El crecimiento de la inteligencia artificial generativa en Colombia está llevando este tipo de situaciones al trabajo cotidiano. Datos citados de Microsoft señalan que el país alcanzó una adopción del 24,5 % en 2026, por encima de Brasil y México. El uso ya se extiende a áreas como marketing, ventas, desarrollo, atención al cliente y operaciones.

El problema aparece cuando las organizaciones intentan controlar esta adopción con mecanismos diseñados para una realidad diferente. Los empleados pueden utilizar aplicaciones de IA, copilotos incorporados en servicios SaaS, extensiones de navegador o asistentes desde cuentas corporativas y personales. Además, los agentes de IA comienzan a ejecutar tareas dentro de otras aplicaciones.

Ese comportamiento está dando lugar al denominado Shadow AI, es decir, el uso de herramientas de inteligencia artificial que puede quedar fuera del control habitual de la organización. El riesgo, sin embargo, va más allá de elaborar una lista de aplicaciones autorizadas o prohibidas.

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Una sesión con una herramienta de IA puede involucrar documentos confidenciales, información copiada y pegada, archivos cargados o descargados y acciones ejecutadas por un agente. Buena parte de esa actividad ocurre directamente en el navegador, justo en el punto donde usuarios y agentes interactúan con las aplicaciones.

La frecuencia de uso también dificulta tener una fotografía uniforme. El informe de riesgos del uso de la IA empresarial de Akamai de 2026 señala que el usuario corporativo promedio registra más de 36 conversaciones con IA. En el grupo con menor actividad, la mitad registra 12 o menos, mientras que el 5 % con mayor actividad llega a 144 conversaciones. La diferencia muestra hasta qué punto el uso puede variar entre trabajadores.

El control tendría que llegar hasta cada interacción

Durante años, las estrategias de seguridad empresarial se han apoyado en controles sobre identidades, dispositivos, redes y aplicaciones. Esas herramientas mantienen su importancia, pero el crecimiento de los flujos de trabajo con IA introduce otro punto que requiere vigilancia: la interacción.

La propuesta de Akamai apunta a observar qué ocurre durante esas sesiones, determinar si una acción la realiza una persona o un agente de IA y aplicar controles en tiempo real. Entre las posibilidades están detectar una herramienta no autorizada, impedir que información sensible llegue a un servicio que incumple las políticas corporativas y controlar cargas o descargas de información sin bloquear innecesariamente el trabajo.

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La llamada seguridad de las interacciones no plantea sustituir las inversiones existentes, sino complementarlas. En el caso de la IA, el riesgo puede estar en algo tan sencillo como escribir un dato confidencial en un prompt, copiar y pegar información o permitir que una acción sea ejecutada dentro de una aplicación.

El desafío para las compañías será permitir que sus empleados aprovechen estas herramientas sin perder el control sobre los datos. La propuesta descrita busca llevar la protección al punto donde convergen usuarios, agentes de IA, aplicaciones y datos, con visibilidad en tiempo real y controles adaptativos, sin exigir cambios en el navegador, los flujos de trabajo o la arquitectura de red.

La discusión, por tanto, deja de centrarse en si las empresas permitirán o no la inteligencia artificial. La cuestión pendiente será cómo proteger aquello que ocurre cada vez que una persona o un agente interactúa con ella.

El informe de Microsoft, elaborado a partir de una encuesta a 20.000 trabajadores que utilizan IA en 10 mercados, muestra que la adopción de estas herramientas está dejando de ser únicamente una cuestión de productividad individual. El desafío ahora está en cómo las compañías reorganizan sus procesos, equipos y reglas para aprovechar lo que la tecnología permite hacer.

Los datos muestran hasta qué punto está cambiando el trabajo. El 66% de los usuarios de IA consultados afirma que estas herramientas les permiten dedicar más tiempo a tareas de mayor valor, mientras que el 58% asegura que ahora produce trabajos que no podía realizar hace un año. Entre los profesionales que tienen un uso más avanzado de IA, esta última cifra llega al 80%.

