Sandi Narciso
En un entorno empresarial donde el uso de datos y la inteligencia artificial avanza con rapidez, pero no siempre se traduce en resultados concretos, surgen nuevas interrogantes sobre cómo generar verdadero valor a partir de estas herramientas. En esta entrevista con La Cámara, Elizabeth Mendoza, gerente general de Sinergy Tech, analiza los principales desafíos que enfrentan las organizaciones —desde la falta de alineación estratégica hasta las brechas de talento— y explica cómo iniciativas como los quick wins y la formación en capacidades digitales pueden acelerar la transformación empresarial, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones en compañías de distintos tamaños.
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— Muchas empresas ya utilizan análisis de datos e IA, pero no siempre logran resultados concretos. ¿Qué está faltando para que estas iniciativas generen un verdadero impacto en las organizaciones?
No se trata necesariamente de una falta de tecnología. Lo que suele faltar es un conjunto de factores clave, como una visión estratégica clara, foco, priorización e integración, además de cerrar la brecha de talento en capacidades digitales y analíticas. Si bien muchas empresas ya desarrollan proyectos de analítica de datos o inteligencia artificial (IA), estos no siempre están alineados con los indicadores del negocio ni con los objetivos de la dirección. Para que realmente generen impacto, es fundamental medirlos y vincularlos con resultados concretos, como crecimiento, eficiencia o rentabilidad.
Otro aspecto crítico es la integración. En muchos casos, las iniciativas, herramientas o dashboards (cuadro de mando) se implementan de manera aislada. Esto suele ocurrir porque las empresas incorporan tecnología de forma progresiva; sin embargo, al alcanzar un mayor nivel de madurez, es necesario centralizar la información en plataformas como data lake (lago de datos) o data warehouse (almacén de datos).
Además, se requiere un adecuado gobierno de datos que permita definir responsables, asegurar la calidad de la información, establecer reglas claras y garantizar la seguridad, un aspecto cada vez más relevante. También es importante contar con un diccionario de datos que estandarice los términos entre las distintas áreas. En conjunto, estos elementos son necesarios para que una organización pueda consolidarse como una empresa que toma decisiones basadas en datos confiables.
— Sinergy Tech cuenta con un programa de capacitación en Data Analytics e inteligencia artificial. ¿Qué puede comentar sobre esta iniciativa?
Este programa de capacidades responde al contexto que Sinergy Tech ha identificado tras ocho años de trabajo en proyectos de Data Analytics e inteligencia artificial en distintas empresas. Su objetivo es fortalecer las habilidades de los colaboradores, quienes hoy buscan capacitarse de forma autónoma e incorporar herramientas que les permitan ser más productivos. Por ejemplo, se observa un uso cada vez más frecuente de ChatGPT en sus labores diarias.
Sin embargo, el programa propone un enfoque más estructurado, alineado a las prioridades del negocio y al ecosistema tecnológico de cada organización. En muchos casos, se observa que los colaboradores desarrollan iniciativas propias, como dashboards, pero estas terminan siendo aisladas o duplicando esfuerzos, sin necesariamente generar información útil para la toma de decisiones.
Por ello, la propuesta busca ir más allá de la generación de reportes visuales y enfocarse en el uso estratégico de los datos para generar impacto real en la empresa. Esto implica contar con un eje formativo práctico, basado en herramientas que realmente aporten valor dentro de cada organización.
Además, el programa incluye el desarrollo de proyectos aplicados en equipos mixtos, conformados por colaboradores y consultores de la empresa. A través de estos casos, denominados quick wins (victorias rápidas), los participantes pueden aplicar lo aprendido y demostrar el impacto de sus iniciativas, ya sea en la optimización de tiempos o en la generación de información estratégica para la toma de decisiones.
— ¿Qué tipo de herramientas se utilizan en el programa?
