La productividad empresarial en Colombia está entrando en una nueva fase impulsada por el uso cada vez más extendido de herramientas tecnológicas en el día a día de las organizaciones. Según el estudio Work Reimagined de EY, el 92 % de los trabajadores encuestados en Colombia utiliza herramientas de inteligencia artificial en su trabajo, y el 34 % lo hace de forma diaria.
El dato evidencia que la adopción de estas tecnologías ya no es un fenómeno aislado, sino una práctica extendida dentro de las empresas. Sin embargo, el reto se está trasladando hacia cómo ese uso se traduce en mejoras concretas en productividad y eficiencia operativa.
En este contexto, uno de los principales cambios se observa en la automatización de procesos. Actividades que antes requerían intervención manual, como la generación de reportes, el análisis de información o la gestión operativa, están siendo optimizadas mediante herramientas de inteligencia artificial, reduciendo tiempos y mejorando la eficiencia.
A esto se suma el avance de la migración a la nube, que ha permitido a las empresas contar con mayor disponibilidad de información y flexibilidad operativa. El acceso a datos en tiempo real está facilitando una toma de decisiones más ágil, especialmente en entornos dinámicos. Otro frente clave es la integración de inteligencia artificial generativa en procesos de negocio. Las empresas están pasando de explorar estas herramientas a implementarlas en casos concretos, donde contribuyen a optimizar operaciones, mejorar la calidad de los análisis y fortalecer la toma de decisiones.
No obstante, expertos coinciden en que el impacto de estas tecnologías depende de un elemento fundamental: la calidad de los datos. Sin una base de información estructurada, gobernada y confiable, las iniciativas de inteligencia artificial y automatización pierden efectividad y limitan su contribución a la productividad.
Claves para aumentar la productividad empresarial con tecnología
A partir de la experiencia en proyectos de transformación digital, especialistas de CNID, empresa de servicios tecnológicos, comparten algunas recomendaciones para que las compañías logren resultados concretos:
- Automatizar procesos críticos: priorizar áreas donde la reducción de tiempos tenga impacto directo en la operación.
- Tomar decisiones con datos en tiempo real: integrar fuentes de información para mejorar la capacidad de respuesta.
- Incorporar IA en procesos de negocio: ir más allá de pruebas piloto y enfocarse en aplicaciones concretas.
- Fortalecer la arquitectura de datos: asegurar calidad, gobernanza y disponibilidad de la información.
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Más allá de la adopción, el desafío para las organizaciones será lograr que estas herramientas se conviertan en habilitadores reales de productividad, eficiencia y competitividad en el entorno empresarial.
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