia, reduciendo la sobrecarga cognitiva y mejorando la toma de decisiones.

• Conformidad y trazabilidad. Los sistemas robustos garantizan que las políticas y los plazos de retención se cumplan automáticamente, minimizando el riesgo de multas y sanciones. El informe del Ponemon Institute The True Cost of Compliance with Data Protection Regulations muestra que los costos de la no conformidad son 2,71 veces superiores a los costos de la conformidad. En términos absolutos, el costo medio anual de compliance es de US$ 5,47 millones, frente a US$ 14,82 millones de pérdida media para las organizaciones no conformes. Invertir en automatización e IA, por lo tanto, reduce los riesgos financieros y reputacionales asociados a la no conformidad.

• Mejora en la toma de decisiones. Con la “casa en orden”, los datos dispersos se transforman en información y conocimiento unificado. La búsqueda semántica y el versionado garantizan que los informes estén completos y actualizados, fortaleciendo la gobernanza corporativa. Al reducir el tiempo dedicado a buscar datos y acelerar el análisis, los líderes pueden centrarse en decisiones estratégicas basadas en información confiable.

Rompiendo límites hacia una adopción sostenible

1. Establecer una estrategia sólida de GenAI. Defina objetivos claros (como aumentar la productividad, impulsar la innovación o reducir costos) y métricas de ROI para las iniciativas de IA. En Brasil, solo el 15,9% de las empresas posee una estrategia formal para la GenAI – elaborar un roadmap es el primer paso para salir del piloto y avanzar en madurez.

2. Crear estructuras de gobernanza y ética. Nombre responsables de la GenAI, integre a los equipos de TI, jurídico y compliance, y adopte códigos de ética para el uso de IA. El informe brasileño muestra que el 46,1% de las organizaciones no posee directrices éticas para la IA; las políticas claras son urgentes. La LGPD y el Plan Brasileño de IA pueden servir de base inicial para orientaciones regulatorias y éticas.

3. Invertir en capacitación y cultura. La falta de formación es recurrente: a nivel global, cerca del 50% de los profesionales que usan IA recibió poca o ninguna formación formal, y solo el 17,7% de las empresas brasileñas considera a sus equipos altamente capacitados en GenAI. Los programas continuos de formación, los hackathons y las comunidades de práctica reducen el Shadow AI y aumentan la competencia técnica del equipo.

4. Garantizar una infraestructura segura y escalable. Elija soluciones que permitan la integración con los proveedores de nube preferidos y que mantengan los datos bajo el control de la organización, garantizando privacidad y conformidad. Las arquitecturas híbridas o de nube privada pueden ofrecer flexibilidad sin comprometer la seguridad.

Arqueum + Arqueum AI Hub: gestionando procesos y documentos

Arqueum ejemplifica cómo la IA puede transformar la gestión del conocimiento. Sustituyendo sistemas heredados, la solución va más allá del simple archivado:

• Búsqueda semántica y comprensión del lenguaje. Permite búsquedas por contenido y contexto. Por ejemplo, un gestor puede buscar “reglas de movimiento de personal” y el sistema devuelve los documentos correctos aunque contengan términos diferentes, gracias a la indexación semántica y al procesamiento de lenguaje natural.

• Análisis de información. Transforma datos brutos en insights accionables con paneles interactivos e informes personalizados. Identifica tendencias y patrones y apoya la toma de decisiones estratégicas basadas en evidencias.

• Resúmenes e insights. Resúmenes concisos de documentos largos y complejos, destacando los puntos más relevantes. Ahorra tiempo y le permite concentrarse en la información crítica para su negocio.

• Control automático de versionado. El sistema notifica cuando un documento necesita actualización, lo envía a revisión y archiva las versiones anteriores, reduciendo riesgos de compliance y garantizando que todos accedan a la versión más reciente.

• Acceso móvil y usabilidad. Con una interfaz amigable y compatibilidad con dispositivos móviles, la información queda accesible “en el momento correcto, en el lugar correcto”. Por ejemplo, los supervisores en campo pueden consultar procedimientos desde el smartphone antes de ejecutar tareas de riesgo, aumentando la seguridad y la eficiencia operativa.

• Fortalecimiento de la gobernanza. La plataforma refuerza la gobernanza documental y de procesos, garantizando la conformidad y proporcionando informes de indicadores (como el tiempo medio para encontrar información). Esto permite identificar cuellos de botella y oportunidades de mejora continua.

Para ampliar aún más el valor, Arqueum puso la IA en el centro de la innovación del producto. El Arqueum AI Hub permite a los clientes de Arqueum conectar servicios de IA (GenAI, traducción, síntesis de voz, reconocimiento de documentos, etc.) al proveedor de nube de su elección (Azure, AWS o GCP). Los datos permanecen almacenados en la infraestructura de la empresa, garantizando confidencialidad y privacidad, mientras que las funcionalidades de IA pueden activarse o desactivarse según la necesidad. Este modelo promueve una IA segura y responsable, optimiza costos y da autonomía a las organizaciones.

Con el AI Hub, es posible literalmente conversar con procesos y documentos: un colaborador pregunta “¿cuáles son los pasos para homologar a un proveedor?” y el sistema responde con base en los procesos, formularios y documentos conocidos – siempre respetando el contexto de acceso del usuario. La IA no usará un contenido al que el colaborador no tenga acceso para proporcionar la respuesta.

Al liberar tiempo y facilitar el acceso al conocimiento, la tecnología permite que analistas y gestores se concentren en estrategias que generen valor para la organización y para la sociedad.

Consideraciones finales

El panorama comparado muestra que la GenAI ya es una realidad concreta, pero su adopción plena exige superar barreras estructurales. Aunque el 78% de las empresas en el mundo usa IA, pocas la han integrado con una gobernanza y una ética robustas. En Brasil, el debate avanza, pero las estrategias formales todavía son raras y persisten brechas de capacitación y presupuesto.

Para que herramientas como la GenAI y otras soluciones de IA generen resultados sostenibles, los líderes necesitan repensar procesos, invertir en capacitación y establecer estructuras de gobernanza y ética. La integración de la IA en la gestión del conocimiento – como lo demuestra Arqueum – elimina desperdicios de tiempo, mejora la conformidad y potencia la toma de decisiones. El Arqueum AI Hub prueba que es posible innovar sin renunciar a la seguridad: los datos permanecen bajo el control del cliente, mientras los servicios de GenAI se activan según la necesidad.

Este es el momento de transformar el entusiasmo en acción estratégica: establecer una visión de futuro, capacitar a los equipos y adoptar plataformas que combinen automatización e IA con gobernanza, seguridad y ética. De esta forma, las organizaciones estarán preparadas para prosperar en la economía del conocimiento impulsada por la IA, convirtiendo la avalancha de datos en ventaja competitiva y valor para la sociedad.