El error más caro que cometen las empresas en 2026 no es no adoptar IA. Es creer que adoptar IA es sinónimo de comprar suscripciones a ChatGPT, repartir accesos a Copilot y esperar que la productividad suba sola.
Lo que encuentro una y otra vez cuando trabajo con empresas en LATAM: los equipos usan las herramientas, pero los datos internos nunca llegan a los modelos, los pilotos mueren en la carpeta de presentaciones y nadie puede decir con certeza qué retorno está generando la IA en el negocio. La herramienta no es el problema. Lo que falta es la capa de ingeniería que conecta todo.
La trampa del 'ya usamos ChatGPT'
Imagina dos empresas del mismo sector. La primera compró Microsoft Copilot para todos, hizo una sesión de onboarding de dos horas y declaró que ya era una empresa de IA. La segunda entrenó a dos personas de su equipo de tecnología para que sepan construir pipelines de datos, integrar modelos con sus sistemas internos y desplegar agentes que automatizan flujos reales de trabajo.
En doce meses, la primera empresa tiene un gasto recurrente en licencias y los mismos procesos manuales de siempre. La segunda tiene agentes que procesan facturas, chatbots entrenados con sus datos de producto y un equipo que puede iterar sobre esos sistemas sin depender de una consultora externa cada vez que quieren hacer un cambio.
Qué hace un AI Engineer que ninguna suscripción puede hacer
- ▸Integra modelos con los datos propios de la empresa: histórico de clientes, catálogos de productos, documentación interna. Convierte los datos en activos que el modelo puede usar.
- ▸Diseña y mantiene pipelines de datos para IA en producción — no scripts que funcionan en el laptop de alguien, sino sistemas que escalan y se monitorean solos.
- ▸Construye agentes que automatizan procesos internos: desde clasificar leads hasta generar reportes o procesar solicitudes de recursos humanos.
- ▸Garantiza trazabilidad y gobernanza: qué datos entran al modelo, qué outputs salen, quién puede auditar qué. Esencial si operas en sectores regulados como banca o salud.
- ▸Controla costos: elige el modelo correcto para cada tarea (no todo necesita GPT-5 o Claude Fable 5), optimiza prompts para reducir tokens, decide cuándo hacer fine-tuning y cuándo RAG es suficiente.
El costo real de no tener esa capacidad interna
El costo más visible es el directo: consultoras externas que cobran por proyecto y nunca te dejan con conocimiento propio. Pero el costo que casi nadie calcula es el de oportunidad.
- ▸Proyectos piloto que mueren porque nadie los lleva a producción — el cementerio de POC de IA es uno de los fenómenos más comunes en empresas de LATAM.
- ▸Dependencia permanente de proveedores externos para cada iteración, cada cambio de modelo, cada ajuste de pipeline.
- ▸Datos internos que nunca llegan a los modelos porque nadie sabe cómo integrarlos — y la empresa sigue tomando decisiones sin el activo más valioso que tiene.
- ▸Riesgo de seguridad por usar herramientas genéricas con datos sensibles sin ningún control sobre qué ve el modelo y qué no.
Tres caminos para cerrar la brecha (y cuál tiene más sentido en 2026)
Contratar AI Engineers externamente es difícil y caro. El talento senior escasea en LATAM y compite directamente con ofertas de EE.UU. y Europa. Contratar a alguien con el perfil correcto puede tomar seis meses y costar el doble de lo que costaría formar a alguien de tu equipo.
Outsourcing funciona para proyectos puntuales, pero no construye capacidad interna. Cuando el proyecto termina, el conocimiento se va con la consultora. Si en seis meses el modelo cambia o el negocio necesita iterar, empiezas de cero.
Formar al equipo interno es el camino más sostenible. Toma entre 3 y 6 meses con el programa correcto, pero al final tienes talento propio que entiende tu negocio, tus datos y tu stack. El ROI compuesto de esa inversión es considerablemente mayor que pagar indefinidamente a externos.
Lo que hemos visto en más de 30 empresas en LATAM
En DataPath hemos trabajado con más de 30 empresas — desde startups de tecnología hasta instituciones como Entel, BCP y Scotiabank. El patrón de las que obtienen mayor retorno es consistente: no son las que contratan al AI Engineer más caro del mercado, sino las que forman a alguien que ya conoce el negocio.
Un analista de datos que entiende cómo funciona el área de cobranzas y aprende a construir agentes de IA genera más valor que un AI Engineer externo brillante que necesita tres meses solo para entender el contexto del negocio. El conocimiento del dominio no se enseña en un bootcamp; la ingeniería de IA sí.
Por dónde empezar con tu equipo
El primer paso es un diagnóstico: qué sabe tu equipo hoy, qué necesita aprender y qué casos de uso de IA tienen mayor impacto en tu negocio. No todos los perfiles necesitan lo mismo.
- ▸Desarrolladores y analistas de datos con base técnica: la Ruta AI Engineer o AI Agentic Engineer los lleva del punto A (saben programar) al punto B (construyen sistemas de IA en producción).
- ▸Equipos de negocio (ventas, marketing, finanzas): fundamentos de IA aplicada, automatización con herramientas no-code y cómo trabajar bien con los modelos que el equipo técnico construye.
- ▸Directivos y líderes: no necesitan saber programar, pero sí entender qué es posible, qué no lo es, y cómo evaluar si un proyecto de IA tiene sentido antes de comprometer presupuesto.
En DataPath Empresas trabajamos con el equipo para hacer ese diagnóstico, diseñar el programa a la medida del contexto de tu empresa — diagnóstico, diseño, ejecución y medición de impacto — y acompañar la formación desde dentro. Lo que el equipo aprende en la Ruta AI Engineer o la Ruta AI Agentic Engineer lo aplica directamente en proyectos reales de tu empresa durante el proceso.
El primer paso es una conversación de diagnóstico sin costo. Si quieres entender dónde está tu equipo hoy y qué camino tiene más sentido para tu organización, el punto de partida está en /empresas.
