Enviar dinero desde el celular puede tomar unos segundos. Sin embargo, detrás de esa operación hay sistemas que deben consultar saldos, validar datos, registrar movimientos y procesar pagos. Que una aplicación tenga una interfaz moderna no significa que toda la infraestructura del banco funcione con tecnología reciente.

Esa diferencia entre lo que ve el usuario y lo que ocurre detrás de la pantalla es uno de los desafíos que enfrenta la banca en América Latina. Mientras las fintech compiten con servicios digitales y procesos más ágiles, las entidades tradicionales deben actualizar plataformas centrales que administran cuentas, créditos, depósitos y transacciones.

El problema no consiste simplemente en cambiar un programa por otro. La tecnología central, conocida como core bancario, sostiene operaciones que no pueden detenerse durante una migración. Una falla puede afectar el acceso al dinero, los pagos o la consulta de saldos. Por eso, modernizar estos sistemas exige inversión, pruebas y una transición cuidadosamente planificada.

El reto de cambiar la tecnología que sostiene a los bancos

La discusión estuvo entre los temas del Temenos Regional Forum Americas 2026, celebrado en Orlando, donde participaron más de 300 representantes del sector financiero, según información difundida por la compañía.

Rodrigo Silva, presidente de Temenos para Latinoamérica, señaló que la transformación bancaria está pasando de las mejoras en los canales digitales a cambios en la tecnología central y los sistemas administrativos. La intención es que las entidades puedan desarrollar nuevos servicios, responder con mayor rapidez y operar con más flexibilidad.

El planteamiento apunta a una diferencia importante: una aplicación puede recibir actualizaciones sin que el banco haya renovado los sistemas que procesan sus operaciones. Cuando las plataformas antiguas dificultan la integración de nuevos servicios, lanzar productos o adaptar procesos puede requerir más tiempo y recursos.

No todas las entidades tienen el mismo nivel de atraso ni necesitan reemplazar toda su infraestructura. Algunas pueden modernizar componentes específicos; otras deben combinar sistemas anteriores con nuevas herramientas. La decisión depende de sus necesidades, sus costos y los riesgos que implica modificar servicios financieros en funcionamiento.

Los pagos inmediatos están cambiando las expectativas

La expansión de las transferencias instantáneas aumenta la presión. Un estudio de Temenos y PCMI citado por la compañía señala que las transacciones de pagos inmediatos en América Latina se multiplicaron por 130 entre 2017 y 2024. El mismo análisis estima que estos pagos representan cerca del 45 % de las transacciones digitales minoristas de la región y proyecta que podrían alcanzar el 60 % en 2030.

Estas cifras corresponden al estudio mencionado por Temenos y deben leerse según las definiciones y la metodología empleadas por sus autores. Aun así, muestran la relevancia que han adquirido los pagos rápidos en los servicios financieros.

En Colombia, Bre-B, el sistema de pagos inmediatos del Banco de la República, también refleja ese cambio. En el balance de su primer año, publicado en octubre de 2026, la entidad reportó más de 36 millones de usuarios registrados y 1.700 millones de transacciones.

Para el cliente, la expectativa es sencilla: que el dinero llegue cuando lo necesita. Para el banco, cumplirla requiere que sus sistemas puedan comunicarse con otras plataformas, procesar operaciones de forma segura y mantener la disponibilidad del servicio.

Las fintech aumentan la competencia

La presión no viene únicamente de los pagos. Las empresas de tecnología financiera también compiten con los bancos en áreas como los créditos digitales y los servicios de pago. Sus procesos pueden reducir algunos tiempos y costos, aunque sus capacidades varían según el producto y el mercado.

Un documento de trabajo del Fondo Monetario Internacional sobre Brasil, publicado en enero de 2026, analizó la competencia de los prestamistas fintech entre 2018 y 2024. El estudio encontró una asociación entre una mayor exposición a estos competidores y menores márgenes de intermediación de los bancos.

El resultado no significa que todas las fintech sean más eficientes ni que los bancos tradicionales vayan a desaparecer. Sí muestra que la competencia digital puede modificar las condiciones del negocio financiero y presionar a las entidades para revisar sus costos, productos y procesos.

En Colombia, la inversión bancaria en transformación digital, innovación y ciberseguridad llegó a 3,6 billones de pesos en 2025, según Asobancaria, un aumento del 9 % frente al año anterior. Sin embargo, esa cifra reúne varias áreas y no permite determinar cuánto se destinó específicamente a renovar los sistemas centrales.

La modernización tampoco garantiza por sí sola una mejor experiencia. Los bancos deben proteger los datos, prevenir el fraude y mantener sus servicios disponibles durante las actualizaciones. Para los usuarios, el resultado se medirá en operaciones que funcionen, menos interrupciones y servicios que respondan a sus necesidades, no solo en aplicaciones con nuevas funciones.

La adopción de inteligencia artificial (IA) generativa sigue ganando terreno en Colombia. El más reciente Informe Global de Difusión de IA (Q2 2026) de Microsoft, publicado en septiembre, permite dimensionar ese avance: en junio de 2026, el 25,9 % de las personas entre 15 y 64 años utilizó un producto de IA generativa, 1,4 puntos porcentuales más que en el trimestre anterior.

La oportunidad para continuar acelerando los niveles de adopción tecnológica en el país está en convertir ese impulso en capacidades concretas para más personas.

La cifra ubica a Colombia en el segundo lugar de América Latina y el Caribe y 7,1 puntos porcentuales por encima del promedio mundial, que llegó al 18,8 %. Es un resultado significativo y una invitación a pensar en sus posibilidades. Como tecnología emergente, la IA representa una oportunidad histórica, capaz de transformar sectores productivos y funciones estatales para convertirse en motor de crecimiento, productividad e inclusión social.

Los datos del estudio también son relevantes porque destacan una relación que podemos fortalecer: la que une las capacidades de la IA con el conocimiento, la experiencia, la creatividad y el criterio de las personas. Es en esa combinación donde podemos ampliar las oportunidades de aprender, trabajar y crear, con las personas dando dirección a la tecnología.

Cuando el talento y la IA se unen

Pensemos en algo tan cotidiano como preparar una propuesta. Podemos apoyarnos en la IA para organizar información, explorar alternativas o desarrollar un primer borrador y dedicar más atención a analizar, decidir o mejorar el resultado. La tecnología aporta nuevas posibilidades, mientras nuestro conocimiento y criterio siguen dando dirección al trabajo. Comprobar la calidad de la respuesta también es parte de ese proceso.

Esta relación se vuelve todavía más interesante a medida que la tecnología evoluciona. Cuanto más capaces son estas soluciones, más opciones tenemos para utilizarlas frente a problemas distintos y más importante se vuelve desarrollar las habilidades necesarias para trabajar con ellas.

Aprender a usar IA también significa formular buenas preguntas, contrastar las respuestas, proteger la información y reconocer dónde nuestro juicio sigue siendo indispensable. En ese escenario, desarrollar las competencias digitales necesarias para trabajar con inteligencia artificial adquiere cada vez mayor relevancia.

En las organizaciones, por ejemplo, esa realidad plantea preguntas muy concretas. ¿En qué tareas puede la IA hacer una diferencia? ¿Dónde puede liberar tiempo para actividades de mayor valor? ¿Qué necesitan aprender los equipos para incorporarla a su trabajo? Las respuestas serán distintas para cada empresa, pero todas parten de entender la tecnología desde los problemas que puede ayudar a resolver. Empezar con una necesidad y evaluar los resultados puede orientar los siguientes pasos.

