Traducir la IA en valor empresarial

La IA,
convertida en
valor empresarial medible.

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.

Perfil ejecutivo Asesoría y consultoría

Impacto generado en el EBITDA: ~US$ 40 MM; Impacto generado en el EBITDA
ROI en programas de IA industrial: 300 %+; ROI en programas de IA industrial
Soluciones de IA en operación en minería: 600+; Soluciones de IA en operación en minería
en IA, datos y tecnología: 20+ años; en IA, datos y tecnología

Deslice para explorar

Trayectoria: industria y academia

CIO · CDO · Ejecutivo de IA · Investigador · Asesor de directorios y C-level

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 la industria, la tecnología, la salud y la academia.

Resultados

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
Formé un equipo multidisciplinario de IA de 35+ personas y desplegamos control adaptativo con ML, visión computacional, gemelos digitales y una plataforma de agentes de IA operacionales.
Resultado
ROI superior al 300 %, medido contra línea base y validado por el cliente y su área de procesos, con recuperación de la inversión en menos de un mes en tres de las mineras más grandes del mundo; 600+ soluciones de IA empaquetadas (visión computacional, control con IA, agentes de recomendación y optimización, entre otras), cada una operando en un proceso específico, en 10+ faenas; tiempo de implementación reducido de 8 a 3 meses.
~US$ 40 MM EBITDA
2022 – 2023
Alimentos y consumo
Agrosuper
Chief Information Officer — Gerente de Tecnología y Datos
Problema
Una multinacional de más de US$ 5.000 millones que requería una transformación integral de tecnología, datos y ciberseguridad.
Intervención
Rediseñé el modelo operativo en 8 funciones especializadas, lancé el gobierno de datos bajo DAMA y modernicé la ciberseguridad bajo CIS18.
Resultado
~US$ 40 millones de impacto en EBITDA; estructura de costos de largo plazo optimizada en más de 35 %; ~10 % de aumento en el NPS de clientes.
7+ hospitales
2022 – Presente
Salud
Oncoger.ai ↗
Cofundador, CTO e Investigador Principal de IA
Problema
Los médicos carecían de herramientas basadas en evidencia para decidir la intensidad del tratamiento en adultos mayores con cáncer.
Intervención
Diseñé una plataforma de apoyo a la decisión clínica con ML multivariable y agentes, respaldada por CORFO.
Resultado
PROTEGER, apoyo a la decisión de terapia sistémica en personas mayores con cáncer: en validación en más de 7 hospitales de Chile, Perú y Brasil, más de 1.000 pacientes incluidos en los modelos de machine learning, AUC 0,84 en validación externa. El estudio se publicó en el Journal of Geriatric Oncology (2026).
+20 % margen
2020 – 2022
Servicios / BPO
IBR LATAM
Chief Data Officer — Head of Advanced Analytics, 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 gobierno de datos dentro de la firma.
Intervención
Fundé 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.

Antes fui Head of Analytics Telco en Equifax, y CTO y Head of Innovation en Navigo Mining, donde desarrollé algunas de las primeras aplicaciones de machine learning en la minería industrial chilena.

Perfil ejecutivo

Más de 20 años llevando la IA de la estrategia a los resultados.

Transformando los negocios con IA aplicada y estrategia.

Llevo más de 20 años trabajando en tecnología, datos e inteligencia artificial. Soy cofundador y CTO de Oncoger.ai, y antes fui Regional Head of Data Science & Innovation en Honeywell, Chief Information Officer de Agrosuper y Chief Data Officer de IBR LATAM. He trabajado en minería, alimentos y consumo, salud, telecomunicaciones y consultoría en Latinoamérica.

Mi trabajo se sitúa en ambos extremos de la transformación. Con directorios y equipos ejecutivos, defino dónde la IA y los datos cambian el modelo de negocio, y dónde no. Con los equipos que lidero, construyo las capacidades que convierten esa estrategia en ventaja competitiva: modelos operativos, Centros de Excelencia, gobierno de datos y gobernanza de IA, ciberseguridad, y prácticas ágiles (Scrum) y gestión por objetivos (OKR) que mantienen la ejecución rápida y con responsables claros.

Soy ingeniero eléctrico, con estudios de magíster en Ingeniería Eléctrica y Astronomía en la Universidad de Chile, e investigación doctoral en el Instituto Balseiro, el Harvard-Smithsonian Center for Astrophysics y Chalmers University of Technology. Fui el primer profesional incorporado a la industria a través del programa de Inserción de Capital Humano Avanzado en el Sector Productivo de CONICYT, para aplicar machine learning en la minería, y desde entonces he llevado la IA de la investigación académica a la operación industrial.

“La tecnología debe dejar de ser una función de soporte y convertirse en un motor de crecimiento.”

Claudio Barrientos

Transformando los negocios con IA aplicada y estrategia.

Trayectoria

01
Astrofísica e investigación
Fotónica de terahertz e instrumentación en la Universidad de Chile, el Instituto Balseiro, 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.

