No es Silicon Valley: Así acelera Chile la IA con innovación abierta

Por Mariluz Rodríguez, Gerente Comercial en ACL

La fuerza de la colaboración en la era de la IA

En mi carrera, he visto muchas tecnologías disruptivas venir y transformarse. Pero la inteligencia artificial (IA) representa un salto cualitativo: no basta con experimentarla como un piloto aislado, sino integrarla estratégicamente para generar valor real y sostenible.

En Chile, esa integración está ocurriendo gracias a un enfoque que marca la diferencia: la innovación abierta y la colaboración estratégica.

Cuando hablo de innovación abierta, me refiero al modelo mediante el cual las empresas colaboran activamente con startups, centros de investigación y proveedores tecnológicos para concebir, prototipar e implementar soluciones que ninguna podría desarrollar sola, o al mismo ritmo.

En este artículo comparto una visión práctica y estratégica, respaldada por casos recientes y aprendizajes personales, sobre cómo organizaciones en Chile están utilizando la innovación abierta para acelerar proyectos de IA, superar barreras culturales y convertir la tecnología en resultados tangibles. También destaco los principales retos, lecciones y una hoja de ruta para los ejecutivos que buscan liderar esta transformación.

¿Por qué Chile tiene una oportunidad única en IA colaborativa?

Madurez del ecosistema de IA en Chile

Chile ha escalado posiciones como referente latinoamericano en adopción de IA. En el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2024, el país obtuvo 73,07 puntos, superando a Brasil y Uruguay en varios indicadores de adopción, infraestructura y gobernanza.

De hecho, informes recientes señalan que aproximadamente 80% de las grandes empresas en Chile ya utilizan IA, y el 70% de las pymes ha incorporado algún tipo de proyecto IA, aunque con diferente grado de profundidad.

Otra mirada es la del estudio conjunto entre instituciones académicas y asociaciones empresariales, que clasifica las organizaciones chilenas en tres niveles de adopción IA:

• Aumentar (usar herramientas de bajo riesgo, como asistentes generativos),

• Reconfigurar (modificar procesos clave con modelos predictivos) y

• Transformar (redefinir productos/servicios con IA integrada).

Según dicho estudio, el 50% de las empresas que ya usan IA operan en ese nivel transformador, aplicándola a procesos centrales.

Este contexto favorable genera un terreno fértil, pero el diferencial se encuentra precisamente en quién logra pasar de la prueba de concepto a la operación real.

 

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Por qué la innovación abierta es esencial

Poner en marcha proyectos complejos de IA exige multidisciplinariedad, recursos de datos, infraestructura, talento especializado y capacidad de integración al negocio. Eso puede ser una barrera infranqueable para una sola organización.

La innovación abierta permite superar esas barreras:

• Acceder a startups con soluciones innovadoras listas para escalar.

• Integrar investigación académica especializada (por ejemplo, modelos biomédicos, visión artificial, optimización).

• Aprovechar redes de colaboración que aceleran validaciones, financiamiento y conexión con casos de uso reales.

No obstante, como advierte la literatura especializada, muchas iniciativas de innovación abierta frecuentemente se quedan en piloto y no logran escalar —la llamada “paradoja de la innovación abierta”— porque no se define claramente cómo insertar esas innovaciones al core del negocio. 

Casos destacados por sector: Innovación abierta e IA aplicada

En esta sección muestro ejemplos concretos recientes de empresas chilenas que han usado innovación abierta como motor de sus proyectos de IA.

Banca y fintech: innovación abierta con propósito

El sector financiero chileno ha comprendido que la transformación digital no se logra solo con infraestructura tecnológica, también se necesita colaboración estratégica. En los últimos años, los principales bancos han lanzado programas de innovación abierta orientados a incorporar soluciones de startups y empresas tecnológicas que aporten agilidad, nuevas perspectivas y capacidades de IA.

