Hay procesos que pasan desapercibidos para la mayoría de las personas, pero de ellos dependen contratos millonarios y decisiones estratégicas dentro de las empresas.

Uno de ellos es la evaluación de ofertas de proveedores. Cada licitación implica revisar decenas de propuestas que incluyen precios, especificaciones técnicas, cronogramas, anexos y documentos de respaldo. Analizar toda esa información puede tomar días.

Ese fue el reto que Summa decidió resolver con inteligencia artificial.

La compañía, que presta servicios tecnológicos y digitales al Grupo Empresarial Argos, desarrolló una solución capaz de leer automáticamente cientos de documentos, comparar la información y entregar a los negociadores un análisis estructurado para apoyar la toma de decisiones. El proyecto terminó convirtiéndose en el ganador del hackathon de AI University de AWS, un programa que reunió a más de 200 empresas de América Latina para desarrollar soluciones de inteligencia artificial aplicadas a problemas reales del negocio.

El problema estaba dentro del proceso de negociación

La idea nació al observar cuánto tiempo invertían los negociadores revisando la documentación enviada por los proveedores.

“Estamos hablando de documentos que podían tener más de 200 páginas. Un solo proveedor podía entregar hasta 118 archivos“, contó Juliana Muñoz durante la entrevista concedida a ENTER.

Cada propuesta debía revisarse manualmente.

Después era necesario comparar precios, tiempos de entrega, especificaciones técnicas y condiciones comerciales para consolidar toda esa información en hojas de cálculo antes de emitir una recomendación.

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Era un trabajo repetitivo, exigente y con un alto riesgo de pasar por alto información relevante.

Por eso, el equipo decidió integrar inteligencia artificial directamente en Snetwork, la plataforma de abastecimiento desarrollada por Summa para gestionar las negociaciones entre compradores y proveedores.

La nueva funcionalidad incorpora reconocimiento óptico de caracteres (OCR) para leer automáticamente los documentos y modelos de inteligencia artificial que interpretan el contenido, organizan la información y generan comparativos entre todas las ofertas presentadas. Además, produce un resumen ejecutivo y una recomendación basada en los criterios definidos por el negociador.

La decisión final continúa siendo humana.

La inteligencia artificial actúa como un asistente que reduce el trabajo operativo para que los equipos puedan concentrarse en el análisis estratégico.

AWS acompañó el desarrollo del proyecto

La solución comenzó a construirse durante AI University, un programa de Amazon Web Services diseñado para formar talento especializado en inteligencia artificial dentro de las organizaciones.

Durante once semanas, el equipo de Summa recibió capacitación, mentoría y acompañamiento técnico para desarrollar un producto mínimo viable con posibilidades reales de implementación.

Ese respaldo también permitió utilizar servicios de AWS como Amazon Textract, encargado del reconocimiento de texto en documentos; Amazon Bedrock, desde donde se ejecutan modelos de lenguaje como Claude; además de servicios como Lambda, Step Functions, EventBridge, S3 y Amazon RDS para automatizar el procesamiento de la información.

Para Muñoz, uno de los mayores aprendizajes fue comprobar que la inteligencia artificial genera mejores resultados cuando parte de un problema concreto del negocio y no de la tecnología en sí.

Los resultados comenzaron a verse desde las primeras pruebas

La empresa asegura que la herramienta ya está reduciendo significativamente los tiempos de análisis.

“Logramos reducir entre 40 y 48 horas que dedicaba un negociador por proceso. Lo reducimos más del 40 %“, afirmó Muñoz.

Además del ahorro de tiempo, la solución mejora la trazabilidad de la información, facilita comparaciones entre proveedores y reduce la posibilidad de omitir datos importantes durante el proceso de evaluación.

Actualmente el desarrollo se encuentra en una etapa de validación con un grupo de usuarios antes de ampliar su implementación a una mayor cantidad de procesos y clientes.