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Además, un análisis de más de 100.000 conversaciones de Microsoft 365 Copilot encontró que el 49% está relacionado con actividades cognitivas como analizar información, resolver problemas, evaluar alternativas o pensar creativamente. Esto plantea un cambio importante: la IA no está limitada a generar textos o automatizar tareas repetitivas, también empieza a participar en labores que requieren análisis y toma de decisiones.

Pero que una persona tenga acceso a estas herramientas no significa que una empresa esté preparada para aprovecharlas.

Solo una minoría trabaja en organizaciones preparadas para la IA

El informe clasifica a los usuarios de IA según su capacidad individual y la preparación de sus organizaciones. Solo el 19% está en la categoría Frontier, donde ambas condiciones son altas. Otro 10% tiene habilidades avanzadas, pero trabaja en empresas que todavía no cuentan con las condiciones necesarias para aprovecharlas. El 50% permanece en una zona emergente, mientras que el 16% está estancado y el 5% pertenece a organizaciones preparadas cuyos empleados todavía no han alcanzado ese nivel de adopción.

La diferencia también aparece en la percepción del liderazgo. Apenas el 26% de los usuarios de IA afirma que sus líderes están clara y consistentemente alineados sobre cómo utilizar esta tecnología. A esto se suma otro dato: solo el 13% dice recibir reconocimiento por reinventar su trabajo con IA cuando los resultados no aparecen de inmediato.

El informe identifica tres factores organizacionales que tienen una relación especialmente fuerte con el impacto que los trabajadores reportan de la IA: la cultura de la empresa, el respaldo de los jefes y las prácticas para desarrollar el talento. En conjunto, estos factores representan el 67% de la relación analizada frente al 32% asociado con factores individuales. Microsoft advierte que estos datos muestran asociaciones estadísticas y no prueban una relación causal.

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La expansión de los agentes de IA añade otra presión. El número de agentes activos observados en el ecosistema de Microsoft 365 aumentó 15 veces interanualmente, y el crecimiento llegó a 18 veces en grandes empresas. A medida que estos sistemas ejecutan más tareas, también aumenta la necesidad de establecer quién revisa sus resultados, quién puede modificar sus flujos de trabajo y cómo se incorporan los aprendizajes a toda la organización.

Para los trabajadores, el mensaje también cambia. El 86% de los usuarios encuestados dice considerar las respuestas de la IA como un punto de partida y mantener la responsabilidad sobre el razonamiento. Las habilidades que más ganan importancia son el control de calidad de los resultados de IA, mencionado por el 50%, y el pensamiento crítico, señalado por el 46%.

El resultado es una disputa menos relacionada con quién utiliza más herramientas y más con quién consigue incorporarlas al trabajo de forma organizada. Para las empresas, el reto que plantea el informe es adaptar procesos, liderazgo, evaluación y capacitación antes de que la capacidad de sus propios empleados avance mucho más rápido que la estructura diseñada para aprovecharla

La decisión incorpora a las juntas directivas a dos ejecutivos con experiencia en la transformación de grandes instituciones mediante la tecnología. En el caso de Vélez, su trayectoria está vinculada a la expansión de los servicios financieros digitales y a la creación de herramientas que buscan reducir las barreras de acceso a la banca.

Vélez fundó Nubank en 2013, después de experimentar las dificultades y los costos asociados con la banca tradicional en Brasil. La empresa nació con un modelo digital orientado a simplificar los servicios financieros y, bajo su liderazgo, llegó a superar los 135 millones de clientes. La compañía también comenzó a expandir sus operaciones más allá de América Latina, tras recibir una aprobación condicional para establecer un banco nacional en Estados Unidos.

Antes de crear Nubank, el empresario colombiano fue socio de Sequoia Capital, donde trabajó con empresas de América Latina. También ocupó cargos en Goldman Sachs, Morgan Stanley y General Atlantic. Su experiencia empresarial se suma a su actividad filantrópica: junto con su esposa, Mariel Reyes, dirige VélezReyes+, una plataforma enfocada en gobernanza democrática, educación y otras iniciativas en la región.

Vézlez llega a OpenAI con experiencia en ampliar el acceso a la tecnología

La organización señaló que tanto Vélez como Vince aportarán perspectivas sobre el uso de la tecnología para transformar industrias y ampliar las oportunidades económicas. También destacó su experiencia en gobernanza y su participación en iniciativas filantrópicas relacionadas con la salud, la educación y las artes.

