Desde el retail hasta la minería, la IA de Google impulsa casos de uso reales que ya están transformando industrias en América Latina con eficiencia, contexto y creatividad.
La inteligencia artificial dejó de ser promesa para convertirse en práctica. Hoy, no es una tecnología del mañana, sino una capa invisible que atraviesa hábitos cotidianos, decisiones de negocio, modelos de atención, procesos médicos y operaciones industriales. Lo que solía sonar como vanguardia ahora habita discretamente en cada recomendación de producto, sistema antifraude, campaña de marketing o análisis de datos clínicos.
Esa fue la idea central de la ponencia liderada por Sebastián Sosa de Google Cloud, en el marco de América Digital 2025, celebrado en Santiago de Chile. El experto mostró cómo la IA —y en particular la IA generativa— ya forma parte activa de la vida digital en la región, no como espectáculo, sino como herramienta de valor operativo y estratégico.
Sosa recordó que Google definió desde 2016 su identidad como una empresa AI First, apostando por modelos de inteligencia artificial como columna vertebral para ordenar, escalar y contextualizar la información del mundo.
IA en acción: más allá del laboratorio
Las organizaciones en Latinoamérica ya están aplicando IA en procesos clave. Sodimac, por ejemplo, utiliza robots para auditar sus tiendas durante la noche, detectando faltantes, errores de precios o promociones mal ubicadas. Kamanchaca —en el sector pesquero chileno— implementó consultas en lenguaje natural para que sus equipos operativos puedan acceder directamente a insights del negocio sin necesidad de conocimientos técnicos.
También se destacó cómo compañías como Canal 13, en Chile, están digitalizando 65 años de archivo audiovisual con IA, y cómo startups locales exportan estas soluciones, incluso a mercados sofisticados como Japón.
Lejos de quedarse en demostraciones técnicas, estas aplicaciones revelan un patrón: la inteligencia artificial está resolviendo problemas reales con resultados medibles. Desde la atención al cliente hasta la minería, pasando por el retail y la salud, los modelos de IA están siendo entrenados para adaptarse al lenguaje, los contextos y los datos específicos de cada industria.
Solo el 11 % llega a producción: ¿por qué?
A pesar del boom mediático, solo una pequeña fracción de las iniciativas de IA llega hoy a fase productiva. ¿El motivo? Falta de talento, ausencia de arquitectura tecnológica adecuada y, sobre todo, débil alineación entre el caso de negocio y la implementación técnica.
El mensaje es claro: la IA no es mágica. Si no hay procesos definidos, datos confiables y objetivos claros, ningún modelo generará valor. Por eso, el enfoque debe partir desde el propósito y no desde la tecnología.
A las organizaciones que todavía no han madurado sus capacidades digitales, la recomendación es empezar por lo simple: casos de uso viables, equipos interdisciplinares y métricas claras de impacto.
La era de la IA generativa: texto, imagen y video
Cada vez son más sofisticadas las capacidades de la inteligencia artificial generativa. Google Gemini, el modelo fundacional de la compañía, se presentó como la primera IA verdaderamente multimodal desde su origen, capaz de combinar texto, imagen, audio y video de forma nativa.
Desde asistentes conversacionales capaces de redactar emails según tono y contexto, hasta campañas de marketing generadas con prompts de texto, la IA generativa está revolucionando la producción de contenido. Un ejemplo: escribir «una pareja enamorada caminando por un parque de diversiones» y obtener un video 100 % generado por IA en segundos, listo para una campaña creativa.
Google ya ha integrado estas funcionalidades en sus herramientas: Gmail, Docs, Search, Lens y Shopping ya ofrecen experiencias enriquecidas por IA sin que los usuarios lo noten explícitamente.
Productividad contextual y búsquedas semánticas
Más allá de lo espectacular, el verdadero poder de la IA está en su capacidad de hacer más con menos esfuerzo y mayor precisión. En el comercio electrónico, por ejemplo, los modelos permiten realizar búsquedas semánticas: en vez de buscar «bicicleta negra», los usuarios pueden decir «bicicleta para triatlón de larga distancia» y obtener respuestas realmente relevantes.
Lo mismo ocurre con el análisis de datos empresariales: ya no hace falta construir queries complejas para acceder a información clave. Con herramientas desarrolladas sobre IA generativa, basta con formular preguntas en lenguaje natural y obtener gráficos, reportes o cifras en tiempo real.
Esta democratización del acceso a la información puede cambiar radicalmente la productividad de los equipos y la calidad de las decisiones estratégicas.
De la fascinación a la implementación
La inteligencia artificial ya no debe inspirar asombro, sino acción. Está disponible, es escalable y puede integrarse en casi cualquier industria. Pero su éxito no depende de la herramienta, sino de la claridad con la que una organización defina qué quiere resolver y cómo medirá ese impacto.El futuro ya no es un horizonte lejano. Está en el buscador, en la bandeja de entrada, en la cadena logística, en la consulta médica y en la góndola del supermercado. Y, como enfatizó Google, lo inteligente no es experimentar con IA. Lo verdaderamente inteligente es convertirla en un hábito estratégico.
