Estrategia de IA y realización de valor
Definir dónde la IA cambia el modelo de negocio y construir el roadmap, los casos de negocio y los sistemas de medición que convierten la ambición en EBITDA.
IA · Datos · Estrategia · Impacto
Transformando
inteligencia en
valor empresarial real.
CIO · CDO · Ejecutivo de IA · Investigador · Asesor de directorios y C-suite
Ayudo a las organizaciones a convertir la IA y los datos en decisiones, acciones y resultados de negocio medibles, a través de liderazgo, gobernanza y ejecución a escala.
- Impacto en EBITDA generado
- USD 40M+
- Impacto en EBITDA generado
- ROI en programas de IA industrial
- 300%+
- ROI en programas de IA industrial
- Soluciones de IA multiindustria implementadas y en operación
- 600+
- Soluciones de IA multiindustria implementadas y en operación
- Profesionales de tecnología y datos liderados
- 170+
- Profesionales de tecnología y datos liderados
- Impulsando estrategia, innovación y valor
- 20+ años
- Impulsando estrategia, innovación y valor
Trayectoria e industrias
- Honeywell
- Agrosuper
- KPMG
- Oncoger.ai
- IBR LATAM
- Equifax
- Navigo Mining
- Universidad de Chile
- Harvard-Smithsonian CfA
- Chalmers University of Technology
- Universidad de los Andes
- Universidad Diego Portales
- CORFO
- Instituto Balseiro
Experiencia en liderazgo, transformación y asesoría en múltiples industrias, tecnología, salud y academia.
01Perfil
Un ejecutivo que entiende la IA desde el directorio hasta el algoritmo.
De la astrofísica y la investigación en machine learning al directorio.
Claudio Barrientos es un ejecutivo de Datos e IA con más de 20 años liderando transformaciones a escala empresarial en roles C-level: Chief Information Officer, Chief Data Officer, Regional Head of Data Science & Innovation, y cofundador y CTO de una startup. Ha trabajado en las industrias de minería, alimentos y consumo, salud, telecomunicaciones y consultoría en toda Latinoamérica.
Su trabajo se sitúa en ambos extremos de la transformación. Con directorios y equipos ejecutivos, define dónde la IA y los datos cambian el modelo de negocio, y dónde no. Con los equipos que lidera, construye las capacidades que convierten esa estrategia en ventaja competitiva: modelos operativos, Centros de Excelencia, gobernanza de datos e IA, ciberseguridad y formas de trabajo ágiles, con Scrum, OKR y otras metodologías, que mantienen la ejecución rápida y con responsables claros.
Ingeniero Eléctrico con estudios de magíster en Ingeniería Eléctrica y Astronomía en la Universidad de Chile, e investigación doctoral en el Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics y Chalmers University of Technology, es uno de los pioneros en Chile en llevar la IA y el machine learning desde la investigación académica a aplicaciones industriales.
“La tecnología debe dejar de ser una función de soporte y convertirse en un motor de crecimiento.”
Claudio Barrientos
De la astrofísica y la investigación en machine learning al directorio.
Una trayectoria intelectual
- 01
Astrofísica e investigación
Fotónica de terahertz e instrumentación en la Universidad de Chile, Chalmers y el Harvard-Smithsonian CfA.
- 02
IA industrial y ciencia de datos
Entre las primeras aplicaciones de machine learning en la minería chilena; prácticas de analítica creadas en Equifax y KPMG.
- 03
CIO/CDO y transformación empresarial
Liderazgo de tecnología y datos a escala: modelos operativos, gobernanza, ciberseguridad e impacto medible en EBITDA.
- 04
Liderazgo en IA y realización de valor
Agentes de IA industrial, IA en salud y un programa de investigación sobre cómo la inteligencia se convierte en valor empresarial.