Y ahí Colombia tiene un escenario especialmente interesante. El avance registrado ofrece una base sobre la cual seguir construyendo. A medida que el uso se extienda y madure, también pueden crecer las alternativas para llevar estas soluciones a más actividades, organizaciones y sectores de la economía, con formación y acompañamiento para quienes comienzan.

Colombia necesita construir sobre lo avanzado

Ese punto de partida importa porque la adopción no ocurre de manera aislada. El Informe Global de Difusión de IA de Microsoft y su presentación mundial destacan factores como la infraestructura, la conectividad, las habilidades y los costos de acceso. También muestran una brecha creciente entre el Norte y el Sur globales.

Para Colombia, ese contexto invita a ampliar el acceso a soluciones pertinentes para nuestras necesidades. En nuestro caso, vale la pena pensar en estos elementos como parte de una misma conversación. Tener acceso abre la puerta, pero también necesitamos desarrollar habilidades y encontrar maneras de aplicar la tecnología a necesidades reales.

La IA no es una promesa lejana; es el catalizador que Colombia necesita hoy para cerrar sus brechas históricas. Sin embargo, su éxito no dependerá únicamente del potencial tecnológico, sino de nuestra capacidad para construir una voluntad nacional unificada en torno a su uso y apropiación.

El dato de Colombia nos deja, entonces, una señal alentadora. Lo que hagamos a partir de esa base será igual de importante: acompañar a más personas para que encuentren en la IA una aliada de su talento. Con acceso, habilidades y criterio, podemos construir oportunidades para aprender, trabajar, crear y resolver mejor.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT).

La historia de Bittal empezó en una empresa familiar de confecciones. Eloísa Arcos, empresaria y consultora en transformación digital, conocía de cerca las dificultades de manejar el inventario y coordinar el trabajo diario. Su esposo, el ingeniero de sistemas Jorge Vélez, vio allí una oportunidad para crear una solución tecnológica.

La empresa de sus padres trabajaba con un programa instalado en servidores propios que era difícil de mantener. Vélez y un equipo de ingenieros desarrollaron una alternativa en la nube, primero para atender las necesidades de ese negocio y luego para responder a problemas similares en otras empresas.

Bittal integra herramientas para gestionar productos, inventarios, producción, facturación electrónica y ventas. Su sitio describe funciones para controlar el movimiento de los artículos, administrar insumos y crear órdenes de producción. La plataforma está dirigida a empresas que buscan conectar distintos procesos de su operación.

De los textiles recuperados a las ventas

Una de esas empresas es la de Veras, diseñadora de moda sostenible que reutiliza textiles de hoteles, compañías y talleres para convertirlos en prendas de alto valor. Para su trabajo, controlar el inventario implica saber qué materiales tiene, cómo están clasificados y con cuáles puede producir.

En conversación con Enter, Veras explicó que digitalizar esa información le permite organizar los insumos y seguirlos a lo largo de la cadena de valor. Bittal conecta ese registro con la producción y las ventas. Si una marca comercializa en tiendas, eventos y por internet, mantener las existencias actualizadas también ayuda a reducir el riesgo de vender dos veces una misma pieza.

Veras y Arcos se conocieron en Etradeforwomen, una comunidad de la Conferencia de las Naciones Unidas sobre Comercio y Desarrollo que apoya negocios digitales liderados por mujeres. Después de coincidir en Bogotá, comenzaron a conversar sobre la posibilidad de llevar Bittal a República Dominicana, con adaptaciones para ese mercado, entre ellas las relacionadas con la facturación electrónica.

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En Nextech, Arcos presentó además “Misión Espía by Bittal”, una experiencia de realidad virtual que permite recorrer etapas de una cadena de valor: el ensamble de joyería, el manejo de insumos y fichas técnicas, la comercialización y la conexión con el comercio electrónico.

Vélez contó que el equipo desarrolla la plataforma con tecnologías de Microsoft, SQL Server y Azure, y que ya utiliza inteligencia artificial para avanzar en nuevas funciones. Según explicó, las pruebas y pautas técnicas ayudan a verificar los resultados, mientras que algunas tareas que antes podían tardar meses ahora se completan en días u horas.

Nextech by Colombiatex se realizó del 22 al 24 de septiembre en Plaza Mayor, Medellín, como una feria de tecnología para la industria textil y de la moda. Entre las historias que Enter encontró allí, la de Bittal enlaza una necesidad nacida en una empresa familiar con los desafíos de una diseñadora que transforma materiales recuperados en nuevas prendas.

A veces tengo la sensación de que avanzamos, pero solo en apariencia. Hablamos de transformación digital e innovación, mientras muchas decisiones en las empresas siguen funcionando con la misma lógica de siempre. En seguridad laboral, esa distancia entre el discurso y la realidad se está normalizando.

Hoy el problema no es la ausencia de tecnología, sino que no la usamos para prevenir, anticipar ni transformar. Así lo vi mientras escribía el libro Investigación e innovación en seguridad y salud en el trabajo en el Politécnico Grancolombiano. Encontré que la tecnología está presente, pero su uso sigue siendo superficial.

Los datos son claros. Usamos celulares e internet con frecuencia, pero cerca del 40 % nunca emplea dashboards o tableros de datos y más del 30 % no utiliza software especializado en seguridad. Es decir, tenemos información, pero no la convertimos en decisiones estratégicas; nos quedamos en lo básico.

Esto no ocurre por falta de información. Hoy las organizaciones registran datos de manera constante, pero no los aprovechan. Se reporta, se archiva y se cumple, pero rara vez se analiza para anticipar riesgos. Tener datos no es lo mismo que gestionar la seguridad.

Cuando se mira más a fondo, el panorama resulta aún más preocupante. Alrededor del 68 % de los profesionales nunca ha utilizado inteligencia artificial o Big Data. Esto ya no es solo un atraso digital: es una desconexión con el futuro del trabajo y con las posibilidades reales de prevenir accidentes.

No se trata de digitalizar por moda, sino de entender que estas herramientas permiten analizar patrones, anticipar riesgos y tomar decisiones en tiempo real. En seguridad laboral, la tecnología no es un lujo; es una herramienta que puede marcar la diferencia entre reaccionar tarde o evitar una tragedia.

Decidir no cambiar también es una decisión

El problema no es técnico. Los hallazgos que surgieron durante la escritura del libro apuntan en la misma dirección: las principales barreras son culturales. En Latinoamérica encontramos obstáculos relacionados con el acceso, el uso y la apropiación de la tecnología, además de desconfianza frente a los medios digitales, déficit de competencias digitales y barreras generacionales.

Un dato particularmente interesante aparece en un análisis del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), publicado en 2026, sobre la digitalización de servicios públicos en América Latina y el Caribe. El BID encontró que el 48 % de los trámites todavía se realiza presencialmente y solo el 14 % se hace de forma digital.

Los trámites presenciales pueden tomar aproximadamente seis horas, mientras que los digitales pueden realizarse en alrededor de 40 minutos.

Por otro lado, la CEPAL plantea que la brecha digital debe comprenderse como una de las brechas estructurales de América Latina y el Caribe. En 2026 advirtió que, si persisten las desigualdades en conectividad y competencias digitales, la adopción tecnológica puede incluso ampliar las desigualdades estructurales existentes.

