viernes, noviembre 13, 2026

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Stefanini Data & Analytics integra Snowflake para escalar proyectos de IA en Latinoamérica

Muchas empresas en Colombia y América Latina ya cuentan con importantes volúmenes de información, pero eso no significa que estén listas para aprovechar la inteligencia artificial a gran escala. El problema aparece cuando los datos están dispersos en diferentes entornos y los equipos no consiguen convertirlos en herramientas útiles para el negocio. Frente a este desafío, Stefanini Data & Analytics anunció una nueva línea de soluciones de datos e IA integrada con Snowflake AI Data Cloud.

La iniciativa apunta a consolidar la información empresarial, reducir la complejidad operativa y facilitar que las organizaciones lleven sus proyectos de inteligencia artificial más allá de las pruebas piloto. La apuesta parte de una necesidad concreta: preparar la infraestructura que soporta la IA antes de pretender ampliar su uso dentro de las compañías.

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Filipe Cotait, CEO de Stefanini Data & Analytics, considera que el mercado latinoamericano atraviesa un punto de inflexión. Según explica, muchas empresas han construido activos de datos importantes, pero la fragmentación sigue siendo una barrera para avanzar. Su diagnóstico pone el foco en un aspecto que suele quedar detrás de la conversación sobre inteligencia artificial: la calidad y organización del entorno tecnológico que permite utilizarla.

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Con la integración de Snowflake AI Data Cloud, Stefanini busca ayudar a las organizaciones a movilizar sus datos y transformarlos en valor empresarial. La colaboración pretende facilitar el desarrollo y la gestión de iniciativas de IA, disminuyendo las dificultades operativas que aparecen cuando la información se encuentra repartida entre distintas plataformas.

El reto ahora será convertir esa integración tecnológica en resultados concretos para las empresas de Colombia y la región. Aunque el anuncio no incluye cifras de inversión, número de clientes o metas de crecimiento, sí identifica una oportunidad de negocio: resolver los obstáculos de infraestructura que impiden que más organizaciones aprovechen sus datos y escalen sus proyectos de inteligencia artificial.

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