¿Qué papel juega la inteligencia artificial en la transformación digital?
En este episodio exploraremos el rol de la inteligencia artificial generativa en el mundo empresarial: cómo las grandes corporaciones aprovechan el poder de las GPU, la colaboración entre gigantes tecnológicos, los dilemas de privacidad y qué tan cerca estamos de una nueva era tecnológica.

David Uribe, Chief Technology Officer en Oracle para Colombia y Ecuador, experto con más de quince años de experiencia en tecnología y transformación digital. Desde su formación como arquitecto de software hasta su liderazgo en proyectos de innovación en múltiples industrias, ha estado a la vanguardia en la adopción de tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y la nube.

David cuenta su recorrido: inicia en desarrollo de software, evoluciona hacia arquitectura de aplicaciones, luego arquitectura empresarial y finalmente llega a liderar tecnología para Oracle en Colombia y Ecuador.

Se conversa sobre la importancia de disfrutar lo que se hace, porque trabajar en tecnología exige estudio constante, curiosidad y experimentación más allá del horario laboral.

Qué es la inteligencia artificial explicado de forma sencilla

David explica la IA como un sistema que aprende a estimar o inferir resultados a partir de datos. Usa el ejemplo del precio de un apartamento: con suficientes datos (metros cuadrados, ciudad, antigüedad, características), el modelo aprende patrones y puede predecir un valor probable.

IA tradicional vs IA generativa

Se diferencia la IA que “reconoce” o “clasifica” (como identificar un perro o un gato) de la IA generativa, que además puede “crear” contenido nuevo a partir de lo aprendido (por ejemplo, producir texto palabra por palabra).

Precisión: qué tan confiable es la IA

La precisión depende del entrenamiento: cantidad y calidad de datos, pruebas, evaluación de resultados y reentrenamiento. Mientras más información relevante y validación, mejores respuestas.

IA en empresas: privacidad y soberanía de datos

Aparece el punto crítico: una empresa no siempre puede usar modelos públicos con información sensible. Se introduce el concepto de modelos y procesamiento dedicados, donde la empresa mantiene control sobre sus datos.

Qué son las GPU y por qué son clave para la IA

Se explica que una CPU es de propósito general, mientras que una GPU está optimizada para cálculos paralelos y matriciales, esenciales en gráficos y también en entrenamiento e inferencia de modelos de IA.

IA soberana y alianzas tecnológicas

Se aborda cómo, mediante infraestructura en la nube y clusters de GPU, pueden habilitarse capacidades de IA de alto rendimiento con mayor control y dedicación, reduciendo riesgos de privacidad.

Asistentes, convenios y el reto de la confidencialidad

Se discute el caso de asistentes digitales y el desafío de que, para responder con IA avanzada, parte del procesamiento debe salir del dispositivo, lo que abre preguntas sobre confidencialidad y gobernanza.

Derechos de autor y propiedad intelectual

Se explica que los modelos se entrenan con grandes volúmenes de contenido creado por humanos. Por eso es clave exigir trazabilidad, citar fuentes cuando aplique y tener políticas para evitar riesgos en textos, música e imágenes.

Viabilidad para PyMEs: cómo empezar sin grandes inversiones

Se plantea que las PyMEs pueden empezar con IA ya incluida en herramientas SaaS (ERP/CRM), con pago por uso, sin necesidad de comprar infraestructura propia.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la IA generativa y en qué se diferencia de la IA tradicional?
La IA tradicional predice o clasifica; la generativa crea contenido nuevo (texto, imágenes, etc.) a partir de patrones aprendidos.

¿Qué tan confiable es la IA para decisiones empresariales?
Depende de los datos y del entrenamiento. Debe medirse, validarse y gobernarse como cualquier sistema crítico.

¿Qué son las GPU y por qué importan tanto en IA?
Son procesadores especializados en cálculos paralelos, ideales para entrenar modelos y ejecutar inferencias a gran escala.

¿Qué significa “soberanía de datos” o “IA soberana” en una empresa?
Que el procesamiento y el modelo estén dedicados y controlados por la organización para proteger información sensible.

¿La IA puede vulnerar derechos de autor o propiedad intelectual?
Sí. Por eso se recomienda trazabilidad, citación de fuentes, políticas de uso y controles internos.

¿Una PyME puede adoptar IA sin grandes presupuestos?
Sí. Empezando con herramientas SaaS que ya traen IA integrada y modelos de pago por uso.

¿Por dónde debería empezar una empresa que aún no usa IA?
Por integrar IA en procesos de alto impacto desde herramientas existentes y entrenar al equipo en uso responsable.

Cierre: por qué entrenar talento en IA ya no es opcional

Se concluye que la IA será un componente estándar en software y procesos. Las empresas deben definir su estrategia, empezar por integrar IA en herramientas clave y entrenar a sus equipos para usarla de forma responsable y productiva.