La falta de compromiso, el poco tiempo asignado, el débil apoyo organizacional y la presión por reducir costos terminan frenando cualquier intento real de innovación. Aquí aparece una contradicción profunda. Las organizaciones hablan de bienestar y prevención, pero siguen tratando la seguridad y salud en el trabajo como un requisito mínimo.

Bajo esa lógica, la tecnología se percibe como un gasto y no como una inversión. Mientras eso no cambie, cualquier intento de innovación será superficial.

Esa lógica explica por qué seguimos dependiendo de herramientas básicas. No es desconocimiento, es una elección. Implementar tecnología avanzada implica transformar la forma de gestionar, y eso desafía estructuras, cuestiona liderazgos y exige decisiones que muchas veces se evitan.

Lo grave es que esta resistencia tiene consecuencias reales. No usar tecnología en este campo no es neutro: significa perder la oportunidad de anticipar riesgos, mejorar las condiciones laborales y proteger la salud física y mental de los trabajadores. Eso tiene un costo humano y organizacional.

Tal vez la discusión ya no debería ser si necesitamos más tecnología, porque claramente la necesitamos. La verdadera pregunta es por qué, teniéndola, seguimos sin utilizarla para lo que realmente importa. En seguridad laboral, simular modernidad no solo es ineficiente; es una forma silenciosa de seguir poniendo en riesgo a las personas.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

“Unleashing the Power of AI” fue la invitación que reunió este año a la industria tecnológica en ANDICOM. La frase resulta especialmente pertinente porque, después de varios años de adopción acelerada de la inteligencia artificial en el trabajo, todavía estamos descubriendo qué significa realmente liberar el potencial de esta tecnología dentro de las organizaciones.

En Colombia ya vemos una primera señal. El 63 % de los usuarios de IA afirma que hoy realiza trabajos que hace apenas un año no podía hacer, cinco puntos por encima del promedio global. En muy poco tiempo se amplió la capacidad de las personas para analizar, crear, aprender y ejecutar. Esa evolución plantea una pregunta mucho más profunda para quienes lideran empresas. ¿Qué ocurre cuando las personas cambian más rápido que la organización en la que trabajan?

Las compañías tienen inercias. Los procesos, las jerarquías, los mecanismos de aprobación, los incentivos y hasta la manera en que distribuimos responsabilidades fueron diseñados bajo determinadas condiciones de trabajo. Cuando esas condiciones cambian, mantener intacta esa arquitectura puede terminar limitando parte del valor que la tecnología permite crear.

Los datos muestran que esa tensión ya existe. Mientras crece el uso de la inteligencia artificial entre los trabajadores colombianos, solo el 28 % considera que el liderazgo de su organización está alineado frente a esta tecnología y apenas el 15 % afirma que se recompensa la reinvención del trabajo cuando no produce resultados inmediatos. La capacidad individual avanza; las organizaciones todavía están aprendiendo cómo acompañarla.

Cuando la adopción exige rediseño

Ese aprendizaje será cada vez más importante a medida que la IA participe activamente en la ejecución del trabajo. Los agentes comienzan a analizar información, planear pasos y realizar acciones bajo parámetros definidos. Esto introduce una nueva dimensión en la gestión, al incorporar decisiones sobre cómo distribuir el trabajo entre personas y sistemas de IA, dónde debe permanecer el juicio humano y qué procesos merecen ser reconstruidos de principio a fin.

Es una de las ideas detrás de lo que en Microsoft llamamos Frontier Transformation. Su valor está menos en imaginar una empresa futurista que en reconocer una realidad bastante concreta, en la que incorporar nuevas capacidades también obliga a revisar las reglas con las que funciona una organización.

Una Empresa Frontera aprende a combinar inteligencia disponible bajo demanda con equipos de personas y agentes, manteniendo en manos humanas la dirección, los estándares y la responsabilidad sobre las decisiones.

Los propios trabajadores parecen entender bien ese equilibrio. El 87 % de los usuarios colombianos afirma que utiliza la IA como punto de partida y no como respuesta definitiva; el 52 % considera esencial el pensamiento crítico y el 50 % destaca la importancia de controlar la calidad de los resultados.

La IA amplía lo que podemos hacer, pero también eleva el valor del criterio con el que decidimos qué vale la pena hacer.

Tal vez ahí esté una de las conversaciones más importantes que deja ANDICOM 2026. Liberar el poder de la IA no consiste simplemente en incorporar más capacidad a la empresa. También exige preguntarnos si nuestros procesos, responsabilidades y formas de decidir están preparados para aprovechar la inteligencia artificial en el trabajo.

Las organizaciones que se hagan esa pregunta con mayor profundidad probablemente serán también las que descubran antes hasta dónde puede llevarlas esta nueva frontera.

Imagen: Generada con IA (ChatGPT)

El dato muestra una brecha que ya no puede medirse únicamente por la cantidad de hogares conectados. También importa qué tan estable es la red, qué tecnologías puede soportar y qué capacidad tienen las personas y las empresas para aprovecharla.

En Colombia, el acceso a internet alcanza al 72,5 % de los hogares urbanos y al 56,9 % de los rurales, de acuerdo con la Encuesta de Calidad de Vida del DANE y el Ministerio TIC. La diferencia entre acceso y uso avanzado de la tecnología es especialmente relevante para actividades que dependen de datos, automatización y sistemas conectados.

Una finca que incorpora sensores para vigilar cultivos, una empresa que instala un ERP o una planta que utiliza sistemas de monitoreo necesitan algo más que una conexión disponible. Si la red presenta interrupciones o no tiene capacidad suficiente, las herramientas pueden dejar de funcionar como fueron diseñadas.

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El problema también aparece en las ciudades. Una caída de internet puede detener una venta, impedir una transacción bancaria, interrumpir una plataforma de atención o paralizar temporalmente una operación industrial. Cuando estos incidentes se repiten, el costo deja de estar relacionado únicamente con el tiempo que dura la desconexión.

Para Daniel Niño, gerente de Plataforma de Axity, uno de los errores está en analizar la infraestructura de red únicamente desde su precio. Una alternativa inicialmente económica puede terminar generando mayores costos si no ofrece suficiente soporte, seguridad, capacidad de crecimiento o mecanismos para detectar fallas.

La próxima discusión será sobre qué puede hacer la red

El crecimiento de tecnologías como la IA está aumentando las exigencias sobre las conexiones. Ya no basta con que una organización pueda acceder a internet; necesita que sus sistemas puedan intercambiar información de forma constante y que la infraestructura responda cuando aumenta el volumen de datos.

Una de las tecnologías que entra en esta discusión es el Edge Computing. Su función es acercar el procesamiento al sitio donde se producen los datos. En una operación agrícola o industrial, por ejemplo, la información captada por sensores y cámaras puede procesarse directamente en el lugar donde se genera, sin depender de enviar todo a un punto distante.

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También cambia la forma de administrar las redes. Axity plantea recurrir a servicios administrados para que un proveedor especializado supervise su funcionamiento, actualice capacidades y atienda incidentes en tiempo real. La propuesta apunta a reducir la distancia entre detectar un problema y solucionarlo.

El desafío resulta particularmente importante en el campo colombiano. La expansión de la conectividad ha permitido conectar más hogares y escuelas, pero los datos de uso de IA muestran que todavía existe una diferencia considerable entre disponer de internet y utilizarlo para transformar actividades productivas o educativas.