Del directorio al algoritmo
Directorio
Estrategia · Gobernanza · Asignación de capital · Transformación · Liderazgo
Modelo operativo
Organizaciones · Procesos · Digital Factories · CoE · Agile · Scrum · OKR
Tecnología
IA · Datos · Cloud · Arquitectura · Machine learning · IA agéntica
Investigación
Método científico · Investigación en IA · Investigación en ML · 20+ publicaciones revisadas por pares
20+ publicaciones revisadas por pares
Liderazgo ejecutivo con base en la investigación
Trayectoria de investigación que abarca astronomía, ingeniería, inteligencia artificial y machine learning aplicado. Experiencia de directorio combinada con profundidad científica y técnica.
En síntesis
- Roles
- CIO · CDO · CTO · Regional Head of Data Science & Innovation · Asesor de directorios y C-suite
- Formación
- M.Sc. Ingeniería Eléctrica · M.Sc. Astronomía (Universidad de Chile) · Estudios doctorales, Chalmers y Harvard-Smithsonian CfA
- Industrias
- Minería · Alimentos y consumo · Salud · Telecomunicaciones · Consultoría
- Investigación
- 20+ publicaciones revisadas por pares · Journal of Geriatric Oncology · Hydrometallurgy · SPIE
- Reconocimientos
- Fellow, Harvard-Smithsonian CfA · Beca Doctoral CONICYT · CORFO Crea y Valida · CORFO Precision-IA
- Idiomas
- Español (nativo) · Inglés (avanzado)
02Expertise
Dónde creo valor.
Seis áreas donde convergen criterio ejecutivo, profundidad técnica y rigor científico.
Gobernanza de IA y datos
IA responsable, gobernanza de datos bajo DAMA y modelos operativos que dan control al directorio sin frenar la ejecución.
IA industrial y gemelos digitales
Control adaptativo con ML, visión computacional y simulación para procesos complejos no lineales en minería y manufactura.
IA generativa y agéntica
Agentes de IA operacionales, arquitecturas RAG y plataformas de conocimiento que integran miles de señales en tiempo real en decisiones.
Modelos operativos de tecnología
Rediseño de organizaciones de tecnología, Digital Factories y Centros de Excelencia para reducir tiempos y costos elevando la calidad de servicio.
IA en salud
Plataformas de apoyo a la decisión clínica en oncología y oncogeriatría, validadas externamente y desplegadas en hospitales de Latinoamérica.
03Experiencia
Impacto, no cronología.
Casos seleccionados, cada uno planteado como problema, intervención y resultado.
300%+ ROI
2024 – Presente
Minería
Honeywell
Regional Head of Data Science & Innovation, CoE Minería LATAM
- Problema
- Procesos mineros complejos y no lineales, con alta variabilidad y largos ciclos de entrega de IA.
- Intervención
- Formó un equipo multidisciplinario de IA de 35+ personas y desplegó control adaptativo con ML, visión computacional, gemelos digitales y una de las primeras plataformas de agentes de IA operacionales de LATAM.
- Resultado
- ROI superior al 300% con payback inferior a un mes en tres de las mineras más grandes del mundo; 600+ soluciones en 10+ faenas; tiempo de implementación reducido de 8 a 3 meses.
USD 40M EBITDA
2022 – 2023
Alimentos y consumo
Agrosuper
Chief Information Officer — Gerente de Tecnología y Datos
- Problema
- Una multinacional de USD 5B+ que requería una transformación integral de tecnología, datos y ciberseguridad.
- Intervención
- Rediseñó el modelo operativo en 8 funciones especializadas, lanzó gobernanza de datos bajo DAMA y modernizó la ciberseguridad bajo CIS18.
- Resultado
- ~USD 40M de impacto en EBITDA; estructura de costos optimizada en más de 35%; ~10% de aumento en el NPS de clientes.
10+ hospitales
2022 – Presente
Salud
Oncoger
Cofundador, CTO y CDO
- Problema
- Los médicos carecían de herramientas basadas en evidencia para decidir la intensidad del tratamiento en adultos mayores con cáncer.
- Intervención
- Diseñó una plataforma de apoyo a la decisión clínica con ML multivariable y agentes, respaldada por CORFO.
- Resultado
- Desplegada en 10+ hospitales de Latinoamérica; ~0.90 ROC AUC en validación externa; publicada en el Journal of Geriatric Oncology (2026).