El objetivo no es reemplazar personas

La automatización suele abrir el debate sobre el futuro del empleo.

En Summa, sin embargo, la apuesta ha sido distinta.

“Lo que estamos liberando en tiempo lo estamos aprovechando para que las personas hagan otras cosas, se capaciten y nos ayuden a transformar otros procesos. En ningún caso hemos hablado de reducir personal“, aseguró Juliana Muñoz.

La compañía considera que el verdadero valor de la inteligencia artificial está en eliminar tareas repetitivas para que los equipos puedan dedicar más tiempo al análisis, la estrategia y la relación con los clientes.

El reconocimiento obtenido en AI University representa un paso dentro de una estrategia más amplia. Summa ya trabaja en nuevos casos de uso para extender el aprendizaje adquirido durante el programa a otras áreas de la organización y seguir incorporando inteligencia artificial allí donde pueda generar mayor eficiencia y mejores decisiones de negocio.

La estrategia fue revelada por Pedro Luis González Ramírez, líder de Transformación Digital y jefe encargado de Tecnología y Sistemas de Información de la Empresa Metro de Bogotá, durante una entrevista concedida a ENTER en el marco del AWS Summit Bogotá 2026.

Uno de los proyectos más ambiciosos es el desarrollo de un gemelo digital de la primera línea del Metro.

Se trata de una réplica virtual que reproducirá el comportamiento de la infraestructura y recibirá información en tiempo real. El objetivo es simular escenarios operativos antes de aplicarlos en el sistema real.

¿Qué ocurre si una estación recibe más pasajeros de lo previsto? ¿Qué pasa si se necesita aumentar la frecuencia de los trenes? ¿Cómo cambiaría la operación con una nueva ruta?

La idea es responder esas preguntas en el entorno digital y tomar decisiones respaldadas por datos, sin afectar el servicio.

La iniciativa forma parte del plan de transformación digital de la empresa, construido sobre cinco frentes: inteligencia artificial, Internet de las Cosas (IoT), analítica de datos, realidad aumentada y virtual, y automatización de procesos.

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Para soportar esa estrategia, la entidad evaluó distintas plataformas tecnológicas antes de elegir a Amazon Web Services (AWS) como su aliado para alojar la infraestructura en la nube, los sistemas de datos y varios desarrollos de inteligencia artificial.

Pero la apuesta tecnológica ya tiene una cara visible para los ciudadanos.

La Empresa Metro lanzó MET, un asistente inteligente disponible en su sede electrónica.

A diferencia de los chatbots tradicionales, entiende preguntas escritas en lenguaje natural, incluso cuando contienen errores ortográficos, y responde utilizando la información pública de la entidad.

Según González Ramírez, esa herramienta representa apenas el inicio.

El directivo aseguró que la inteligencia artificial que hoy interactúa con los ciudadanos es solo una parte de los proyectos que prepara la empresa para acompañar la operación de la primera línea del Metro.

Otro de los frentes apunta a simplificar la movilidad en Bogotá.

La empresa trabaja con otras entidades para avanzar hacia un sistema que permita utilizar un único medio de pago en el Metro, TransMilenio, Regiotram y otros componentes del transporte público de la ciudad. El proyecto aún está en desarrollo.

Mientras continúan las obras, el Metro de Bogotá también construye su plataforma tecnológica.

Una infraestructura que no será visible para los usuarios, pero que promete convertirse en una de las piezas clave para operar el sistema cuando entren en funcionamiento los primeros trenes.

El estudio también señala que unas 130.000 organizaciones del país ya incorporaron IA a sus operaciones y que el 64% de las empresas consultadas considera esta tecnología una prioridad estratégica. Las startups aparecen entre las compañías que avanzan con mayor velocidad en su adopción.

Durante el Summit hablamos con Luis Caro, líder del equipo de especialistas de industrias para América Latina en AWS, sobre este crecimiento y sobre los obstáculos que todavía tienen las empresas para aprovechar la inteligencia artificial. También conversamos sobre el impacto de estas herramientas en el empleo y sobre la siguiente etapa tecnológica: los agentes autónomos.

