El 92% de los ejecutivos chilenos aumentará su inversión en inteligencia artificial este año. El 80% se considera líder o par de sus competidores.
Y solo el 10% declara tener los datos en el nivel de madurez que esa ambición exige.
Las cifras vienen del AI Maturity Index Chile 2026, elaborado por Forbes Chile con el apoyo de Kyndryl a partir de un panel de 50 ejecutivos de empresas medianas y grandes. El informe lo llama la paradoja de la preparación: la inversión avanza más rápido que los cimientos que la sostienen.
En las empresas con operación en terreno, ese cimiento tiene un origen concreto. Es el registro que hace cada persona en cada local, planta, faena o sucursal. De su calidad depende todo lo que viene después, incluida la IA.
El presupuesto ya está aprobado.
La principal barrera, para el 34%, es la calidad y el gobierno de los datos.
Un 32% del panel se ubica en los niveles más bajos de madurez de datos: uno de cada tres reconoce que sus datos todavía son una base débil para alimentar modelos productivos.
«Con mala data, la IA puede llegar a conclusiones erradas o sesgadas».Verónica Burgos, gerente de Tecnología de ESVAL
Un modelo alimentado con datos fragmentados entrega decisiones fragmentadas, con apariencia de precisión.
El 48% de los ejecutivos señala Operaciones y Cadena de Suministro como el área con mayor retorno percibido de la IA.
Es el doble que Atención al Cliente (24%), y la explicación del propio informe es directa: ahí los procesos son más repetibles y los ciclos de medición más cortos.
Pero el dato operacional nace lejos del comité ejecutivo. Nace en una ronda de apertura, una auditoría de local, una mantención o una inspección de seguridad. Y en ese punto suele quedar registrado en papel, en una planilla de Excel que cada supervisor arma a su manera, o en una solución casera que crece hasta perder el gobierno del dato.
El resultado son tres versiones de la misma operación: la que se ejecutó, la que se anotó y la que llega al informe del mes.
Una IA conectada a datos con esa brecha no la corrige: la amplifica, y el error se vuelve más rápido y más difícil de ver.
Los casos que destaca el informe llegan a la misma conclusión por caminos distintos. En Buk, cada iniciativa parte por traducir la necesidad de negocio en un caso de uso medible, con su indicador definido. En Blue Express, «cada producto de datos tiene un responsable claro». El informe concluye lo mismo: cada producto de datos debe tener un dueño identificado.
En Tocheck ese trabajo es parte del servicio. Antes de que un equipo registre el primer punto en Checklist, el levantamiento con el cliente responde seis preguntas por cada dato:
| Para qué se pide | Asegurar la inocuidad bajo las buenas prácticas de manufactura |
|---|---|
| Qué provoca | Un valor fuera de rango activa el seguimiento |
| Indicador | Cumplimiento de BPM por local |
| Entrega | Vista por local en el Panel de Control y reporte para Calidad |
| Acción | Alerta inmediata y Ticket a Mantenimiento con plazo de cierre |
| Responsable | Jefatura del local y jefatura de Mantenimiento |
Un dato que responde las seis preguntas llega a la IA con contexto, con estándar y con dueño.
Esa es la diferencia entre acumular registros y construir una base que se puede usar.
Checklist es el módulo de Tocheck donde la operación registra lo que ocurre en terreno, en el momento y desde el teléfono. Cada registro queda asociado a su evidencia: foto, ubicación GPS, fecha, hora y firma.
Tres atributos lo convierten en un dato que se puede usar:
Se usa en rutinas operativas, aperturas y cierres, calidad, prevención de riesgos y mantenimiento preventivo. En todos los casos convierte la ejecución en terreno en un dato estructurado, comparable y con dueño.
Con el dato bien diseñado y capturado, Tocheck conecta inteligencia artificial a los registros de la operación y devuelve el resultado al flujo de trabajo:
Cada resultado vuelve con su responsable, su plazo y su acción, porque el dato ya traía esas respuestas desde el levantamiento.
«Las empresas que logran escalar IA tratan los datos como infraestructura crítica del negocio».María Soledad Matos, gerenta general de Kyndryl Chile
En la operación, eso significa que un mismo dato sirve a todas las áreas que lo necesitan.
El registro que se hace en Checklist alimenta indicadores en línea para Calidad, Mantenimiento, Prevención, RRHH, Comercial, TI y Operaciones, e incluso para proveedores externos. Cada área ve lo que necesita del mismo dato, sin pedirlo dos veces.
Así, la auditoría de un local muestra a Calidad su cumplimiento, abre a Mantenimiento el Ticket de la falla detectada y le da a la gerencia de Operaciones la comparación entre sedes. Un solo registro, una sola versión de la operación y un responsable por cada acción.
Solo el 4% de las empresas del panel tiene un comité de ética y políticas formales para el uso de IA.
Sobre esas políticas: un 38% las está desarrollando, un 30% las planea para este año y un 28% las mantiene como prioridad pendiente.
Mientras tanto, la nueva Ley de Protección de Datos Personales entra en vigor en diciembre de 2026. El informe recomienda un filtro mínimo para cada iniciativa: registro del caso de uso, dueño del modelo, revisión de riesgo y plan de monitoreo.
Una operación que ya sabe quién registró cada dato, cuándo, dónde y con qué evidencia, y quién responde por su acción, parte con esa base construida. La gobernanza la definen la empresa y sus asesores; la trazabilidad de cada registro es el insumo que la hace posible.
La última recomendación del informe es elegir una o dos áreas funcionales y construir ahí productos maduros, con dueño definido y trazabilidad, antes de dispersar el esfuerzo en seis frentes a la vez.
Es el camino que recorre Tocheck con cada cliente: partir de un proceso concreto, definir qué dato se pide, para qué y quién responde por él, y escalar desde ahí.
La plataforma hace visible la operación. El acompañamiento convierte los datos en mejora.
Todas las cifras de este artículo provienen del AI Maturity Index Chile 2026: La paradoja de la preparación en IA en Chile, de Forbes Chile con el apoyo de Kyndryl, publicado el 22 de septiembre de 2026 como contenido patrocinado. Leer el estudio en Forbes Chile.
El índice se construyó con una encuesta de diez preguntas a un panel de 50 ejecutivos de empresas medianas y grandes, entre marzo y abril de 2026, con presencia en banca, seguros, utilities, minería, logística, retail, manufactura, tecnología, agricultura, educación y servicios. Lo complementan entrevistas en profundidad con Blue Express, ESVAL, Buk, Walmart Chile y Kyndryl. Según su propia nota metodológica, sus cifras se leen como termómetro directivo de esa muestra, distinto de una encuesta probabilística nacional.
Cuéntenos qué proceso le está costando controlar y le mostramos cómo se vería en Tocheck.