El Director Digital Business de TIVIT Latam, Pablo Prieto, explica cómo Velvet, un modelo de inteligencia artificial de origen europeo, busca acelerar la adopción de IA en empresas e instituciones públicas de la región, priorizando la soberanía de datos, el cumplimiento regulatorio, la eficiencia energética y el retorno económico.
La inversión en inteligencia artificial sigue creciendo en la región, pero también persisten ciertos temores en las organizaciones. ¿Cómo observa TIVIT este escenario en América Latina y Perú?
La inversión en inteligencia artificial en Latinoamérica es un tema ineludible. El año pasado se superaron los 250 millones de dólares en la región y, solo en Perú, la cifra bordea los 50 millones. Para 2025, se proyecta un crecimiento cercano al 40%. Sin embargo, este avance convive con preocupaciones muy concretas: el sesgo de los modelos, la seguridad y privacidad de los datos, y la dependencia de un número reducido de grandes proveedores globales.
A esto se suma la soberanía de los datos. Muchas organizaciones, tanto públicas como privadas, aún temen que su información crítica resida fuera de sus fronteras, ya sea por regulación, cultura organizacional o por necesidades propias del negocio. Es en ese contexto donde soluciones como Velvet cobran especial relevancia.
¿Qué hace diferente a Velvet frente a otros modelos de inteligencia artificial que ya operan en la región?
Velvet es un modelo de inteligencia artificial propietario del grupo europeo Almaviva, desarrollado por Almaviva Way, y que TIVIT incorpora desde este 2025 tras integrarse al grupo. Su principal diferencial es que puede desplegarse tanto en la nube como en modalidad on premise, lo que permite a las organizaciones mantener el control total de sus datos y su infraestructura.
Esto significa que las empresas pueden decidir qué información se comparte, qué datos permanecen dentro de su red corporativa e incluso evitar que salgan a internet. Además, al ser un modelo nativo europeo, Velvet nace alineado con estándares regulatorios avanzados en protección de datos, incorporando de forma embebida mecanismos de anonimización y exclusión automática de información sensible.
Velvet no apunta al consumo masivo. ¿Cuál es su enfoque de mercado?
Es un modelo especializado, orientado a corporaciones e instituciones públicas. No medimos el éxito por número de usuarios finales, sino por despliegues en organizaciones. En Europa, donde se lanzó a inicios de este año, ya está integrado tanto como LLM personalizado en empresas, como embebido en soluciones sectoriales que TIVIT ofrece en industrias como hotelería, utilities, energía y gestión de servicios públicos.
En Latinoamérica, contamos con una base instalada de más de 3,500 clientes en países de habla hispana, que representan un enorme potencial para la adopción progresiva de esta tecnología.
Uno de los cuestionamientos recurrentes a la IA es su alto consumo energético. ¿Cómo responde Velvet a este desafío?
Velvet es un modelo compacto y eficiente. No es un LLM sobredimensionado que carga con grandes volúmenes de datos irrelevantes. Puede desplegarse con capacidades reducidas de GPU, lo que disminuye significativamente el consumo energético y los costos de infraestructura.
Además, incorpora técnicas avanzadas de optimización, como cuantización y poda del modelo, que permiten reducir su peso computacional sin sacrificar inteligencia. Al operar on premise, también se eliminan los costos y el impacto energético asociados a la transferencia masiva de datos hacia centros de datos remotos.
Pero hay un punto clave adicional: la estrategia de datos. Si la información que alimenta el modelo es limpia, relevante y bien estructurada, se evita el estrés innecesario del hardware y se obtienen resultados más precisos, sostenibles y económicamente eficientes.
¿Por qué es importante que Velvet se desarrolle bajo estándares regulatorios europeos para el mercado latinoamericano?
Existe un fenómeno conocido como el “efecto Bruselas”: muchos estándares regulatorios que nacen en Europa terminan siendo adoptados globalmente. En materia de privacidad, protección de datos y transparencia algorítmica, Europa marca la pauta.
Trabajar con Velvet no es solo adquirir una herramienta de IA, sino adoptar un servicio que ya cumple con normativas avanzadas y equivalentes en distintos países. Esto facilita la interoperabilidad global, permite a las empresas latinoamericanas exportar servicios, atraer inversiones y demostrar desde el primer momento que sus procesos cumplen con altos estándares de protección de datos.
Además, es una forma de prepararse para regulaciones futuras que, inevitablemente, llegarán a la región.
¿Cómo funciona el algoritmo PAE y qué beneficios ofrece en términos de privacidad?
El algoritmo PAE permite la exclusión y anonimización automatizada de datos sensibles, como nombres, documentos de identidad o direcciones. Un ejemplo claro se da en el sector salud: el sistema puede procesar información clínica sin exponer la identidad del paciente, mostrando únicamente códigos que permiten la operación sin vulnerar la privacidad.
Esto reduce riesgos, elimina sesgos y garantiza el cumplimiento de normativas de protección de datos de manera nativa, sin depender de procesos manuales adicionales.
¿Qué sectores estratégicos pueden beneficiarse más de este tipo de inteligencia artificial?
La IA es transversal, pero los mayores beneficios se observan en organizaciones intensivas en datos. Salud, seguros, energía, utilities, oil & gas, transporte y puertos son algunos de los sectores donde ya vemos impactos concretos.
Desde el análisis predictivo de exámenes médicos hasta el mantenimiento preventivo de infraestructuras críticas o la optimización logística, la inteligencia artificial permite reducir costos, mejorar tiempos de respuesta y evitar fallas operativas de alto impacto económico.
¿Cómo se monetiza la inteligencia artificial y cómo justifican las empresas su retorno de inversión?
Hoy la conversación gira en torno a tres ejes. Primero, la competitividad: adoptar inteligencia artificial ya no es opcional, es una condición para seguir siendo relevante. Segundo, la certeza financiera: las empresas necesitan predecir costos y evaluar claramente el ROI. Y tercero, la gobernanza y soberanía de los datos.
Modelos como Velvet ayudan a controlar gastos al reducir costos ocultos de la nube, tarifas por transferencia de datos y consumos impredecibles. Además, al mejorar la eficiencia operativa y liberar capital humano para tareas de mayor valor, la IA se convierte en un activo estratégico de largo plazo.
Finalmente, ¿puede la sostenibilidad convertirse en un factor decisivo para elegir soluciones de IA?
Sin duda. Hoy, el acceso a financiamiento internacional y mejores calificaciones crediticias está cada vez más vinculado al cumplimiento de estándares ESG. La eficiencia energética y el uso responsable de la inteligencia artificial pueden transformarse en ventajas competitivas reales.
Creemos que el futuro será híbrido: modelos públicos para datos no sensibles y modelos especializados, eficientes y soberanos para información crítica. El desafío está en implementar la IA de manera ética, sostenible y con acompañamiento experto, para que genere valor económico sin comprometer la confianza ni el medio ambiente.