En síntesis

Cargos: CIO · CDO · CTO · Regional Head of Data Science & Innovation · Asesor de directorios y C-level
Formación: M.Sc. Ingeniería Eléctrica · M.Sc. Astronomía (Universidad de Chile) · Investigación doctoral, Instituto Balseiro (Argentina), 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
Docencia 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
Ponencias recientes en congresos: “Non-linear Adaptive APC: ML-Driven Optimization for Copper Mining” · APC Peru, 2025 · “Adaptive APC Strategy using ML for SAG Grinding” · APC Peru, 2024
Especialidades: Estrategia de IA y realización de valor · Gobierno de datos y gobernanza de IA · IA industrial y gemelos digitales · IA generativa y agéntica · Modelos operativos de tecnología · IA en salud

Bio para eventos y prensa

Claudio Barrientos Z. es ejecutivo de Tecnología, Datos e Inteligencia Artificial. Su enfoque busca la transformación de negocios usando IA aplicada. Es cofundador de Oncoger.ai y asesor de directorios y empresas. Con más de 20 años en IA, datos y tecnología, ha liderado transformaciones en minería, alimentos y consumo, salud y consultoría en Latinoamérica, y desarrolla AI Value Realization Theory (AVRT), un programa de investigación sobre cómo las organizaciones convierten la IA en valor.

Cómo trabajo

Cinco formas de trabajar juntos.

Primero, una conversación; después, un alcance acotado con un resultado definido.

Directorios, CEO y comités ejecutivos

Asesoría de directorio y estrategia de IA

Dónde la IA cambia el modelo de negocio, qué priorizar y cómo medir el valor. Sesiones con el directorio o el comité ejecutivo, y acompañamiento al equipo que ejecuta.

El problema: Casi 9 de cada 10 empresas usan IA, pero solo un 37 % ve impacto en la utilidad operacional (McKinsey, 2026). El directorio aprueba inversiones en IA sin un indicador financiero asignado ni forma de saber si el valor se captura.
Alcance: Sesiones de trabajo con el directorio o el comité ejecutivo: dónde la IA cambia el modelo de negocio, qué priorizar y cómo medirlo; acompañamiento al equipo que ejecuta.
Entregables: Diagnóstico con las cinco señales de Deuda de Liderazgo en IA, prioridades de inversión con su caso de negocio y un sistema de medición (embudo de conversión y KPI).
Resultado esperado: Decisiones de inversión en IA con responsable, indicador y método de medición definidos.

Leer: Más allá del AI-First: convertir la inteligencia artificial en resultados de negocio · Gobernanza de IA: el problema no es que sus equipos usen IA. Es que nadie sabe quién responde.

Conversar sobre asesoría

Empresas, equipos de operaciones, datos y tecnología

Consultoría en monetización de IA e IA aplicada

Para empresas en el camino de los pilotos a los resultados medibles: dónde está el valor en la operación, el caso de negocio y su medición, e IA aplicada a la industria (control adaptativo, agentes, apoyo a la decisión) construida con los equipos que operan el proceso.

El problema: Pilotos que funcionan en el laboratorio y no llegan a la operación ni al Estado de Resultados.
Alcance: El primer ciclo completo en siete pasos: objetivo y línea base, decisiones recurrentes, diagnóstico del flujo actual, diseño del proceso con IA, piloto acotado, medición y escala. En la industria: control adaptativo, agentes y apoyo a la decisión construidos con el equipo que opera el proceso.
Entregables: Mapa de las decisiones que mueven el indicador, caso de negocio con sensibilidad, piloto en operación con criterios de éxito y medición del valor neto de costos.
Resultado esperado: Un indicador financiero u operacional que se mueve de forma atribuible, y la capacidad para repetir el ciclo.

Leer: La mayoría de los PoC de IA no fallan en el laboratorio. Fallan en el modelo operativo. · La brecha de realización de valor de la IA: lo que el dashboard no muestra

Conversar sobre consultoría

Empresas, directorios, equipos de datos, legal y ciberseguridad

Gobierno de datos y protección de datos personales

Gobierno de datos en esquemas federados y centralizados, su cruce con la nueva Ley de Protección de Datos Personales (Ley 21.719), ciberseguridad en IA aplicada y las condiciones para monetizar la IA sin exponer a la organización.

El problema: La IA se despliega sobre datos sin responsable, sin reglas de acceso ni base legal clara; la nueva ley exige responsables, consentimiento y trazabilidad, y la organización no sabe por dónde empezar.
Alcance: Diagnóstico del modelo de gobierno de datos (federado o centralizado), brechas frente a la ley y a DAMA, controles de ciberseguridad para sistemas de IA (datos, modelos, agentes) y el diseño del modelo operativo que los sostiene.
Entregables: Mapa de datos y responsables, modelo de gobierno con cargos y derechos de decisión, plan de cumplimiento de la ley priorizado por riesgo y controles de seguridad para los casos de IA en producción.
Resultado esperado: Datos gobernados que la IA puede usar con base legal y control, y un camino para monetizarla sin exponer a la organización.