La pregunta que queda abierta para los próximos años ya no es únicamente cuántos colombianos tienen conexión. También será necesario medir qué pueden hacer con ella: si permite automatizar procesos, utilizar IA, analizar datos, operar sistemas críticos y mantener funcionando los servicios de los que dependen empresas y usuarios.

A veces tengo la sensación de que avanzamos, pero solo en apariencia. Hablamos de transformación digital e innovación, mientras muchas decisiones en las empresas siguen funcionando con la misma lógica de siempre. La tecnología en seguridad laboral también refleja esa contradicción, y la distancia entre el discurso y la realidad se está normalizando.

Hoy el problema no es la ausencia de tecnología, sino que no la usamos para prevenir, anticipar ni transformar. Así lo vi mientras escribía el libro Investigación e innovación en seguridad y salud en el trabajo en el Politécnico Grancolombiano. Encontré que la tecnología está presente, pero su uso sigue siendo superficial.

Los datos son claros. Usamos celulares e internet con frecuencia, pero cerca del 40 % nunca emplea dashboards y más del 30 % no usa software especializado en seguridad. Es decir, tenemos información, pero no la convertimos en decisiones estratégicas; nos quedamos en lo básico.

Esto no ocurre por falta de información, pues hoy las organizaciones registran datos de manera constante, pero no los aprovechan. Se reporta, se archiva y se cumple, pero rara vez se analiza para anticipar riesgos. Tener datos no es lo mismo que gestionar la seguridad.

Cuando se mira más a fondo, el panorama es aún más preocupante. Alrededor del 68 % de los profesionales nunca ha utilizado inteligencia artificial o Big Data. Esto ya no es solo un atraso digital: es una desconexión directa con el futuro del trabajo y con las posibilidades reales de prevenir accidentes.

No se trata de digitalizar por moda, sino de entender que estas herramientas permiten analizar patrones, anticipar riesgos y tomar decisiones en tiempo real. En seguridad laboral, la tecnología no es un lujo; es una herramienta que puede marcar la diferencia entre reaccionar tarde o evitar una tragedia.

Decidir no cambiar también es una decisión

El problema no es técnico. Los hallazgos durante la escritura del libro apuntan en la misma dirección: las principales barreras son culturales. En Latinoamérica encontramos que están relacionadas con el acceso, el uso y la apropiación de la tecnología, la desconfianza frente a los medios digitales, el déficit de competencias digitales y las barreras generacionales.

Un dato particularmente interesante aparece en un análisis del Banco Interamericano de Desarrollo (BID), publicado en 2026, sobre la digitalización de servicios públicos en América Latina y el Caribe. El BID encontró que el 48 % de los trámites todavía se realiza presencialmente y solo el 14 % se hace de forma digital. Los trámites presenciales pueden tomar aproximadamente seis horas, mientras que los digitales pueden realizarse en alrededor de 40 minutos.

Por otro lado, la CEPAL plantea que la brecha digital debe comprenderse como una de las brechas estructurales de América Latina y el Caribe. En 2026 advirtió que, si persisten las desigualdades en conectividad y competencias digitales, la adopción tecnológica puede incluso ampliar las desigualdades estructurales existentes.

La falta de compromiso, el poco tiempo asignado, el débil apoyo organizacional y la presión por reducir costos terminan frenando cualquier intento real de innovación. Aquí aparece una contradicción profunda: las organizaciones hablan de bienestar y prevención, pero siguen tratando la seguridad y salud en el trabajo como un requisito mínimo.

Bajo esa lógica, la tecnología se percibe como un gasto y no como una inversión. Mientras eso no cambie, cualquier intento de innovación será superficial.

Esa lógica explica por qué seguimos dependiendo de herramientas básicas. No es desconocimiento, es una elección. Implementar tecnología avanzada implica transformar la forma de gestionar, y eso desafía estructuras, cuestiona liderazgos y exige decisiones que muchas veces se evitan.

Lo grave es que esta resistencia tiene consecuencias reales. No usar tecnología en este campo no es neutro: significa perder la oportunidad de anticipar riesgos, mejorar las condiciones laborales y proteger la salud física y mental de los trabajadores. Y eso tiene un costo humano y organizacional.

Tal vez la discusión ya no debería ser si necesitamos más tecnología, porque claramente la necesitamos. La verdadera pregunta es por qué, teniéndola, seguimos sin utilizarla para lo que realmente importa. En seguridad laboral, simular modernidad no solo es ineficiente: es una forma silenciosa de seguir poniendo en riesgo a las personas.

Imagen ilustrativa: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT)

La edición 41 llega cuando la conversación comienza a desplazarse de las posibilidades de la IA hacia sus resultados. El encuentro reunirá casos empresariales y discusiones sobre datos, automatización, ciberseguridad, infraestructura y regulación. El objetivo será examinar bajo qué condiciones estas herramientas aportan valor y cuándo su implementación puede convertirse en una inversión con beneficios difíciles de justificar.

ANDICOM 2026 llevará la IA de la experimentación al negocio

El primer día estará dedicado al Knowledge Hub, concebido como una jornada de conversaciones estratégicas, casos de uso y sesiones orientadas al impacto empresarial. También tendrán espacio el CINTEL AI Forum, enfocado en la gobernanza y adopción responsable de agentes de IA, y el CyberShield Forum, que tratará la ciberseguridad en la era cuántica y la transición hacia la criptografía poscuántica.

Del 2 al 4 de septiembre se desarrollará el Main Academic Forum. Su programación se articula alrededor de cuatro frentes: inteligencia artificial, ciberseguridad y confianza digital, conectividad e infraestructura, y política pública y regulación. Estos componentes apuntan a una condición fundamental para las empresas: disponer de modelos avanzados sirve de poco si no existen datos, recursos y procesos adecuados para utilizarlos.

El 2 de septiembre las conversaciones se concentrarán en la IA como infraestructura estratégica, las plataformas de datos, la nube y su aplicación en sectores como energía, telecomunicaciones, salud, finanzas y manufactura. Al día siguiente, el foco pasará a automatización, productividad, futuro del empleo, talento digital y seguridad. El cierre incluirá gobierno digital, sostenibilidad y análisis predictivo.

Los speakers llevarán la discusión a problemas concretos

Entre los conferencistas confirmados está Pilar Manchón, directora senior de Estrategia e Investigación de Google AI, quien examinará cómo la investigación está acelerando nuevas capacidades y su traslado al entorno empresarial. Su participación permitirá poner el foco en uno de los desafíos que atraviesa el encuentro: convertir los avances tecnológicos en mejoras de productividad y nuevos modelos de negocio.

Otro de los nombres destacados es Derek Manky, Chief Security Strategist de Fortinet, quien analizará el uso de IA en el cibercrimen mediante ataques autónomos, deepfakes y nuevas amenazas. Para las empresas, este escenario obliga a revisar sus mecanismos de protección, ya que las mismas capacidades utilizadas para agilizar operaciones también pueden aumentar la escala y sofisticación de las acciones maliciosas.

Raju Vegesna, Chief Evangelist de Zoho Corporation, abordará la soberanía tecnológica y la dependencia de plataformas digitales. Por su parte, Marc Reguera, Worldwide Customer Engagement GM de Microsoft Fabric, llevará el análisis hacia el aprovechamiento de los datos para mejorar decisiones y generar valor, un asunto directamente relacionado con el retorno que las compañías esperan obtener de sus inversiones.