“David y Robin son líderes excepcionales que han utilizado la tecnología para transformar los servicios financieros y ampliar las oportunidades a escala global”, afirmó Bret Taylor, presidente de las juntas directivas de la OpenAI Foundation y OpenAI Group PBC.

Vélez sostuvo que la tecnología puede ampliar el acceso cuando está orientada a las necesidades de las personas y respaldada por la confianza. Desde su perspectiva, la inteligencia artificial puede ayudar a individuos, empresas y economías enteras a alcanzar nuevas capacidades, una visión que espera aportar a la misión de OpenAI.

La llegada del empresario colombiano ocurre mientras la organización busca ampliar el uso de sus sistemas de inteligencia artificial entre empresas y usuarios de todo el mundo. Su experiencia al frente de Nubank podría aportar una perspectiva vinculada a la expansión de servicios tecnológicos para millones de personas, especialmente en mercados donde el acceso tradicional ha sido limitado.

Robin Vince, por su parte, llega con una trayectoria de más de dos décadas en Goldman Sachs y desde 2022 dirige BNY. Durante su gestión ha impulsado cambios en la compañía, incluyendo mayores inversiones en inteligencia artificial y datos.

Con estos nombramientos, OpenAI suma a sus juntas directivas perfiles provenientes del sector financiero global y de la tecnología aplicada a servicios masivos. Vélez y Vince se integrarán a los consejos de la OpenAI Foundation y de OpenAI Group PBC para contribuir a las decisiones de ambas entidades.

La investigación encontró que el 63% de las compañías ya utiliza herramientas de inteligencia artificial en tareas del día a día. Sin embargo, apenas el 7% de los trabajadores asegura que su empresa tiene políticas claras sobre cómo usar estas tecnologías.

El estudio, en el que participaron 575 personas de ciudades como Bogotá, Medellín y Cali, muestra que la IA está entrando primero por iniciativa de los empleados y no necesariamente por decisiones estructuradas de las organizaciones.

De hecho, el 51% de las personas consultadas ya usa inteligencia artificial para tareas técnicas y operativas. El dato más llamativo es que solo el 9% utiliza plataformas oficiales proporcionadas por su empresa. En la práctica, muchos trabajadores están resolviendo tareas con herramientas externas y sin lineamientos definidos.

La IA ya está dentro de las oficinas

La rapidez con la que la inteligencia artificial llegó al trabajo cotidiano también dejó al descubierto otro problema: la falta de preparación. El 58% de los encuestados reconoce que apenas tiene conocimientos básicos sobre IA y solo el 1% considera tener un nivel avanzado.

Aun así, el interés por aprender es casi total. El 97% quiere capacitarse para entender mejor cómo aprovechar estas herramientas en su trabajo.

La investigación también revela que muchos empleados ya ven cambios reales en su productividad. El 46% cree que entre el 11% y el 30% de sus tareas podría automatizarse, sobre todo en actividades repetitivas, análisis de datos y generación de contenido.

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Para las compañías, el reto no pasa únicamente por incorporar nuevas plataformas. También implica definir reglas sobre privacidad, manejo de información y monitoreo laboral.

Ahí aparece otro dato relevante: solo el 31% de las personas se siente cómoda con que una herramienta de inteligencia artificial mida su productividad. Otro 43% asegura que dependería de cómo se implemente y qué información recopile.

Según Claudio Hidalgo, presidente regional para Latinoamérica de WeWork, muchas empresas están adoptando herramientas antes de construir reglas claras para usarlas de manera segura y transparente.

El temor al reemplazo laboral pierde fuerza

Aunque la discusión sobre IA suele estar acompañada por el miedo a la pérdida de empleos, el estudio muestra una percepción distinta entre los trabajadores latinoamericanos.

El 78% considera que la inteligencia artificial funciona más como una herramienta de apoyo que como un reemplazo directo del talento humano. La mayoría cree que estas plataformas pueden ayudar a optimizar procesos y reducir tareas mecánicas, pero no sustituir completamente a las personas.