Leer: ¿Qué es Data Mesh y por qué importa para la IA?

Conversar sobre gobierno de datos

Directorios, equipos ejecutivos, equipos de operaciones y tecnología

Conferencias y sesiones de directorio

Keynotes, sesiones de directorio y talleres ejecutivos que hacen la IA comprensible para un CEO y lo bastante rigurosa para un especialista.

El problema: Equipos directivos que delegan la IA en tecnología y oscilan entre sobreestimarla y subestimarla.
Alcance: Keynote de 45 minutos, sesión de directorio de 90 minutos o taller ejecutivo de medio día, adaptados a la industria y al momento de la organización.
Entregables: Sesión de directorio: diagnóstico con las cinco señales y tres decisiones prioritarias. Taller: hoja de ruta del primer ciclo en siete pasos, con responsables.
Resultado esperado: Un lenguaje común sobre la IA entre directorio, gerencia y tecnología, y decisiones concretas al salir de la sala.

Keynote · 45 min
¿Dónde está el valor de la IA en su industria y cómo medirlo?
Lo que se lleva: Dónde buscar valor en su industria y cómo medirlo con el embudo de conversión.
Sesión de directorio · 90 min
¿Qué deuda de liderazgo está acumulando su organización con la IA?
Lo que se lleva: Diagnóstico con las cinco señales y tres decisiones prioritarias.
Taller ejecutivo · Medio día
¿Cómo gobernar la IA sin frenar la ejecución?
Lo que se lleva: Hoja de ruta del primer ciclo en siete pasos, con responsables y derechos de decisión.
Keynote · 45 min
¿Qué cambia cuando los agentes de IA entran en la operación?
Lo que se lleva: Qué cambia en el modelo operativo cuando los agentes entran en la operación y cómo gobernarlos.

Solicitar una conferencia

Universidades, centros de investigación y empresas que quieran medir

Colaboración en investigación

Validación de AVRT y de sus frameworks con datos reales de organizaciones, coautoría y acceso al working paper.

El problema: Los marcos de realización de valor necesitan validación con datos reales de organizaciones.
Alcance: Medición de las cinco métricas de AVRT en una organización o cohorte, coautoría y acceso al working paper AVRT.
Entregables: Protocolo de medición, informe de resultados y, cuando corresponde, publicación conjunta.
Resultado esperado: Evidencia para la organización sobre dónde se fuga el valor de su IA, y un caso más de validación para el programa.

Proponer una colaboración

Deliberadamente selectivo: cada trabajo empieza con una conversación y una pregunta clara que responder.

Artículos e investigación

¿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.

Dos puertas de entrada

AI Value Realization Theory (AVRT) — working paper en validación Deuda de Liderazgo en IA

La cadena causal en el centro del programa

Por dónde empezar

Framework · Serie AVRT Seriesago 2026

AI Value Realization Theory: resumen ejecutivo

El resumen ejecutivo del marco: la cadena de conversión, las cinco métricas (ALDI, DCR, ACR, VCR, AIRR), la lógica del eslabón débil, la curva en J, el autodiagnóstico de 10 preguntas, el mapa de posicionamiento, la métrica crítica por industria y la hoja de ruta a 3, 6, 12 y 18–24 meses.

Leer · 9 min de lectura

Artículooct 2026

Más allá del AI-First: convertir la inteligencia artificial en resultados de negocio

No es necesario convertirse en una empresa AI-first para crear valor con inteligencia artificial. Pero sí es necesario repensar cómo la IA cambia la forma en que el negocio opera, decide y genera resultados económicos: dónde está el valor por industria, un caso que lleva el margen bruto de 30 % a 31 %, en qué convergen Microsoft, McKinsey y BCG, por qué no se captura el valor (Deuda de Liderazgo en IA) y cómo saber si se captura (el embudo de conversión de AVRT).

Leer · 15 min de lectura

Artículojun 2026

El verdadero problema de la IA no es la tecnología. Es que el liderazgo no la entiende.

Tres de las firmas de investigación más rigurosas del mundo midieron lo mismo en 2025 y llegaron a la misma conclusión incómoda: la adopción es masiva, pero el valor es escaso. Los líderes todavía pueden delegar la ejecución, pero ya no pueden delegar el entendimiento.

Leer · 6 min de lectura

Tres líneas de investigación

AI Value Realization

¿Por qué capacidades de IA similares producen retornos tan distintos?

Leer

IA industrial

¿Cómo cambian el machine learning y los agentes el control de procesos físicos complejos?

Leer

IA en salud

¿Puede el machine learning apoyar las decisiones de tratamiento en adultos mayores con cáncer?

Leer Conocer Oncoger.ai ↗Paper (DOI) ↗

Todos los artículos y el programa de investigación

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Santiago, Chile · Latinoamérica y el mundo

La IA,convertida envalor empresarial medible.