El poder transformador de la IA para emprendimientos en mercados emergentes

En solo dos años, la inteligencia artificial (IA) pasó de ser un experimento interesante a convertirse en una capacidad crítica para los negocios. Sin embargo, gran parte de la conversación dominante sigue asumiendo infraestructura relativamente estable, datos limpios y talento abundante. Esa suposición se rompe rápidamente en los mercados emergentes.

Mi equipo y yo hemos pasado los últimos dos años trabajando de forma directa con más de 50 fundadores y operadores en mercados emergentes, en sectores como salud, agricultura, logística y fintech, para integrar la IA directamente en las operaciones centrales de sus negocios.

Lo que vemos de manera recurrente es que en entornos con limitaciones, la IA no solo optimiza sistemas existentes, sino que reemplaza por completo la escala manual. Cuando los datos están fragmentados y la infraestructura es desigual, la IA se vuelve catalítica, no incremental.

En estos mercados, los procesos manuales son complejos de escalar. Los costos de coordinación son altos, las experiencias de cliente están fragmentadas y la complejidad operativa crece más rápido de lo que los equipos pueden absorber.

Aplicada de manera adecuada, la IA absorbe esa complejidad. Permite que organizaciones pequeñas y ágiles operen con el alcance y la confiabilidad de empresas mucho más grandes y, en el proceso, desbloqueen nuevas formas de generar valor para los clientes.

A lo largo de nuestro trabajo ha surgido un patrón claro. La IA suele generar resultados de dos maneras distintas pero conectadas: primero, transformando la productividad interna; y segundo, redefiniendo la experiencia central del producto para los clientes.

La IA como apalancamiento interno

La primera transformación suele ocurrir en las operaciones. En GoFlux, plataforma brasileña de soluciones tecnológicas para transporte de carga terrestre, los representantes de ventas realizaban entre 40 y 50 llamadas diarias con retornos limitados. Escalar requería más contrataciones y mayores costos, con poca mejora en resultados. La introducción de un copiloto de WhatsApp impulsado por IA automatizó el primer contacto a gran escala. El asistente puede manejar 40 conversaciones simultáneas, calificar prospectos y transferir leads calificados a los ejecutivos de ventas.

Como resultado, las reuniones por vendedor aumentaron 2.5 veces, pasando de 20 a 50 al mes, la capacidad del pipeline creció 150% y las ganancias de eficiencia equivalieron a dos o tres contrataciones de tiempo completo. Ahora los ejecutivos se enfocan en prospectos con alta intención, lo que mejora la conversión.

Aquí, la IA no reemplaza el criterio humano comercial, sino que automatiza el alcance repetitivo y permite que equipos pequeños escalen. Este tipo de apalancamiento interno se está volviendo común en mercados emergentes, a medida que la IA simplifica la coordinación y mejora la eficiencia.

La IA como transformación del producto

El cambio más profundo está ocurriendo a nivel de producto. 5C Network, una plataforma de diagnóstico que atiende hospitales en India, integra IA directamente en el flujo de trabajo de los radiólogos. Estos enfrentan fatiga e inconsistencias al revisar cientos de estudios por turno. Aunque al principio hubo escepticismo, hoy el asistente de IA identifica anomalías, resalta áreas clave y redacta reportes en segundos.

Entrenado con más de nueve millones de estudios procesados en seis años, una escala muy superior a los aproximadamente 90,000 estudios que revisa un radiólogo promedio en su carrera, el sistema se beneficia de un volumen de datos sin precedentes.

El resultado es mayor rapidez, consistencia y confianza clínica, lo que convierte la integración en el flujo de trabajo en una ventaja de producto sostenible. Más importante aún, la IA funciona como un acompañante al diagnóstico que ayuda a reducir errores y a tomar decisiones clínicas más confiables.

Observamos una transformación similar en Agrofy, el principal marketplace de agronegocios en América Latina, cuando la IA simplificó el comercio rural. Mientras los compradores enfrentaban dificultades para buscar, comparar productos y evaluar financiamiento, y los vendedores recibían leads de baja calidad, Agrofy implementó un asistente de IA en su sitio web y en WhatsApp, que permite el descubrimiento conversacional de productos, comparaciones y cálculos financieros.

En nueve meses , AGrofy generó más de 4,800 leads calificados con una tasa de conversión de 30%, además de más de 1,500 leads adicionales mediante reactivación proactiva con una conversión de un 45%.

Lo que comenzó como soporte hoy es un motor de crecimiento de punta a punta.

De la eficiencia a nuevas capacidades

En todo nuestro ecosistema ya vemos versiones tempranas de sistemas de IA que dan de alta  clientes financieros validando documentos de principio a fin, filtran candidatos antes de que intervenga un humano, analizan datos logísticos para generar insights accionables y resuelven problemas de clientes de manera autónoma en idiomas locales.

Estos sistemas no son completamente independientes, ni deberían serlo, especialmente en entornos de alto riesgo. Pero representan un cambio significativo.

La restricción más importante hoy ya no es la capacidad técnica, sino la capacidad creativa. Las organizaciones que avanzan más rápido son aquellas que reúnen en una misma sala a equipos de negocio, producto, operaciones e ingeniería para replantear los flujos de trabajo desde cero.

Implementar IA rara vez es solo un proyecto de ingeniería. Es un ejercicio organizacional para rediseñar cómo se realiza el trabajo.

Tecnología accesible para todos

Otro acelerador ha sido la democratización del desarrollo. A partir de herramientas no-code y low-code, y más recientemente entornos de desarrollo asistidos por IA, los gerentes de producto, líderes de operaciones y equipos de experiencia de cliente están construyendo y ajustando sistemas de IA por sí mismos. Esto acerca la experimentación a quienes entienden mejor los problemas y acelera significativamente el aprendizaje.

En mercados emergentes, la IA no está redefiniendo el futuro en teoría, sino resolviendo limitaciones estructurales del presente. Las organizaciones que avancen más rápido serán las que se animen a rediseñar cómo trabajan, cómo venden y cómo crean valor desde cero.

En ese proceso, la IA deja de ser una herramienta adicional y pasa a convertirse en una capa invisible que amplifica la capacidad humana. Y quizás esa sea la verdadera oportunidad: no solo construir empresas más eficientes, sino habilitar modelos de negocio que antes simplemente no eran posibles.