La investigación también encontró que la IA ya influye en la forma como se entiende el trabajo híbrido y remoto. El 98% de los participantes considera que estas tecnologías pueden mejorar la eficiencia en oficinas presenciales y el 93% cree que también facilitan el trabajo remoto.

Eso significa que la discusión ya no se limita a si las empresas deben adoptar inteligencia artificial, sino a cómo integrarla sin generar desconfianza entre los equipos.

Para muchas organizaciones, el desafío ahora será equilibrar velocidad tecnológica con capacitación interna y reglas claras. Mientras las herramientas avanzan rápidamente, las políticas corporativas siguen varios pasos atrás.

Ese cambio se sostiene sobre una idea: los agentes. Programas que no solo responden, sino que actúan, deciden y colaboran entre sí. La compañía los ubica como la base de lo que llama una nueva generación de empresas, donde buena parte del trabajo operativo se delega a estos sistemas.

La pieza central de esta apuesta es Gemini Enterprise. Más que un modelo o una app, funciona como un entorno completo donde se crean, despliegan y supervisan agentes de inteligencia artificial. La diferencia frente a versiones anteriores es que todo está integrado: desde los modelos hasta los datos y los controles de seguridad.

La novedad más visible es la Gemini Enterprise Agent Platform. En términos prácticos, se trata de una especie de “centro de mando” para agentes. Permite diseñarlos, conectarlos entre sí y monitorear su comportamiento. Una empresa puede, por ejemplo, asignar a varios agentes tareas dentro de un mismo proceso —como atención al cliente, análisis de datos y seguimiento de pedidos— y hacer que trabajen coordinadamente.

El cambio no es menor. Hasta ahora, muchas implementaciones de IA se quedaban en pruebas o automatizaciones aisladas. Aquí la apuesta es distinta: llevar esos sistemas a producción y convertirlos en parte del flujo diario de trabajo.

Cuando la nube deja de ser soporte y pasa a ejecutar

La infraestructura es otro punto donde se ve esa transición. Google presentó una nueva generación de Tensor Processing Units, sus chips diseñados para cargas de inteligencia artificial. La mejora no se limita a potencia; apunta a sostener operaciones continuas con miles o millones de agentes funcionando al mismo tiempo.

Esto se complementa con una arquitectura de datos pensada para velocidad. La llamada “Agentic Data Cloud” busca resolver un problema clásico: la información repartida en múltiples sistemas. En lugar de mover datos de un lado a otro, la plataforma permite que los agentes accedan a ellos directamente, sin fricción.

Ese detalle técnico tiene impacto directo en negocio. Menos tiempo en mover datos significa respuestas más rápidas y decisiones más cercanas al tiempo real.

En seguridad, el movimiento sigue la misma lógica: automatizar. Google integra capacidades de análisis y respuesta con inteligencia artificial, en parte apoyadas por Wiz. La promesa es detectar incidentes y actuar antes de que escalen, algo que en entornos tradicionales depende de equipos humanos y tiempos más largos.

De la promesa a la adopción

Las herramientas presentadas no están pensadas solo para grandes corporaciones, aunque son las que más rápido las adoptan. Funcionan como servicios en la nube, lo que permite activarlas por módulos según la necesidad.

Una empresa puede empezar con agentes para tareas específicas y luego escalar hacia procesos más amplios. También puede integrar estos sistemas con plataformas que ya utiliza, desde software empresarial hasta herramientas de productividad.

Google insiste en que el uso ya es masivo. Una buena parte de sus clientes emplea inteligencia artificial en operaciones reales, y un grupo creciente trabaja con volúmenes de datos que hace pocos años eran difíciles de manejar sin infraestructura propia.

Para startups, el terreno también cambia. El acceso a modelos, infraestructura y herramientas reduce la barrera de entrada. Lo que antes requería equipos grandes y recursos considerables ahora puede construirse sobre servicios disponibles bajo demanda.

Lo que deja Next ‘26 no es solo una lista de lanzamientos. Es una señal de hacia dónde se mueve el mercado: sistemas que no solo asisten, sino que ejecutan. La pregunta ya no es si una empresa usa inteligencia artificial, sino cuánto de su operación está dispuesta a delegar en ella.