Estas convocatorias permiten integrar herramientas avanzadas de analítica, automatización y experiencia digital en áreas como logística, atención al cliente y servicios basados en datos. Gracias a este modelo, las instituciones pueden probar, adaptar y escalar soluciones sin partir desde cero, reduciendo tiempos de desarrollo y riesgo operativo.

Paralelamente, varias entidades financieras han creado centros especializados en ciencia de datos e inteligencia artificial, que actúan como nodos de innovación dentro del ecosistema fintech. Estos espacios combinan investigación interna con la integración de tecnologías externas, dando origen a chatbots inteligentes, modelos de scoring crediticio alternativo y servicios personalizados que anticipan las necesidades del cliente.

La lección que deja la banca chilena es clara: el futuro financiero depende de la digitalización y la capacidad de abrirse a la colaboración. La innovación abierta se ha convertido en un catalizador para transformar la relación entre las instituciones, las startups y los usuarios, impulsando un sistema financiero más inclusivo, ágil y orientado a datos.

Retail y comercio: Innovación colaborativa para una experiencia más inteligente

El sector retail en Chile ha sido pionero en la adopción de modelos de innovación abierta para acelerar la implementación de soluciones basadas en inteligencia artificial. En lugar de desarrollar todo internamente, muchas compañías han optado por colaborar con startups tecnológicas y centros de innovación para transformar su experiencia de cliente y sus operaciones.

En los últimos años, se han puesto en marcha laboratorios de innovación que actúan como puentes entre la empresa y el ecosistema emprendedor. Otros líderes del sector han impulsado convocatorias abiertas a startups para resolver desafíos vinculados a la omnicanalidad, fidelización y eficiencia operativa. Estas iniciativas permiten probar soluciones en entornos reales, ofrecer mentorías y facilitar financiamiento para escalar tecnologías con potencial transformador.

También han surgido plataformas locales de inteligencia artificial que automatizan la atención al cliente a través de canales como WhatsApp o chatbots web, logrando reducciones significativas en tiempos de respuesta y mejoras notables en la satisfacción del usuario. Estas herramientas, fácilmente integrables en distintos rubros, están siendo utilizadas por empresas de retail, turismo, salud y servicios financieros.

Salud y biomedicina: IA aplicada a un sistema más humano

En el ámbito de la salud, la innovación abierta ha demostrado ser una de las estrategias más efectivas para generar cambios profundos y sostenibles. Hoy vemos cómo distintas organizaciones del sistema público y privado están rompiendo las barreras tradicionales y colaborando con startups, universidades y centros de investigación para desarrollar soluciones basadas en inteligencia artificial que aborden desafíos reales: desde la gestión hospitalaria hasta el diagnóstico temprano o la telemedicina.

Esta convergencia entre el conocimiento médico y la ciencia de datos está dando forma a una nueva etapa en la atención sanitaria, donde los algoritmos no reemplazan la experiencia clínica, la potencian con información más precisa y oportuna. Los programas impulsados en Chile han demostrado que cuando la innovación se diseña con propósito y colaboración, la tecnología puede humanizar los procesos en lugar de despersonalizarlos.

Además, el país ha comenzado a invertir de manera sostenida en el desarrollo de IA para la salud, destinando recursos a programas estratégicos que fortalecen capacidades tecnológicas, fomentan la interoperabilidad y promueven soluciones de alto impacto. Es un ejemplo claro de cómo el Estado puede actuar como catalizador de una innovación abierta, colaborativa y responsable.

Seguros e insurtech: Confianza basada en datos y colaboración

El sector asegurador está transitando una transformación silenciosa pero profunda. Hoy, la IA se ha convertido en un habilitador clave para aumentar la eficiencia y la transparencia, pero su verdadero valor emerge cuando las compañías tradicionales se asocian con nuevos actores tecnológicos para co-crear soluciones que optimizan cada etapa del ciclo de vida del cliente.

