La conversación empresarial sobre inteligencia artificial en Colombia está cambiando: ya no basta con tener pilotos bonitos en el área de tecnología. La IA agéntica —sistemas capaces de ejecutar tareas con más autonomía— obliga a las compañías a ordenar datos, responsabilidades y liderazgo si quieren resultados medibles y no una colección de experimentos sueltos.
Resumen rápido
- SoftServe advierte que muchas iniciativas de IA se quedan atrapadas en TI porque no tienen dueño de negocio.
- Semana, citando estudios de Deloitte y Microsoft, reporta que 55 % de las compañías colombianas ya usa herramientas de IA, pero pocas se sienten preparadas para escalar IA generativa.
- El siguiente paso para empresas locales será gobernanza de datos, equipos multidisciplinarios y casos de uso con métricas claras.
Durante 2023 y 2024, muchas empresas colombianas entraron a la inteligencia artificial por la puerta más rápida: chatbots, asistentes internos, pruebas con modelos generativos y automatizaciones pequeñas. Eso tuvo sentido. La tecnología estaba disponible, el costo de experimentar bajó y la presión competitiva subió. Pero el ciclo de “hagamos un piloto” empieza a mostrar sus límites. La pregunta importante ya no es quién probó IA, sino quién logró integrarla al negocio sin crear más desorden.
En una entrevista publicada por Impacto TIC, John Howard, vicepresidente y líder regional para Latinoamérica de SoftServe, planteó un punto incómodo: el talento técnico no siempre es el cuello de botella. Muchas veces el problema está en que la IA se queda encerrada en sistemas, lejos de los indicadores que mueven a una compañía: ingresos, margen, productividad, experiencia del cliente o reducción de riesgo. Si nadie del negocio se hace dueño del resultado, la automatización puede terminar como una vitrina tecnológica sin impacto financiero.
La IA agéntica hace más urgente esa discusión. A diferencia de una herramienta que responde preguntas, un agente puede planear pasos, consultar sistemas, ejecutar tareas y coordinar acciones con otros componentes. Suena poderoso, y lo es, pero también amplifica errores. Un agente conectado a datos malos, permisos mal definidos o procesos confusos no vuelve inteligente a la empresa; simplemente automatiza el caos con más velocidad.
El diagnóstico local coincide con cifras recientes citadas por Semana. Según el informe Pulso AI de Deloitte, el 55 % de las compañías colombianas ya cuenta con herramientas de IA, mientras otro grupo importante analiza cómo adoptarlas. El dato positivo es que Colombia no está mirando la ola desde la orilla. El dato menos cómodo: solo una minoría se considera preparada o muy preparada para incorporar IA generativa de forma estratégica. La brecha, entonces, no es de curiosidad. Es de capacidad organizacional.
¿Qué significa eso para una empresa mediana en Colombia? Primero, que la IA necesita un dueño de negocio, no solo un proveedor o un equipo técnico entusiasmado. Si el objetivo es mejorar cobranza, reducir tiempos de soporte, anticipar fallas logísticas o acelerar desarrollo de software, alguien debe responder por la métrica antes y después de automatizar. Segundo, que los datos deben tener gobierno: calidad, permisos, trazabilidad, privacidad y responsables. Tercero, que los equipos no pueden trabajar en islas. TI, legal, operaciones, talento humano y las áreas comerciales tienen que sentarse en la misma mesa.
La parte buena es que Colombia tiene sectores donde la IA agéntica y la llamada IA física pueden encontrar terreno fértil. Manufactura, energía, puertos, agroindustria, salud, banca y logística ya producen datos operativos valiosos. En esos entornos, la automatización puede ayudar a predecir demanda, priorizar mantenimiento, detectar fraude, optimizar rutas o apoyar decisiones en campo. Pero para llegar ahí hay que pasar por una etapa menos glamorosa: limpiar bases, documentar procesos, definir permisos y medir retorno.
También hay un reto de liderazgo. Muchos comités directivos todavía tratan la IA como un tema de “innovación” que se revisa cada tanto, no como una capacidad transversal. Ese enfoque se queda corto. La adopción seria exige presupuestos, formación, gestión del cambio y reglas claras sobre uso responsable. No todo debe automatizarse, y no todo lo que automatiza un proveedor debe conectarse a sistemas críticos.
Qué mirar después: si las empresas colombianas empiezan a pasar de pilotos aislados a plataformas compartidas de datos e IA; si nombran responsables de negocio para cada caso de uso; y si sus proyectos reportan resultados concretos, no solo comunicados. La IA agéntica puede ser una ventaja real, pero solo para organizaciones dispuestas a hacer la tarea aburrida que la hace confiable.