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AI-first: una mentalidad que está redefiniendo la industria energética

Durante décadas, el éxito de muchas compañías ha estado anclado en su capacidad para escalar procesos, reducir costos y operar eficientemente.


Sebastián Ruales
jul 28 de 2025 10:02 a. m.
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Hoy, en plena revolución digital, eso ya no es suficiente. La ventaja competitiva real está migrando hacia otro lugar: hacia la capacidad de repensar cada decisión, cada flujo de trabajo y cada interacción con una mentalidad AI-first.

¿Qué significa esto? No se trata simplemente de usar herramientas de inteligencia artificial, sino de poner la IA en el centro del negocio. De asumir que todo proceso operativo o repetitivo puede y debe ser automatizado. Que los datos no son solo insumos, sino activos estratégicos. Y que cada persona dentro de una organización, sin importar su rol o nivel técnico, puede trabajar con IA como un copiloto para crear, iterar y mejorar constantemente.

En sectores complejos como el energético, el enfoque AI-first está empezando a transformar de forma tangible la manera en que operamos. Casos como asistentes inteligentes que gestionan fallas del servicio, encuestas post-maniobra automatizadas o sistemas que califican oportunidades comerciales en tiempo real ya están en marcha. Modelos que analizan facturas, predicen fallas técnicas o proyectan la demanda energética están dejando de ser prototipos para convertirse en soluciones aplicadas. Y lo más potente: muchos de estos desarrollos están siendo liderados por equipos no técnicos. El conocimiento profundo del negocio, combinado con herramientas de IA accesibles, está abriendo una nueva etapa de autonomía e innovación.

Pero para llegar ahí, el mindset importa tanto como la tecnología. Un enfoque AI-first parte de principios claros:

  • Automatización por defecto: cada nueva tarea debe nacer con la pregunta “¿cómo lo haríamos con IA?”
  • La IA generativa como dupla: escribir, planear, decidir y diseñar con IA como socio cotidiano.
  • Curiosidad práctica: explorar herramientas, probar casos de uso reales, aprender compartiendo.
  • Impacto sobre modelo: más que entender el algoritmo, saber cómo la IA mejora un KPI, reduce un costo o acelera un proceso.
  • Iteración continua: no buscar soluciones perfectas, sino funcionales y mejorables.
  • Integración natural: la IA debe vivir donde está el trabajo: en las herramientas, flujos y decisiones reales.
  • Influencia cultural: quienes aprenden, enseñan. Quienes prueban, comparten. Y así se escala el cambio.

Esta transformación solo es posible si hay una infraestructura que la respalde. Una arquitectura modular, con datos conectados en tiempo real, sistemas interoperables, y agentes inteligentes orquestados para responder con eficiencia y trazabilidad. Pero más allá del código, lo que realmente marca la diferencia es el enfoque transversal: la IA no vive en el área de innovación, vive en el día a día de todos.

En pocos meses, en Bia, equipos diversos han desarrollado copilotos legales, asistentes para técnicos de campo, agentes conversacionales para clientes, automatizaciones de scoring comercial o validadores de prompts. Con el enfoque correcto, la IA deja de ser una promesa para convertirse en una práctica cotidiana.

Estamos frente a un cambio inevitable. En menos de dos años, lo que hoy es una ventaja será simplemente la regla. Y mientras algunas compañías aún se preguntan si deben explorar la inteligencia artificial, otras ya están formando a todos sus equipos, lanzando pilotos, escalando soluciones y creando cultura.

Porque al final del día, la pregunta no es si la IA va a transformar tu industria, sino si vas a liderar ese cambio o a correr detrás de él. Y la respuesta empieza con una mentalidad: AI-first.

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