ENTER: AWS plantea que la inteligencia artificial está pasando de ser una tecnología experimental a una herramienta empresarial. ¿En qué momento está Colombia frente a esta adopción?

Luis Caro: Colombia está en un momento muy interesante. Consideramos que es uno de los países que está liderando la adopción de inteligencia artificial en Latinoamérica. Lo interesante de las cifras es que no estamos hablando solamente de empresas que ya utilizaban IA, sino de un crecimiento en la cantidad de organizaciones que están comenzando a incorporarla.

El 42% de las empresas ya está utilizando inteligencia artificial en su negocio y eso muestra una tendencia al alza. Cada vez más compañías reconocen que esta tecnología entrega valor real y que puede convertirse en un frente estratégico para sus negocios.

ENTER: ¿En qué sectores están viendo mayor velocidad en esta adopción?

Luis Caro: Estamos viendo adopción en todos los sectores del país. Hay startups, pymes y empresas grandes utilizando inteligencia artificial. Algunos avanzan un poco más rápido que otros, pero en general estamos viendo un nivel de innovación importante.

Las startups son las que están liderando. El 52% está utilizando inteligencia artificial y también encontramos que las startups que la usan tienen un crecimiento 3,5 veces mayor. Esto muestra que la tecnología está impactando diferentes industrias y no solamente a las grandes compañías.

ENTER: ¿Cómo ha cambiado la conversación con las empresas? Antes hablaban de migración a la nube y transformación digital, pero ahora llegan hablando directamente de inteligencia artificial.

Luis Caro: La conversación ha cambiado, pero la nube sigue siendo fundamental. Amazon tiene más de 20 años de experiencia utilizando inteligencia artificial. Desde que se creó la tienda en línea de Amazon hemos utilizado IA, por ejemplo, en los sistemas de recomendación.

Cuando AWS nació en 2006, permitimos que otras empresas utilizaran la misma tecnología de nube que utilizaba Amazon. En ese momento las conversaciones estaban relacionadas con migración, capacitación y pruebas de concepto. Hoy eso ha madurado y estamos viendo una nueva ola de inteligencia artificial generativa y, especialmente, de inteligencia artificial agéntica.

ENTER: ¿Qué significa esa inteligencia artificial agéntica y por qué está tomando tanta importancia?

Luis Caro: Estamos hablando de software que puede trabajar de manera autónoma, durante las 24 horas, y tomar decisiones para ejecutar determinadas tareas.

En AWS vemos tres capas. Una es la infraestructura, donde tenemos nuestros propios chips y también trabajamos con tecnologías como las de Nvidia para ejecutar modelos de inteligencia artificial. Después está la plataforma, con servicios como Bedrock AgentCore, que permite incorporar agentes dentro del software que desarrollan las empresas.

Y finalmente están las aplicaciones que ya vienen con capacidades agénticas. Tenemos herramientas como Kiro, que ayuda a los desarrolladores a trabajar con agentes que pueden encargarse de determinadas tareas de programación. Eso permite que el desarrollador reciba el trabajo del agente, lo revise y lo incorpore a su software.

ENTER: Muchas compañías quieren implementar IA, pero todavía tienen dudas sobre por dónde empezar. ¿Cuál es el principal reto que están encontrando?

Luis Caro: El principal reto es la brecha de talento y la falta de conocimiento sobre inteligencia artificial. Muchas empresas tienen la preocupación de encontrar personas con las capacidades necesarias para utilizar la tecnología correctamente.

Por eso AWS tiene el compromiso de entrenar a 500.000 personas en Colombia para 2028. Ya llevamos 100.000 entrenadas en herramientas de inteligencia artificial.

