es.wedoany.com Noticia: El posicionamiento de la inteligencia artificial en la estrategia empresarial está cambiando, y el foco del debate ha pasado del potencial tecnológico a la escala, el retorno de la inversión, la gobernanza y la transformación de los modelos de negocio. Esta fue la principal conclusión del panel «Inteligencia Artificial, Agentes, Productividad y Gobernanza: Después del Hype», celebrado en Inovabra durante el Download Web Summit Rio (Río de Janeiro) 2026.
En el debate participaron Leandro Angelo, socio de CI&T; Juliano Kimura, director del ecosistema AI Brasil; y Devanil Rueda, gerente de Innovación y Tecnología de Claro. Los asistentes señalaron que el mercado está experimentando un cambio narrativo significativo. La pregunta central para las empresas ha pasado de «¿qué puede hacer la IA?» a «¿cómo convertir la tecnología en mejoras reales de productividad, eficiencia y crecimiento de ingresos?». Rueda, de Claro, indicó que la conversación ha pasado de «¿qué planeamos hacer con la IA?» a «¿qué hemos hecho ya y qué queremos escalar?».
Angelo considera que la inteligencia artificial generativa ha superado la fase experimental y comienza a desempeñar un papel estratégico en la reestructuración organizacional. Mencionó que el crecimiento de la inversión global demuestra que las empresas buscan urgentemente aplicaciones prácticas de esta tecnología, y que el enfoque ya no es automatizar tareas individuales, sino repensar procesos completos para diseñarlos de forma nativa con IA. Explicó que la primera ola fue la eficiencia operativa, y ahora se entra en una era de rediseño, donde la pregunta es «¿cómo rediseñar los procesos para maximizar el valor de la tecnología?». Los líderes empresariales enfrentan la presión de demostrar el retorno financiero de las inversiones en IA, lo que requiere la capacidad de medir el impacto en indicadores de negocio específicos.
El debate también se centró en la evolución de los agentes. Kimura describió que «un agente es acción». A diferencia de los copilotos, que actúan como asistentes, los agentes comienzan a ejecutar tareas de forma autónoma, interactuar con sistemas y completar flujos de trabajo enteros. Angelo señaló que la evolución de los agentes está relacionada con la creciente confianza de las organizaciones en la tecnología. A medida que los resultados de los modelos son más consistentes, se automatizan más partes del proceso y aumenta el nivel de autonomía del sistema. También mencionó casos prácticos, incluidos agentes que gestionan recorridos completos de atención al cliente.
Los asistentes coincidieron en que el principal desafío actual para las organizaciones es convertir las pruebas de concepto en iniciativas escalables. Rueda señaló que las grandes empresas deben equilibrar la velocidad de la innovación con los requisitos de seguridad, cumplimiento normativo y gobernanza. Angelo consideró que los principales obstáculos incluyen el cambio cultural, la complejidad de escalar iniciativas en organizaciones tradicionales y la construcción de la infraestructura técnica que soporte agentes, múltiples modelos de IA y mecanismos de gobernanza. Evaluó que la transformación impulsada por la IA es más profunda en el ámbito humano.
La gobernanza está ocupando un lugar central en la estrategia de inteligencia artificial. Las empresas necesitan construir arquitecturas flexibles para cambiar de tecnología, controlar costos, hacer seguimiento de los resultados de aprendizaje y garantizar el cumplimiento normativo. Angelo cree que la capa de gobernanza que conecta diferentes modelos y agentes se convertirá en una de las principales ventajas competitivas, y que los ganadores serán aquellos que gestionen mejor los resultados de aprendizaje generados por el sistema. Kimura añadió que la proliferación de agentes ampliará la demanda de mecanismos de certificación, trazabilidad y verificación de identidad, y que en el futuro podría surgir una crisis de confianza digital.
Al ser preguntados sobre las prioridades de inversión para acelerar el proceso de IA, los asistentes se centraron en la formación de talento. Rueda defendió que la alfabetización en IA debe comenzar desde el liderazgo, y que los altos ejecutivos necesitan aprender a definir objetivos, establecer indicadores y comprender cómo la tecnología crea valor. Kimura destacó la importancia del aprendizaje colaborativo y la construcción de comunidades, y consideró que el desafío ya no es si se puede acceder a la tecnología, sino cómo aprender a utilizarla estratégicamente.
El debate recomendó a las empresas comenzar su viaje en IA con proyectos pequeños que generen rápidamente resultados de aprendizaje y resultados medibles, sin perder de vista la visión estratégica a largo plazo. Rueda lo resumió como «probar a pequeña escala, pensar a lo grande, evolucionar continuamente». El mensaje final del debate fue que la inteligencia artificial ha entrado en la fase de ejecución, y las organizaciones necesitan mostrar resultados, desarrollar capacidades internas, construir mecanismos de gobernanza y convertir la experimentación en una ventaja competitiva sostenible. El éxito no depende solo de la tecnología, sino también de la capacidad de la empresa para aprender, adaptarse y rediseñar su propio modelo de negocio.
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