En resumen: puntos clave
- Evolución del negocio: Altiana transitó de ser un proveedor tradicional de infraestructura a enfocarse en la productividad mediante Inteligencia Artificial.
- Foco tecnológico: La estrategia actual prioriza el trabajo agéntico y la modernización de aplicaciones sobre ecosistemas híbridos.
- Métrica de éxito: El retorno de inversión (ROI) de la IA se mide en el ahorro tangible de tiempo y recursos operativos de los equipos.
- Desafíos del mercado: Las normativas de datos y la inflación en los costos de hardware global son los principales frenos para su adopción.
El avance global de la Inteligencia Artificial (IA) llevó a muchas organizaciones a revisar sus propuestas y modelos de negocio. Una de ellas fue Altiana que, tras 22 años de operaciones en el mercado de infraestructura, decidió ampliar su enfoque para centrarse en el impacto concreto que las soluciones tecnológicas pueden generar sobre el negocio.
Gonzalo Gómez, Gerente General en Altiana, explicó que la transformación responde a una decisión que comenzó hace aproximadamente cuatro años: dejar de limitar la propuesta al almacenamiento y los centros de datos para avanzar hacia un objetivo más amplio, vinculado con la productividad de las organizaciones. “Nuestra intención es transformar la productividad a través de las TIC. En este desafío, la IA ocupa un lugar central, especialmente mediante soluciones orientadas al trabajo agéntico, la modernización de aplicaciones y datos y los modelos híbridos de operación”, comentó.
Para lograr este cambio, Gómez señaló que la compañía debió afrontar un desafío: formar al equipo interno. “La transformación implicó que perfiles históricamente vinculados con la infraestructura y los centros de datos incorporaran una mirada más orientada a los procesos de negocio de los clientes”, comentó.
“La evolución no implica dejar de lado el conocimiento acumulado durante años, sino fortalecer las capacidades del equipo para abordar proyectos desde una perspectiva más integral”, detalló, y afirmó: “El proceso incluye la incorporación de nuevos perfiles, el desarrollo de líneas de negocio diferentes y una adaptación progresiva de la organización”.
Para el ejecutivo, este enfoque se convirtió en uno de los principales diferenciales de la marca. “Arrancamos desde el proceso porque creemos que, con la tecnología existente, hay que transformar primero cómo se toman las decisiones y cómo se logran los objetivos, para luego mapear la tecnología a las capas inferiores. De esta manera, garantizamos la resolución de tareas en el precio justo que el cliente quiere pagar”, explicó.
¿Cómo llevan la IA a la operación?
Uno de los desafíos que enfrentan las organizaciones es convertir los proyectos de Inteligencia Artificial en casos de uso concretos. En este sentido, el Gerente General de Altiana mencionó que la compañía cuenta con proyectos de trabajo agéntico enfocados en ampliar la capacidad operativa de los equipos y automatizar tareas que demandan una importante cantidad de tiempo y recursos.
Consultado sobre los escenarios de uso, el ejecutivo mencionó que están explorando el uso de la IA para que equipos relativamente pequeños puedan gestionar un mayor volumen de interacciones con clientes y usuarios, mejorar la retención y personalizar las comunicaciones. “Poder amplificar la capacidad de las personas a través de la IA, poder contactarlas, retenerlas y lograr que utilicen los servicios es uno de los desafíos que estamos afrontando”, indicó.
Este tipo de implementaciones, según Gómez, muchas veces chocan con un miedo latente en las empresas: la posibilidad de que la IA reemplace puestos de trabajo. En este sentido, el ejecutivo señaló que uno de los desafíos consiste en demostrar que estas herramientas pueden potenciar las capacidades de los colaboradores en lugar de reemplazarlos.
Barreras de adopción
Más allá de los proyectos que ya se encuentran en marcha, el ejecutivo señaló que aún existen frenos en el mercado IT para una mayor adopción de la tecnología. “Ciertos sectores cuentan con normativas que imponen fuertes restricciones sobre el manejo, la privacidad y la ubicación geográfica de los datos. Por otro lado, todavía hay personas que no están seguras del retorno de inversión que pueda traer y esperan a que otra organización tome la decisión, para luego replicarlo”, explicó.
A estas barreras se suma un factor macroeconómico: la crisis en la cadena de suministro global y el encarecimiento del hardware. “Construir la infraestructura necesaria para activar motores de IA requiere componentes que han sufrido una fuerte inflación. Muchos de los que utilizamos pasaron de costar 100 a costar 400 en menos de ocho meses”, afirmó Gómez.
«El verdadero reto es convencer a un colaborador, que viene cumpliendo sus metas hace años, de que la IA no viene a reemplazarlo. Al contrario, es la capacidad que le permitirá personalizar su atención, llegar a más clientes y duplicar sus resultados comerciales».
Este escenario representa un desafío adicional para el canal, que debe encontrar un equilibrio entre las inversiones necesarias para soportar las cargas de trabajo de IA y el valor que estas tecnologías pueden generar para las organizaciones. “La ecuación no debería analizarse únicamente desde el costo de la infraestructura, sino también desde el ahorro de tiempo y recursos que puede producir la automatización”, comentó.
El cambio de Altiana busca ir más allá de un rebranding. La compañía apunta a dejar atrás una identificación exclusivamente vinculada al almacenamiento para ampliar su posicionamiento hacia la productividad, la modernización de aplicaciones y datos, los modelos híbridos y la inteligencia artificial aplicada a los procesos de negocio. “Hay mucho hype alrededor de la IA. Es momento de romper esa barrera y empezar a hacer algo distinto”, concluyó Gómez.
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