Actualmente, entre las herramientas más utilizadas destacan Power BI, Power Automate y Copilot, que tienen una alta acogida entre los usuarios. Sin embargo, antes de implementar el programa, se realiza un diagnóstico del nivel de madurez, tanto de la empresa como de las áreas participantes, ya que dentro de una misma organización pueden existir distintos niveles de conocimiento.
Hay áreas que se encuentran en una etapa inicial, mientras que otras ya manejan las herramientas con mayor dominio. En función de ese diagnóstico, los contenidos se adaptan y se ofrecen desde niveles básicos hasta intermedios o avanzados.
Además, el programa no se limita únicamente al uso de herramientas tecnológicas. También incorpora temas clave como la cultura data driven, el gobierno de datos y la gestión de indicadores. En este punto, se busca que las empresas identifiquen qué métricas son realmente relevantes para el negocio, es decir, aquellas que aportan valor y contribuyen a la toma de decisiones, y no solo la generación de datos sin un propósito claro.
—Desde su experiencia, ¿cómo pueden las empresas lograr resultados rápidos o quick wins utilizando datos e IA?
Las empresas sí pueden lograr resultados rápidos; sin embargo, esto depende en gran medida de su nivel de madurez. Hay organizaciones que ya cuentan con áreas de analítica y desarrollan iniciativas de inteligencia artificial, mientras que otras recién están comenzando en este camino.
Para aquellas que buscan iniciar, es clave implementar soluciones que permitan optimizar procesos desde etapas tempranas. En ese contexto, los quick wins representan una alternativa efectiva para generar resultados visibles en el corto plazo. No obstante, para que estos sean realmente efectivos, deben cumplir ciertas características. En primer lugar, deben enfocarse en resolver un problema concreto del negocio, de modo que se pueda evidenciar el valor de la solución. Además, es fundamental que su impacto se refleje en indicadores medibles y que tengan un alcance acotado, lo que facilita su implementación y evaluación en menos tiempo.
— ¿El programa está dirigido a pequeñas y medianas empresas o solo a grandes compañías?
Está abierto a todo tipo de empresas. Actualmente, la tecnología se ha convertido en un elemento clave para el desarrollo empresarial; ya no es un complemento, sino una necesidad para mantenerse competitivo en el mercado.
En ese sentido, incluso las empresas que aún no cuentan con áreas de analítica pueden iniciar este proceso. A través de proyectos de quick wins, se les acompaña en la generación de resultados iniciales que les permitan optimizar procesos y comenzar a incorporar el uso de datos en su gestión.
— ¿Qué resultados concretos se pueden lograr cuando estas herramientas se implementan correctamente?
Uno de los principales resultados es la optimización y aceleración de procesos. Sin embargo, antes de automatizar, es fundamental contar con procesos bien definidos. La tecnología no corrige procesos deficientes; primero se deben ordenar y luego optimizar mediante herramientas digitales.
En ese sentido, es clave entender el proceso de negocio, identificar en qué puntos se requiere información y cómo fluye la data para construir indicadores que permitan tomar decisiones oportunas, ya sea para mejorar la atención al cliente, optimizar la producción o gestionar mejor los inventarios.
Un caso frecuente se observa en la generación de reportes. Muchas áreas, como finanzas, operaciones o recursos humanos, invierten varios días en consolidar información desde distintos sistemas. Aunque cuentan con plataformas como ERP —por ejemplo, SAP—, estos no siempre cubren todas las necesidades de reporte, lo que obliga a exportar datos a Excel y combinarlos manualmente con otras fuentes. Este tipo de tareas puede tomar hasta una semana o más. Sin embargo, al implementar soluciones de analítica o automatización, es posible reducir ese tiempo a horas o incluso minutos, lo que permite tomar decisiones más rápidas y mejorar la eficiencia operativa. En este contexto, los proyectos de quick wins suelen tener una duración de entre seis y ocho semanas y pueden generar ahorros de entre 1000 y 1500 horas al año por iniciativa. Aunque son proyectos de alcance acotado, representan una forma efectiva de evidenciar el valor de la analítica de datos y la inteligencia artificial en las organizaciones.
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