Otros participantes abordarán el tema desde la rentabilidad y la implementación. Andrés Barrantes, vicepresidente regional para Latinoamérica de Blend360, compartirá experiencias sobre monetización de datos, optimización de costos y generación de ingresos. Eric Martorell Bouvier, de HPE / Servicelab AI, se centrará en los desafíos que supone acelerar la adopción empresarial.

Adoptar IA no garantiza productividad

Implementar una herramienta o contratar acceso a un modelo no produce automáticamente una ventaja competitiva. La calidad de la información disponible, los costos de operación, la infraestructura, la preparación de los equipos y la integración con los procesos internos pueden determinar si un proyecto mejora el negocio o termina convertido en un recurso subutilizado.

La regulación será otro frente de discusión. La Unión Europea participará como invitada de honor en la apertura del Main Academic Forum el 2 de septiembre, incorporando asuntos relacionados con protección de datos, seguridad y desarrollo responsable. Representantes del Gobierno colombiano también expondrán su visión sobre las prioridades digitales del país para los próximos años.

De manera paralela funcionará el Experience Hub, un espacio destinado a soluciones y demostraciones. La exhibición permitirá confrontar parte de los planteamientos del congreso con aplicaciones disponibles en el mercado, aunque mostrar una herramienta no demuestra por sí solo que pueda generar ahorros, incrementar ingresos o responder a las necesidades particulares de cada compañía.

Para las empresas latinoamericanas, el desafío no consiste simplemente en acelerar la adopción, sino en identificar problemas concretos, calcular costos, evaluar riesgos y comprobar resultados. ANDICOM 2026 llevará esa discusión al terreno empresarial para analizar cuánto puede aportar la IA a la productividad y qué condiciones permiten convertir una inversión tecnológica en valor medible.

Imagen: ANDICOM

Detrás de cada gran decisión existe una capa de trabajo operativo que consume tiempo, atención y recursos. Parte de ese esfuerzo se concentra en el trabajo que ocurre entre decisiones: recopilar datos, preparar reuniones, ordenar pendientes, verificar información y trasladar contexto de un sistema a otro.

Esa capa casi invisible sostiene la operación, pero consume una parte importante de la atención de los equipos. El siguiente gran salto de la IA será permitir que el trabajo continúe avanzando de manera autónoma, transformando el tiempo fuera de línea en tiempo de progreso.

De los agentes de IA a los autopilots

Desde finales de 2022, la IA ha pasado por varias etapas. Primero aprendió a conversar; después, a razonar sobre problemas complejos; más tarde, los llamados harnesses (estructuras que combinan modelos, instrucciones, herramientas, memoria, estándares y accesos) le permitieron ejecutar tareas de principio a fin. Ahora aparecen los autopilots: agentes persistentes, con una identidad y permisos definidos, que operan en segundo plano para avanzar hacia un objetivo.

La diferencia está en su forma de operar. Un autopilot puede observar un entorno, identificar cambios, iniciar acciones dentro de límites acordados y mantener un proceso activo sin recibir una instrucción en cada paso. Su aporte no se limita a responder una solicitud puntual, sino que consiste en dar continuidad al trabajo mientras las personas concentran su atención en otras prioridades.

Microsoft presentó recientemente en Build 2026 uno de los primeros ejemplos de esta nueva categoría: Scout, un autopilot que trabaja en segundo plano para monitorear información, identificar prioridades y gestionar tareas rutinarias.

La compañía también ha explorado este modelo con Cadence, desarrollado por uno de sus equipos para organizar revisiones semanales de ejecución, reunir métricas, preparar presentaciones y proponer mejoras a partir de sus resultados. En ambos casos, el valor está en asumir parte de la coordinación que suele fragmentar el tiempo de las personas.

La autonomía también necesita diseño

Aquí comienza la conversación más relevante para las organizaciones. Además de preguntar qué puede hacer un agente, hay que decidir quién responde por su trabajo, qué acciones puede ejecutar sin aprobación, cuándo debe limitarse a recomendar, cómo se evalúan sus resultados y cuánto cuesta mantenerlo operando.

Incluso la velocidad exige criterio, pues automatizar una entrega a primera hora puede acelerar un proceso, pero también trasladar la presión o el cuello de botella al siguiente equipo.

El desafío de liderazgo consiste en diseñar ese nuevo sistema de trabajo antes de escalarlo. Las organizaciones necesitan empezar por procesos recurrentes, estructurados y suficientemente conocidos como para juzgar su calidad; establecer permisos y mecanismos de revisión; y medir tanto el impacto como el costo de cada flujo.

Los autopilots abren una posibilidad poderosa: una IA capaz de contribuir a la continuidad de la operación, más allá de producir respuestas. La ventaja estará en saber qué delegar, qué reservar al juicio humano y cómo gobernar la relación entre ambos.

Imagen ilustrativa: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT)

Hay una escena que se repite con demasiada frecuencia en la educación digital: estudiantes conectados, plataformas funcionando, contenidos disponibles e indicadores de acceso en aumento. Todo parece señalar que el sistema funciona, pero, cuando se observa con más detenimiento, vemos que el aprendizaje no ocurre con la profundidad esperada.

Los estudiantes no preguntan, no exploran, no se detienen… consumen. Navegan de manera superficial, cumplen con lo mínimo y salen. El contenido existe, pero no genera transformación. Este no es un problema menor ni reciente. Es la consecuencia directa de haber confundido digitalizar con enseñar y contenido con experiencia de aprendizaje.

Durante años, el sistema educativo celebró el acceso como si fuera sinónimo de aprender. Convertimos libros en PDF, clases en videos y plataformas en repositorios. Y, en ese proceso, vaciamos de sentido la experiencia educativa porque la tecnología se volvió infraestructura, no mediación. Cambiamos el avanzar por la vivencia.

Ahí es donde surge una pregunta clave: ¿qué tipo de experiencia cognitiva estamos diseñando cuando producimos contenido digital?

Esa pregunta es el punto de partida del libro Los libros interactivos multimedia (MI-books) en escenarios de formación: análisis de la metodología VAEDDI, que publicamos con la editorial del Politécnico Grancolombiano. Fue un trabajo que no solo documentó más de 100 desarrollos y más de un millón de accesos, sino que pone en evidencia algo incómodo: el problema no es la falta de recursos, sino la forma en que estos se diseñan.

En este sentido, los MI-books no son una evolución del libro tradicional. Representan un cambio en la lógica misma del conocimiento en entornos digitales. No están pensados para leerse de forma lineal, sino para recorrerse. No organizan información en capítulos secuenciales, sino en estructuras interactivas donde el estudiante toma decisiones, conecta ideas, retrocede, compara y explora.

Aquí la tecnología deja de ser un soporte y se convierte en sistema cognitivo.

Esto implica un giro profundo porque el aprendizaje ya no se construye a partir de la exposición ordenada de contenidos, sino de la interacción significativa con ellos. El estudiante deja de ser receptor y pasa a ser navegante. Y esa navegación es una forma de pensamiento.

Sin embargo, este cambio trae consigo un riesgo que muchas veces se ignora: la sobrecarga cognitiva. La respuesta equivocada frente a la baja participación ha sido, en muchos casos, añadir más estímulos… más videos, más botones, más interacciones, más rutas posibles. Pero el exceso no profundiza, dispersa.

