Innovación y Marketing en Agronegocios (Luis Quiróz)
La agricultura moderna ya no compite solo por precio o volumen. Para diferenciarse, los agronegocios necesitan estrategia, investigación del consumidor e innovación basada en problemas reales, no en intuiciones.
Luis Quiróz explica que muchas empresas agrícolas fallan porque salen al mercado sin entender al cliente. La diferenciación no nace del producto sino del insight del consumidor, de saber qué busca, cómo consume y qué valora. Ejemplos como el espárrago (producto nutracéutico) o la miel (donde el valor está en la historia de origen) muestran que el storytelling agrícola puede aumentar el valor percibido.
La innovación, además, requiere técnica: validar, medir, investigar y detectar oportunidades reales en el proceso, el territorio o la experiencia del cliente.
¿Cómo interviene la IA?
La inteligencia artificial permite analizar tendencias globales, detectar preferencias del consumidor, evaluar escenarios, crear prototipos de productos, optimizar precios y segmentar campañas. Con IA, un pequeño productor puede competir globalmente, construir marca y agregar valor real.
Medición del Valor en Proyectos de IA (Luis Cajachahua)
Luis Cajachahua propone un enfoque práctico basado en ROI, pero adaptado al contexto real, donde la IA puede generar valor en productividad, ahorro operativo, ingresos adicionales y mejoras en experiencia del cliente.
A través de casos como copilotos de código y agentes inteligentes para procesos, muestra cómo se deben comparar escenarios "As-Is" vs. "To-Be", incluyendo costos ocultos como licencias, cloud, equipos, mantenimiento y entrenamiento.
Los resultados son tangibles: ahorros en planillas, mayor capacidad operativa, reducción de errores, velocidad en procesos y nuevos ingresos. Sin una medición clara, los proyectos fracasan o se inflan expectativas irreales.
¿Qué aporta la IA?
Más que automatizar, la IA optimiza recursos, reduce fricción, mejora decisiones y agiliza procesos. Pero solo es valiosa si su impacto se mide correctamente.
Recomendación clave
De la Logística Tradicional a la Logística Inteligente (Sandra Woolcott – Ransa)
La logística dejó de ser lineal (producir, mover, entregar) para convertirse en una cadena circular impulsada por datos, sensores y analítica. Sandra Woolcott plantea que la verdadera transformación no es tecnológica, sino humana: la tecnología debe potenciar a las personas, no reemplazarlas.
La logística tradicional sufría de baja visibilidad, reacción lenta y dependencia de intermediarios. Ransa decidió transformar no solo procesos, sino el propósito: servir mejor conectando personas, procesos y planeta.
Los pilares de la logística inteligente
- IA para anticipar demanda
- Rutas optimizadas en tiempo real
- Decisiones basadas en datos
- Seguridad preventiva (no reactiva) con señales tempranas
- Blockchain para trazabilidad y confianza
- Gemelos digitales, IoT, automatización y servicios logísticos inteligentes
¿Cómo aporta la IA?
Permite predicción, monitoreo continuo, optimización de recursos y prevención de riesgos. La confianza se convierte en un nuevo activo: trazabilidad verificable, auditorías en tiempo real y transparencia como valor competitivo.
Conclusión
La logística inteligente no se espera —se lidera.
Del Cuidado Operativo a la Salud Inteligente (Willy Peña – Pacífico Salud)
Eso causa sobrecarga en médicos, duplicación de estudios, errores y experiencias fragmentadas. Para Willy Peña, el reto no es más tecnología, sino integrar los datos y convertirlos en cuidado humano.
La IA permite transformar información en decisiones clínicas y operativas: predicción de demanda, gestión inteligente de camas, asignación de personal, auditoría concurrente y prevención de riesgos. Clínicamente, ya apoya diagnósticos, predice reingresos y permite tratamientos personalizados.
La "nueva frontera" del cuidado es continua: del hospital al hogar, con monitoreo remoto, teleconsultas y alertas tempranas. El modelo de valor cambia: de pagar por volumen a pagar por resultados (Value-Based Care).
El enemigo principal es la fragmentación. Sin interoperabilidad, la IA no funciona. Por eso se requieren estándares como HL7/FHIR, tokenización y ecosistemas integrados.