+20% margen
2020 – 2022
Servicios / BPO
IBR LATAM
Head of Advanced Analytics & Data-Driven (CDO), Comité Ejecutivo
- Problema
- Desempeño operacional en declive en las operaciones de BPO.
- Intervención
- Estrategia de contacto basada en analítica, modelo de segmentación y un Centro de Operaciones Integrado que unió analítica, BI y operaciones.
- Resultado
- Márgenes operacionales mejorados en más de 20%.
30+ profesionales
2016 – 2020
Consultoría
KPMG Chile
Senior Manager — Head of Advanced Analytics & Big Data
- Problema
- Sin capacidad de analítica avanzada ni gobernanza de datos dentro de la firma.
- Intervención
- Fundó desde cero las prácticas de Advanced Analytics y Data Governance, además del Insight Center.
- Resultado
- 30+ profesionales en 6 líneas de servicio; soluciones de IA en 5+ industrias, desde detección de fraude hasta optimización minera.
Anteriormente: Head of Analytics Telco en Equifax; CTO y Head of Innovation en Navigo Mining, pionero en algunas de las primeras aplicaciones de machine learning en la minería industrial chilena.
04AI Leadership & Governance Research
¿Cómo se convierte realmente la IA en valor empresarial?
Un programa de investigación que explora por qué organizaciones con acceso a tecnologías de IA similares producen resultados económicos radicalmente distintos.
La hipótesis de trabajo es que la IA no crea valor directamente: crea potencial de inteligencia, y el valor depende de una cadena de conversión organizacional que puede observarse, medirse y gobernarse. Los frameworks siguientes son componentes de esa misma agenda, no un catálogo de herramientas de consultoría independientes.
La cadena causal en el centro del programa
Dos puertas de entrada conceptuales
AI Value Realization Theory (AVRT)
Cómo las organizaciones convierten el potencial de la IA en valor empresarial medible y acumulativo.
LeerAI Leadership Debt
La brecha organizacional que se crea cuando las capacidades de IA evolucionan más rápido que la capacidad del liderazgo para gobernarlas, integrarlas y convertirlas en valor.
LeerLa relación: la AI Leadership Debt es la restricción aguas arriba que limita cada eslabón de la cadena de conversión AVRT. Medida como ALDI, es el indicador adelantado que la teoría usa para explicar las diferencias persistentes en el ROI de la IA.
Una agenda de investigación, once frameworks conectados
Cada framework aborda un punto donde la cadena de conversión se rompe: el liderazgo que todavía no puede gobernar la IA, la deuda de arquitectura y gobernanza que se acumula, la forma en que se construyen los pilotos, el modelo operativo que los escala, la medición que hace visible el valor y la asignación de capital que lo reinvierte.
Tres líneas de investigación
AI Value Realization
¿Por qué capacidades de IA similares producen retornos tan distintos?
Investigación organizacional y económica sobre cómo la inversión en IA se convierte en decisiones, acciones y valor medible. Incluye AVRT y su sistema de medición, los conceptos de deuda (liderazgo, arquitectura, gobernanza) y la asignación de capital en portafolios de IA.
- AI Value Realization Theory (AVRT)
- AI Leadership Debt
- Architecture Leadership Debt
- Governance Debt
- AVRT Measurement System
- AI Capital Allocation Theory
- AI Portfolio Decision Framework
- Executive AI Literacy
IA industrial
¿Cómo cambian el machine learning y los agentes el control de procesos físicos complejos?
Investigación aplicada en la frontera entre control de procesos e IA: control adaptativo con ML (MPC/APC) para procesos mineros no lineales, gemelos digitales y simuladores de entrenamiento, visión computacional a escala y agentes de IA operacionales que integran miles de señales en tiempo real.
- Evolution-Ready PoC
- Expert Validation Loop
- Agent Harness Engineering
IA en salud
¿Puede el machine learning apoyar las decisiones de tratamiento en adultos mayores con cáncer?