Desde el punto de vista tecnológico, este es uno de los errores más críticos del diseño educativo actual. Se prioriza la novedad sobre la coherencia, la interfaz sobre la comprensión. El resultado es una experiencia fragmentada donde el estudiante consume más, pero entiende menos. A esto se suma el uso de una inteligencia artificial que puede robarle al estudiante el poco espacio que le dejamos para pensar.

De contenidos digitales a experiencias de aprendizaje

En este escenario, la metodología VAEDDI introduce el criterio. Verificar, actualizar, editar, diseñar, distribuir e investigar no son simplemente fases de producción; son mecanismos para filtrar el ruido digital. Cada elemento dentro de un MI-book tiene un propósito pedagógico claro. Cada interacción está justificada por su capacidad de generar comprensión.

Los niveles de validación cercanos al 97 % en diseño pedagógico y usabilidad no reflejan sofisticación técnica, sino consistencia. Lo que funciona no es lo más innovador, sino lo más coherente.

Esto revela una tensión estructural en la educación contemporánea: seguimos diseñando experiencias digitales con mentalidad analógica. Intentamos trasladar estructuras lineales a entornos que, por naturaleza, son abiertos, conectivos y adaptativos. Y esa contradicción es la raíz del problema.

El reto ya no es producir más contenido, sino diseñar mejores experiencias de aprendizaje. Experiencias que reconozcan que la tecnología no amplifica el conocimiento por sí sola, sino que lo transforma cuando está bien mediada.

Los MI-books plantean justamente ese camino: pasar de la acumulación de recursos a la construcción de sistemas de aprendizaje; de la lógica del contenido a la lógica de la interacción significativa; de la enseñanza como transmisión a la enseñanza como diseño de experiencias cognitivas.

Y ahí está la verdadera discusión.

Porque mientras la educación siga midiendo su éxito en términos de acceso, cobertura o cantidad de contenidos disponibles, el aprendizaje seguirá siendo una promesa incompleta. Además, carece de sentido completarla. La transformación no está en las plataformas, ni en los formatos, ni siquiera en la tecnología. Está en un diseño centrado en el usuario, donde se reflexione sobre sus necesidades, propósitos, motivación e intereses para lograr un conocimiento auténtico.

Imagen: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

Durante los últimos años hemos repetido una idea casi como mantra: la tecnología vino a transformar el trabajo. Y sí, lo hizo, pero transformar no siempre significa mejorar la productividad en el trabajo. Esa es, quizá, una de las lecciones más importantes que nos deja esta etapa de hiperconectividad laboral.

Porque hoy tenemos más herramientas que nunca: plataformas colaborativas, inteligencia artificial, automatización de procesos, analítica de datos… en fin, un ecosistema digital que promete eficiencia y productividad. Sin embargo, la pregunta sigue siendo si estamos trabajando mejor o simplemente más rápido.

El problema es que, muchas veces, incorporamos tecnología sin rediseñar la forma en que trabajamos. Digitalizamos tareas, pero no las cuestionamos; automatizamos procesos, pero no los optimizamos. Y en ese camino, lo que parecía una solución termina amplificando ineficiencias que ya existían.

Productividad en el trabajo y decisiones inteligentes

Aquí es donde creo que está el verdadero punto de inflexión: no se trata de tener más tecnología, sino de usarla con criterio. La diferencia entre una organización realmente productiva y otra saturada de trabajo no está en las plataformas que utiliza, sino en las decisiones que toma sobre cómo usarlas.

Por ejemplo, no todas las reuniones necesitan ser virtuales, ni todo proceso requiere digitalización inmediata. A veces, el verdadero avance está en simplificar, en eliminar tareas innecesarias, en reducir la sobrecarga de información, en darle espacio al trabajo profundo.

En contextos digitales, la productividad debería medirse de otra forma: no por la cantidad de mensajes enviados o respondidos, sino por el valor que se genera; no por la velocidad de respuesta, sino por la calidad de las decisiones. Y eso implica cambiar indicadores, conversaciones y, sobre todo, cultura.

También hay un componente clave que suele pasarse por alto: la autonomía. La tecnología permite trabajar desde cualquier lugar, pero eso solo tiene sentido si viene acompañado de confianza. De lo contrario, terminamos replicando esquemas de control en versiones digitales, con más reportes, más seguimiento y menos foco.

Otro punto fundamental es aprender a diseñar el trabajo en entornos digitales. Esto significa establecer reglas claras: cuándo se responde, cuándo no; qué canales se usan para qué; qué tareas requieren sincronía y cuáles no. Sin esas definiciones, la tecnología deja de ordenar y empieza a saturar.

Inteligencia artificial y el futuro del trabajo

En ese sentido, la inteligencia artificial abre una conversación interesante. Puede automatizar tareas repetitivas, optimizar tiempos, sugerir decisiones… sí, pero también puede aumentar la presión por producir más en menos tiempo. La diferencia, una vez más, no está en la herramienta, sino en la intención con la que se usa.

En el libro Nuevas formas y retos laborales, que publiqué con la editorial del Politécnico Grancolombiano, planteamos precisamente que el futuro del trabajo no depende únicamente de la tecnología, sino de la capacidad de las organizaciones para adaptarse de manera consciente. No se trata de adoptar todo lo nuevo, sino de entender qué realmente aporta valor.

Tal vez la transformación más importante no es digital, sino cultural. Pasar de la inmediatez a la intención, de la conexión constante a la productividad significativa, de hacer más a hacer mejor.

Imagen: generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT).

Lejos de ser una percepción aislada, esta sensación tiene una explicación. Investigaciones sobre productividad han encontrado que el uso intensivo de herramientas digitales puede aumentar la carga mental cuando no existe una forma organizada de gestionarlas. Las notificaciones constantes, el cambio entre múltiples aplicaciones y la expectativa de responder de inmediato dificultan mantener la concentración.

A esto se suma la llamada “paradoja de la productividad“. Aunque la tecnología permite realizar muchas tareas en menos tiempo, también facilita que aparezcan nuevas obligaciones. Los correos electrónicos, las videollamadas, los chats de trabajo y las plataformas colaborativas reducen tiempos en algunos procesos, pero incrementan la cantidad de actividades que deben atenderse durante el día.

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Diversos estudios también han demostrado que cambiar continuamente de una tarea a otra afecta el rendimiento. Cada interrupción obliga al cerebro a recuperar el contexto de la actividad anterior, lo que disminuye la eficiencia y aumenta la sensación de que la jornada avanza sin completar los pendientes.

El reto está en cómo usamos la tecnología

Los especialistas coinciden en que el problema no es la tecnología, sino la forma en que se implementa. Automatizar procesos repetitivos, integrar información en una sola plataforma y eliminar tareas manuales puede reducir la carga de trabajo cuando las soluciones están bien diseñadas y responden a necesidades reales.

Por esa razón, cada vez cobran mayor importancia los profesionales capaces de crear herramientas digitales que simplifiquen procesos en lugar de hacerlos más complejos. El desarrollo de software, la automatización y el análisis de datos son algunas de las áreas que impulsan este tipo de soluciones en empresas de diferentes sectores.

En ese propósito se enfocan iniciativas de formación como Holberton Coderise, que prepara talento en desarrollo de software y habilidades tecnológicas para que los participantes comprendan cómo diseñar soluciones digitales que optimicen procesos y resuelvan problemas reales.

