La inteligencia artificial avanza rápidamente en las empresas. Pero la confianza no avanza a la misma velocidad.
El estudio ICREO 2026 de Almabrands muestra una paradoja interesante en Chile: Tecnología es la categoría que genera mayor confianza, con una evaluación de 5,1, mientras que la inteligencia artificial obtiene solo 3,6 y el 66% declara desconfiar de ella.
Entre las principales razones aparecen la información falsa o incompleta, la incertidumbre y las dudas sobre los límites de su uso.
Para las empresas, el mensaje es importante: incorporar IA no es suficiente. Las personas necesitan entender para qué se utiliza, qué puede hacer y hasta dónde puede llegar.
De usar IA a resolver problemas reales
La adopción de inteligencia artificial no debería comenzar preguntando “¿dónde podemos poner IA?”, sino:
¿Qué problema necesitamos resolver?
Hay procesos donde una automatización tradicional mediante RPA puede eliminar tareas repetitivas como validaciones, cruces de información, generación de reportes o gestión de documentos.
En otros, un agente de IA puede apoyar tareas que requieren interpretar información, interactuar con usuarios o ejecutar acciones dentro de un flujo.
Y existen procesos donde combinar automatización e inteligencia artificial permite avanzar todavía más: la IA interpreta y el flujo automatizado ejecuta.
La tecnología cambia. El criterio debería mantenerse: automatizar donde exista un beneficio concreto para el negocio.
¿RPA o inteligencia artificial?
No todos los procesos necesitan inteligencia artificial.
RPA (Robotic Process Automation) es especialmente útil para tareas repetitivas y basadas en reglas: mover información entre sistemas, validar datos, generar documentos o ejecutar acciones previamente definidas.
La IA, en cambio, permite trabajar con información menos estructurada, interpretar contenido, generar respuestas o apoyar decisiones.
Un agente de IA agrega otra capacidad: puede recibir un objetivo, consultar información y ejecutar determinadas acciones utilizando las herramientas que tenga disponibles.
Por eso, más que elegir entre RPA o IA, una empresa debería preguntarse qué tecnología resuelve mejor cada parte del proceso.
La confianza necesita límites claros
El estudio ICREO muestra que una parte importante de la desconfianza hacia la IA está relacionada con errores, incertidumbre y falta de claridad sobre sus límites.
Eso también puede ocurrir dentro de una organización.
Si un colaborador no sabe qué información puede ingresar, qué datos utiliza una solución o cuándo debe validar una respuesta, la tecnología puede generar resistencia en lugar de productividad.
Por eso, una implementación empresarial debería definir al menos tres elementos:
- Propósito: qué problema resolverá la solución.
- Datos: qué información puede utilizar y cómo será protegida.
- Supervisión: qué puede ejecutar automáticamente y qué requiere validación humana.
No se trata de limitar la innovación. Se trata de darle un marco para que pueda escalar.
Automatizar con inteligencia, no por tendencia
Un proceso mal diseñado no necesariamente mejora al agregarle IA.
Antes de implementar agentes, RPA u otras soluciones inteligentes, conviene revisar el proceso completo: qué tareas consumen más tiempo, dónde existen errores, qué información interviene y qué resultado espera obtener la empresa.
A partir de ahí es posible determinar qué conviene automatizar, qué debería mantenerse bajo supervisión humana y dónde la inteligencia artificial puede generar valor real.
En TIBOX desarrollamos Soluciones Inteligentes y de Automatización orientadas a optimizar procesos empresariales, integrando tecnologías como RPA, inteligencia artificial, aplicaciones y otras soluciones digitales según las necesidades de cada organización.
Porque adoptar IA no debería significar agregar tecnología porque está de moda.
Debería significar resolver mejor un problema del negocio.
Preguntas Frecuentes
¿Qué procesos de una empresa se pueden automatizar con RPA?
Procesos repetitivos y basados en reglas, como validaciones, cruces de datos, generación de reportes, gestión de correos, documentos o facturas.
¿Cuál es la diferencia entre RPA y un agente de inteligencia artificial?
RPA ejecuta principalmente tareas estructuradas siguiendo reglas definidas. Un agente de IA puede interpretar información, razonar sobre un objetivo y utilizar herramientas para realizar determinadas acciones dentro de los límites establecidos.
¿Cómo empezar a implementar inteligencia artificial en una empresa?
Identificando primero un problema o proceso concreto, evaluando los datos involucrados y definiendo qué tareas pueden automatizarse y cuáles requieren supervisión humana.
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