Desde la detección temprana de fraudes hasta la tarificación dinámica de pólizas o la automatización de procesos de reclamos, las alianzas entre aseguradoras y startups tecnológicas están redefiniendo los estándares de agilidad del sector. Incluso la IA generativa está comenzando a aplicarse en la comunicación con los asegurados, reduciendo tiempos de respuesta y mejorando la experiencia de usuario.

Este avance, además de impulsar la productividad, también fortalece la confianza: las decisiones se basan cada vez más en datos objetivos y no en percepciones. El futuro del seguro, en este contexto, será colaborativo, predictivo y centrado en las personas.

Minería, energía y recursos naturales: Innovación profunda para un sector estratégico

En la industria minera y energética, la innovación abierta ha dejado de ser una opción para convertirse en una necesidad estratégica. La adopción de modelos basados en IA, combinados con sensores remotos y modelamiento tridimensional, está transformando procesos que antes tomaban meses en resultados obtenidos en cuestión de días.

Estos avances son fruto de alianzas entre empresas productivas, startups tecnológicas y centros de I+D, que trabajan juntas para resolver desafíos complejos como el mantenimiento predictivo, la seguridad operacional y la sostenibilidad ambiental. La colaboración acelera la innovación y también democratiza el acceso a conocimiento avanzado dentro de un ecosistema históricamente cerrado.

Asimismo, nuevos emprendimientos locales han creado plataformas digitales de seguridad y medio ambiente que permiten monitorear en tiempo real el comportamiento de equipos, geolocalizar incidentes y gestionar riesgos de manera proactiva. Estas soluciones demuestran que el talento chileno está preparado para competir globalmente y aportar valor a los sectores más estratégicos del país.

Lecciones, desafíos y buenas prácticas para escalar IA con innovación abierta

Lecciones clave de los casos

1. Co-creación desde el inicio: No imponer una solución externa, sino involucrar al equipo de la empresa y al cliente final durante el diseño del piloto.

2. MVPs modulares y escalables: Arrancar con pruebas de bajo riesgo que puedan extenderse si generan valor.

3. Compromiso institucional y patrocinio directivo, para remover barreras internas y garantizar recursos.

4. Infraestructura de datos y gobernanza robusta, para integrar modelos de IA de forma sustentable.

5. Estrategia de integración al negocio, es decir, cómo pasar de piloto a operación sostenible con presupuesto, métricas y operación diaria.

Principales obstáculos

• Barreras culturales y resistencia interna, especialmente en empresas grandes con estructuras rígidas.

• Falta de talento especializado en IA, crítica sobre todo en pymes o áreas regionales.

• Escalamiento y operación, muchas iniciativas se quedan en piloto.

• Limitaciones regulatorias y normativas, especialmente en salud, datos personales y sectores regulados.

• Financiamiento y sostenibilidad, pilotear es más barato, operar a escala exige inversión continua.

Buenas prácticas para ejecutores

• Establecer criterios de selección claros para las startups socias: Alineamiento estratégico, madurez técnica, capacidad de integración.

• Diseñar acuerdos de propiedad intelectual transparentes.

• Garantizar capacidad de interoperabilidad técnica (APIs, estándares, arquitecturas modulares).

• Definir indicadores de rendimiento (KPIs) desde el inicio: reducción de costos, mejoras de eficiencia, aumento de ingresos, tiempos de respuesta, etc.

• Implementar gobernanza de datos y ética IA: Anonimización, trazabilidad, monitoreo continuo.

• Crear canales de retroalimentación continua entre los equipos corporativos y las startups para iterar rápidamente.

Estrategia para líderes chilenos: hoja de ruta para innovación abierta con IA

A continuación propongo una ruta escalable para organizaciones chilenas que quieran adoptar este enfoque:

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Dicha hoja de ruta debe complementarse con alianzas institucionales, formación continua y políticas éticas claras.