La cantidad de herramientas digitales seguirá creciendo en los próximos años. El desafío para personas y organizaciones será aprender a utilizarlas de forma estratégica para reducir tareas innecesarias, aprovechar mejor el tiempo y evitar que la tecnología termine generando la misma sobrecarga que buscaba resolver.

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.

Durante años, programar fue una habilidad reservada para quienes estudiaban ingeniería o desarrollo de software. Esa barrera comienza a desaparecer. La expansión de la inteligencia artificial generativa y de las plataformas de automatización está cambiando la relación de millones de personas con el código. Hoy es posible crear aplicaciones, analizar información o desarrollar procesos digitales usando instrucciones escritas en lenguaje natural, pero entender qué ocurre detrás de esas herramientas marca una diferencia.

No se trata de memorizar lenguajes como Python, JavaScript o C++. La discusión gira alrededor de otra capacidad: desarrollar pensamiento computacional. Es decir, aprender a dividir un problema en partes, identificar patrones, organizar procesos y construir soluciones lógicas. Son habilidades que pueden aplicarse en prácticamente cualquier área de trabajo.

Ese cambio ya aparece reflejado en distintos estudios sobre el futuro del empleo. El Foro Económico Mundial ubica las competencias tecnológicas entre las más demandadas para los próximos años, mientras que la UNESCO ha insistido en fortalecer la alfabetización digital para responder a una economía cada vez más conectada.

Entender la lógica detrás de la inteligencia artificial

La popularidad de asistentes como ChatGPT, Gemini o Copilot ha llevado a muchas personas a pensar que ya no será necesario aprender programación porque la inteligencia artificial puede escribir el código. Sin embargo, especialistas en educación tecnológica sostienen que estas plataformas funcionan mejor cuando el usuario comprende conceptos básicos sobre algoritmos, bases de datos, automatización o desarrollo de software.

Ese conocimiento permite identificar errores, evaluar si una respuesta tiene sentido, adaptar una solución a las necesidades de una empresa y aprovechar mejor las capacidades de la inteligencia artificial. Sin esos fundamentos, el riesgo de depender completamente de lo que genera una herramienta es mucho mayor.

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Por esa razón, universidades y centros de formación han comenzado a incorporar contenidos relacionados con programación y pensamiento computacional en carreras que históricamente estaban alejadas del sector tecnológico. El objetivo no es convertir a todos los estudiantes en desarrolladores, sino prepararlos para un entorno laboral donde prácticamente todas las profesiones conviven con plataformas digitales e inteligencia artificial.

La academia Holberton Coderise hace parte de esa transformación con programas orientados al desarrollo de software, inteligencia artificial, ciberseguridad y otras áreas de alta demanda. Su modelo de aprendizaje está basado en proyectos y en la resolución de problemas reales, una metodología que busca acercar estas competencias a personas con perfiles diversos. La apuesta responde a una realidad que gana fuerza en el mercado laboral: comprender cómo se construye la tecnología empieza a ser una habilidad tan útil como saber utilizarla.

Cada cierto tiempo aparece una tecnología capaz de cambiar no solo la forma en que trabajan las empresas, sino también la manera en que los países producen, compiten y generan oportunidades. La inteligencia artificial (IA) pertenece a ese grupo. En Colombia, su alcance va más allá de automatizar tareas o acelerar decisiones empresariales. Su verdadero potencial está en otra escala: convertirse en una nueva infraestructura económica para el crecimiento.

Esa discusión ya no pertenece al futuro. La IA se está difundiendo a una velocidad inédita. En apenas tres años superó los mil millones de usuarios en todo el mundo y, de acuerdo con el más reciente informe del Microsoft AI Economy Institute, su adopción siguió creciendo durante el primer trimestre de 2026.

Su apropiación ya empieza a marcar diferencias entre economías. Los países que logren integrarla de manera amplia, responsable y productiva estarán en mejor posición para impulsar un mayor crecimiento económico y generar prosperidad. En cambio, aquellos que la traten como una conversación marginal corren el riesgo de ampliar sus rezagos.

Para Colombia, esta representa una oportunidad significativa. El país ocupa el segundo lugar en Sudamérica en el uso de herramientas de IA generativa, con una adopción del 24,5 % entre la población en edad laboral durante el primer trimestre de 2026.

Ese punto de partida demuestra que ya existe una base social, empresarial y tecnológica sobre la cual construir. Pero también plantea una pregunta de fondo: ¿vamos a permitir que esa adopción avance de manera dispersa y desigual, o vamos a convertirla en una estrategia deliberada de desarrollo? La diferencia entre ambas rutas puede definir buena parte de la competitividad del país durante los próximos años.

La inteligencia artificial en Colombia: de la adopción tecnológica a una estrategia nacional de desarrollo

Colombia lleva décadas hablando de productividad, cierre de brechas territoriales, modernización del Estado, calidad educativa e innovación. Muchas veces esas discusiones avanzan por caminos separados. La IA ofrece la posibilidad de articular varios de esos desafíos bajo una misma agenda de transformación. No porque la tecnología resuelva, por sí sola, problemas estructurales. Esa sería una lectura ingenua. Pero sí porque puede ayudar a intervenirlos con más información, más precisión y mayor escala.

En el sector productivo, su impacto puede sentirse en industrias muy distintas. En agricultura, puede apoyar la predicción climática, el monitoreo de cultivos y el uso más eficiente del agua. En salud, puede fortalecer los diagnósticos, la gestión hospitalaria, la prevención y la telemedicina en regiones apartadas. En energía, puede mejorar la predicción de la demanda, optimizar las redes e integrar fuentes renovables. También puede transformar los servicios financieros, la logística, la manufactura, la educación, el turismo, la seguridad, la gestión del riesgo y la protección de la biodiversidad.

Esa transversalidad confirma que la IA no pertenece a un solo sector. Su valor está precisamente en que puede convertirse en una capacidad nacional. Por eso, la pregunta estratégica no es cuántas empresas la están usando, sino cuántos sectores pueden transformarse gracias a ella y qué condiciones se necesitan para que ese valor llegue también a las pymes, las regiones y los ciudadanos que suelen quedar lejos de las grandes olas tecnológicas.

El Estado y la infraestructura como pilares de la transformación

El Estado es otro frente decisivo. Colombia puede seguir avanzando hacia una administración pública más ágil, interoperable y cercana al ciudadano. La IA puede ayudar a focalizar mejor los programas sociales, detectar pobreza multidimensional, simplificar trámites, mejorar la toma de decisiones y elevar la calidad de los servicios públicos.

En un país donde aún persisten ineficiencias en la relación entre el ciudadano y el Estado, modernizar la gestión pública es una condición para recuperar legitimidad.

Pero esa transformación exige bases sólidas. La IA requiere conectividad, nube o capacidad computacional distribuida, datos de calidad, energía sostenible, ciberseguridad, talento digital y reglas claras. También necesita confianza. Su adopción debe proteger derechos, evitar sesgos, garantizar transparencia y responder a problemas concretos. Innovar sin gobernanza puede producir riesgos; regular sin visión puede frenar oportunidades. Colombia necesita ambas cosas: ambición y responsabilidad.