Apoyo a la decisión clínica en oncología y oncogeriatría: modelos de ML multivariables para elegibilidad a quimioterapia e intensidad del tratamiento, validación externa en hospitales y plataformas clínicas agénticas. Desarrollado a través de Oncoger.ai y del programa PRECISION-IA financiado por CORFO.
- Expert Validation Loop
05Insights
Ideas que definen cómo las organizaciones capturan valor de la IA.
Artículos, frameworks e investigación en la intersección de liderazgo, gobernanza y tecnología.
AI Value Realization Theory (AVRT)
4 piezas
Liderazgo y alfabetización ejecutiva en IA
3 piezas
Portafolio y estrategia de IA
4 piezas
Modelos operativos y gobernanza de IA
3 piezas
Ingeniería agéntica y AI-native
2 piezas
Últimos artículos
Próximos en la serie
- Cómo la AI Leadership Debt destruye el ROI de la IA
- El costo oculto de la gobernanza de IA
- IA agéntica industrial
- Por qué optimizar la IA a corto plazo puede destruir valor de largo plazo
Investigación seleccionada
20+ publicaciones revisadas por pares en Hydrometallurgy (Elsevier), SPIE Astronomical Instrumentation y Space Terahertz Technology, 2005–2016.
- Navarrete G., Martínez G., Barrientos C., et al. “ML-Based Systemic Therapy Decision Support in Older Adults with Cancer.” Journal of Geriatric Oncology, 2026.
- Barrientos C., Neira N., Olivares J., et al. “Non-linear Adaptive APC: ML-Driven Optimization for Copper Mining.” APC Peru, 2025.
- Barrientos C., et al. “Adaptive APC Strategy using ML for SAG Grinding.” APC Peru, 2024.
06Conferencias
Conferencias, docencia y formación ejecutiva.
Keynotes, sesiones de directorio y workshops que hacen la IA comprensible para un CEO y rigurosa para un especialista.
Temas de keynote
- 01
Translating AI into Enterprise Value
Cómo los directorios y equipos ejecutivos deciden dónde la IA cambia el modelo de negocio, y cómo medirlo.
Leer - 02
AI Leadership Debt
El pasivo oculto que erosiona el ROI de la IA, y cómo saldarlo.
Leer - 03
Gobernar la IA en la empresa
IA responsable, gobernanza de datos y modelos operativos que escalan.
Leer - 04
IA industrial y agéntica
Del control adaptativo a los agentes operacionales: lecciones desde la minería y la manufactura.
Leer
Academia e instituciones
- Profesor, Ingeniería Eléctrica · Universidad de los Andes · 2009–2016
- Profesor, Ingeniería Civil (Computación y Telecomunicaciones) · Universidad Diego Portales · 2016–2022
- Evaluador invitado, IA y Ciencia de Datos · CORFO – Innova Chile · 2013–2022
- Investigador doctoral, Fotónica THz · U. de Chile / Chalmers / Harvard-Smithsonian CfA · 2004–2014
07Explorando actualmente
Preguntas abiertas de la agenda de investigación
Cuatro preguntas que hoy orientan el trabajo. Comentarios, evidencia en contra y colaboración son bienvenidos.
- 01
¿Puede medirse la realización de valor de la IA como un sistema de conversión?
AVRT Measurement System
- 02
¿Puede la AI Leadership Debt explicar las diferencias persistentes en el ROI de la IA entre organizaciones?
AI Leadership Debt
- 03
¿Cómo deberían las organizaciones asignar capital entre iniciativas de IA bajo incertidumbre organizacional?
AI Capital Allocation
- 04
¿Cómo deberían diseñarse los PoC de IA para maximizar el aprendizaje sin crear Architecture Leadership Debt?
Evolution-Ready PoC · Architecture Leadership Debt
08Contacto
Creemos valor medible a partir de la IA.
Para asesoría de directorio, estrategia ejecutiva de IA, conferencias o colaboración en investigación. Selectivo por diseño: primero, una conversación.
Asesoría de directorioEstrategia ejecutiva de IAConferenciasColaboración en investigación
O, si prefieres tu propia aplicación de correo, escribe a
Santiago, Chile · Latinoamérica y el mundo