Tendencias que potenciarán la innovación abierta IA en Chile

• El desarrollo de Latam-GPT, un modelo de lenguaje entrenado desde Chile/Brasil con datos latinoamericanos (contexto cultural propio), promete ofrecer mayor relevancia contextual en aplicaciones locales.

• La creciente inversión pública: como el reciente anuncio de CORFO de más de $8.300 millones CLP en IA para salud.

• El auge de la optimización para motores de respuesta (Answer Engine Optimization, AEO) y estrategias SEO adaptadas a entornos generativos.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Qué es innovación abierta en IA y por qué es más eficiente que desarrollarlo internamente?

La innovación abierta consiste en colaborar con actores externos (startups, universidades, centros tecnológicos) para desarrollar soluciones que complementen capacidades internas. Es más eficiente porque reduce tiempo de desarrollo, riesgo técnico y permite probar múltiples enfoques simultáneos.

¿Cuánto tiempo toma pasar de piloto a operación en un proyecto de IA con innovación abierta?

Depende del sector, la complejidad y el grado de integración. En casos reales, algunos proyectos piloto pueden validarse en 3 a 6 meses, pero su escalamiento puede tomar de 12 a 24 meses si no se tiene gobernanza y patrocinio directivo.

¿Cómo elegir las startups o socios tecnológicos correctos para colaborar?

Busque criterios como: Experiencia técnica comprobada como ACL y DataArt, alineamiento estratégico con su negocio, capacidad de integración (APIs, estándares), adaptabilidad, y disposición para co-crear. Además, un buen proceso de preselección y validación puede filtrar los más aptos.

¿Qué tipo de tecnologías de IA están siendo más empleadas en Chile?

Entre las más usadas están: modelos de machine learning predictivo, visión artificial, IA conversacional / chatbots, modelos generativos de lenguaje, y soluciones híbridas que combinan modelos externos (como APIs de proveedores globales) con componentes locales.

¿Cuáles son los riesgos más críticos y cómo mitigarlos?

Los riesgos incluyen sesgos en los modelos, incumplimiento de normativas de datos, dependencia tecnológica externa, y falta de adopción interna. Para mitigarlos se debe establecer gobernanza de datos (anonimización, auditoría), acuerdos claros de propiedad intelectual, monitoreo continuo y capacitar equipos internos en cultura IA responsable.

Chile ante una oportunidad decisiva

Chile vive una coyuntura única. Su ecosistema tecnológico crece con fuerza, las políticas públicas impulsan la digitalización y la academia aporta investigación de vanguardia. Pero el verdadero valor radica en tener la tecnología adecuada y saber integrarla con criterio, estructura y colaboración externa.

La innovación abierta se ha convertido en la palanca que permite a las empresas superar barreras tradicionales y avanzar con agilidad. En mi experiencia, los mejores resultados surgen cuando los equipos internos y externos se sientan como socios estratégicos, compartiendo responsabilidad, visión y resultados.

Si lideras o participas en una organización —grande o mediana— que busca acelerar su transformación con IA, te invito a comenzar hoy:

1. Identifica un desafío concreto donde la IA pueda generar valor tangible, ya sea interno o para el cliente.

2. Abre un reto de innovación o scouting para conectar con startups o centros tecnológicos.

3. Define pilotos modulares con métricas claras de éxito y escalabilidad.

4. Asegura patrocinio directivo y recursos que garanticen continuidad.

5. Integra gobernanza y ética desde el inicio, para construir confianza en torno a los datos.

Convertir la promesa de la IA en ventajas reales —mayor eficiencia, innovación, diferenciación y resiliencia— depende de asumir una visión compartida.

Como profesional que ha transitado entre la tecnología, los negocios y la docencia, estoy convencida de que la innovación más poderosa no nace dentro de una sola organización, sino en la red que la rodea. La apertura estratégica, bien gobernada y orientada al valor, es el camino más efectivo para que Chile adopte la IA y lidere su aplicación responsable y rentable.

 

Mariluz Rodríguez

Gerente Comercial, ACL Tecnología

 

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