El segundo reto es cultural. La IA no es solamente un asunto del área de tecnología. Tiene que involucrar a toda la empresa, desde el presidente hasta los empleados. Hay que aprender, experimentar y pensar cómo utilizar esta tecnología en cada parte del negocio.

ENTER: ¿Por qué Colombia se ha convertido en un mercado tan importante para la adopción de nuevas tecnologías?

Luis Caro: Colombia tiene varias ventajas estratégicas. Está en una posición geográfica importante, tiene cercanía con Estados Unidos y con otros países de Latinoamérica, y cuenta con una población con capacidades de bilingüismo.

También es un país donde históricamente ha existido apertura para adoptar nuevas tecnologías. A esto se suma que tiene un segmento de pymes muy grande. Estas compañías pueden moverse rápido porque tienen estructuras más pequeñas y los cambios organizacionales son más fáciles de implementar.

Además, tenemos un ecosistema de startups que está impulsando la adopción. Colombia ya ha desarrollado varios unicornios y Rappi fue uno de los primeros de la región. Eso ayuda a que las startups lideren y que el resto de la industria siga ese camino.

ENTER: La IA generativa requiere grandes capacidades de procesamiento y datos. ¿Qué papel juega la nube para que las empresas puedan acceder a estas tecnologías?

Luis Caro: La nube juega un papel extremadamente importante porque democratiza el acceso a centros de datos y capacidades de cómputo que muchas empresas no podrían construir por su cuenta.

Amazon hace grandes inversiones en infraestructura y después AWS permite que los clientes utilicen esas capacidades bajo un modelo de pago por uso. Los modelos de inteligencia artificial necesitan enormes cantidades de datos y capacidad de procesamiento. No todas las empresas tienen los recursos para hacer esas inversiones, pero sí pueden acceder a ellas a través de la nube.

ENTER: En Colombia también existe preocupación por el impacto de la IA en los empleos. ¿Cómo debería entenderse esta transformación?

Luis Caro: Nosotros vemos que la IA complementa al ser humano. Lo que estamos observando en los clientes que implementan exitosamente esta tecnología es que permite quitar tareas manuales, aquellas donde el trabajador aporta menos valor, y dedicar más tiempo a actividades que generan mayores beneficios para la empresa.

Por ejemplo, Alpina logró reducir de manera importante el tiempo que necesitaba para elaborar reportes. El empleado no deja de trabajar, sino que puede dedicar menos tiempo a construir el reporte y más a analizar la información.

También ocurre en ventas. La inteligencia artificial puede ayudar con tareas administrativas para que el vendedor dedique más tiempo a interactuar directamente con los clientes.

ENTER: Amazon también ha anunciado despidos en los últimos años. ¿Cómo se relacionan esos cambios con la inteligencia artificial?

Luis Caro: Hemos tenido noticias sobre despidos masivos, pero siempre hemos aclarado que esos procesos no han sido consecuencia de la inteligencia artificial. Han estado relacionados con temas de cultura, optimización y reorganización de la empresa.

Amazon es un negocio muy dinámico, con muchas unidades de negocio, y tenemos que evaluar constantemente cómo mantener una organización eficiente. Eso no tiene que ver directamente con la inteligencia artificial.

ENTER: ¿Cuál es la próxima etapa de la inteligencia artificial que veremos en los próximos años?

Luis Caro: Vamos a ver una democratización de los agentes. La siguiente frontera es la madurez de la inteligencia artificial agéntica. Estos sistemas pueden ser autónomos y tomar decisiones.

En retail y banca, por ejemplo, veremos comercio agéntico, donde un agente podrá buscar un producto por nosotros, comparar opciones y realizar una compra. También veremos relaciones entre empresas en las que los agentes podrán hacer compras y ventas de manera autónoma.

Otro campo será la inteligencia artificial física. Vamos a ver más robots y agentes interactuando con el mundo real. Es una tecnología que se mueve muy rápido y seguramente aparecerán nuevas aplicaciones a medida que se desarrollen nuevos modelos y capacidades.