Talento y estrategia nacional para competir en la economía de la IA

El tercer frente es el talento. Ningún país se convierte en líder de la economía del conocimiento solo por tener acceso a herramientas. Lo hace cuando forma personas capaces de usarlas, adaptarlas y crear valor con ellas. Por eso, la alfabetización en IA debe convertirse en una competencia ciudadana, laboral y productiva.

Colombia no es espectadora. Tiene adopción, talento joven, sectores con potencial y un ecosistema digital en crecimiento. Pero el liderazgo no está garantizado. Para alcanzarlo, necesita una estrategia nacional de IA con enfoque multisectorial, inversión en infraestructura, formación masiva, gobernanza responsable, incentivos a la innovación y casos de uso con resultados medibles.

La IA ya está llegando al país. La decisión pendiente es si Colombia será capaz de convertir esa adopción en una estrategia de desarrollo. En los próximos años, esa diferencia puede marcar el lugar que ocupemos en la nueva economía global.

Imagen: Microsoft / Edición con IA (ChatGPT)

La nueva jefe de la cartera llega con una trayectoria de más de tres décadas en el sector de las comunicaciones, la televisión, la gestión pública y la formulación de políticas relacionadas con los medios y las tecnologías. Su nombramiento representa el regreso de un perfil con amplia experiencia en la administración pública y en la dirección de instituciones vinculadas a la industria audiovisual y las telecomunicaciones.

Comunicadora Social de la Universidad Externado de Colombia, Alexandra Falla también cuenta con una maestría en Ciencias Políticas de la Pontificia Universidad Javeriana y una especialización en Propiedad Intelectual, Derechos de Autor y Nuevas Tecnologías. Su formación académica se complementa con una carrera que ha estado ligada tanto a la producción de contenidos como al diseño de políticas públicas.

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Entre los principales objetivos anunciados para esta nueva etapa del Ministerio se encuentran el fortalecimiento de la soberanía digital, el impulso al talento colombiano, la ampliación de la conectividad en las regiones, la modernización de los servicios del Estado y el uso de la innovación como herramienta para generar desarrollo económico y social.

La administración también plantea avanzar en la reducción de las brechas digitales, una tarea que continúa siendo uno de los principales desafíos del sector, especialmente en las zonas rurales y apartadas del país donde el acceso a internet y a servicios tecnológicos aún es limitado.

Una trayectoria ligada a las comunicaciones y la gestión pública

Uno de los cargos más reconocidos de Alexandra Falla fue la dirección de la Fundación Patrimonio Fílmico Colombiano, entidad encargada de preservar y proteger la memoria audiovisual del país. Llegó a esa institución después de integrar durante tres años la Junta de la entonces Autoridad Nacional de Televisión (ANTV).

En la ANTV participó en decisiones relacionadas con la asignación de concesiones del servicio de televisión, la administración del espectro, la regulación de los canales regionales y la definición de tarifas, funciones que le permitieron conocer de cerca el funcionamiento del sector audiovisual y de las telecomunicaciones.

Su experiencia también incluye la Subgerencia de Comunicaciones y Atención al Usuario de TransMilenio, donde lideró estrategias de comunicación para el sistema de transporte de Bogotá. A ello se suman responsabilidades como directora operativa de Canal Capital, vicepresidenta de Radio en Inravisión, coordinadora académica en la Universidad Externado de Colombia y asesora de distintas entidades públicas y privadas.

Con este recorrido profesional, el Gobierno espera fortalecer la articulación entre la política pública, la industria tecnológica y el ecosistema de comunicaciones.

La llegada de Alexandra Falla al MinTIC abre una nueva etapa para el sector, con retos que van desde ampliar el acceso a internet y acelerar la transformación digital del Estado hasta promover el desarrollo del talento nacional y crear condiciones para que la innovación tenga un mayor impacto en la productividad, la educación, la seguridad y la competitividad del país.

La iniciativa busca resolver uno de los desafíos más comunes de las organizaciones que crecen rápidamente: la dispersión de la información entre diferentes plataformas y documentos. A medida que Nubank amplió sus operaciones en América Latina y alcanzó una base de 135 millones de clientes, también aumentó el volumen de datos y la dificultad para acceder al conocimiento generado por sus equipos.

Con Slackbot, los empleados pueden localizar en cuestión de segundos información relacionada con proyectos, decisiones técnicas, contratos o procesos internos sin necesidad de revisar múltiples sistemas o contactar directamente a quienes participaron en esos trabajos.

Uno de los ejemplos compartidos por Salesforce muestra cómo, durante una revisión urgente de un proveedor, el asistente reunió en una sola consulta el contrato más reciente, las aprobaciones presupuestales y la evaluación de riesgos. Lo que antes podía tomar varios días quedó resuelto en pocas horas gracias a la disponibilidad inmediata de la información.

Una IA pensada para conectar equipos

Además de facilitar las búsquedas, Slackbot incorpora funciones de traducción y reescritura automática. Esto resulta especialmente útil para una organización como Nubank, cuyos equipos trabajan simultáneamente en portugués, español e inglés.

La herramienta permite que los colaboradores consulten documentos, participen en conversaciones y compartan información sin que el idioma represente una barrera. De esta manera, la empresa busca mantener la velocidad de respuesta entre sus equipos distribuidos en distintos países de la región.

Para Salesforce, el objetivo no es únicamente sumar más herramientas de inteligencia artificial, sino integrarlas de manera que trabajen coordinadamente. Según explicó Daniel Hoe, vicepresidente de Marketing de Salesforce para América Latina, muchas organizaciones planean incorporar múltiples agentes de IA, pero si estos funcionan de manera aislada pueden generar más fragmentación que productividad.

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La estrategia presentada con Nubank apunta precisamente a que la inteligencia artificial actúe como un punto de acceso común al conocimiento de la organización, permitiendo que los empleados encuentren rápidamente la información que necesitan para continuar con su trabajo.

El anuncio también refleja una tendencia creciente en el sector financiero, donde la inteligencia artificial comienza a utilizarse no solo para mejorar la atención al cliente, sino también para optimizar procesos internos, reducir tiempos de respuesta y apoyar la coordinación entre equipos distribuidos en diferentes mercados.

Aunque esta implementación está enfocada en el funcionamiento interno de Nubank, muestra cómo las entidades financieras empiezan a integrar asistentes inteligentes en sus operaciones cotidianas con el propósito de acelerar la toma de decisiones y aprovechar de forma más eficiente el conocimiento generado dentro de la organización.

Vivimos una paradoja tecno-social sin precedentes. Mientras el aprendizaje autónomo gana relevancia como motor de la empleabilidad, no es la tecnología la que redefine por sí sola el mundo laboral. Son las personas, su capacidad de adaptación y su actitud frente al cambio las que determinan el ritmo de la transformación. En un entorno marcado por la aceleración tecnológica, la respuesta humana sigue siendo el principal factor diferencial.

El panorama actual evidencia una contradicción. Mientras el acceso a herramientas digitales avanzadas se ha democratizado como nunca antes, muchos profesionales permanecen inmóviles, esperando instrucciones. En una economía impulsada por la inteligencia artificial (IA) y las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC), la automatización ya optimiza procesos, transforma tareas y fortalece la toma de decisiones.

En este contexto, la pasividad dejó de ser una opción viable. La frontera entre la vigencia profesional y la obsolescencia laboral ya no depende de los conocimientos acumulados en el pasado. Hoy se define por la velocidad con la que cada persona es capaz de aprender, adaptarse e incorporar nuevas competencias para responder a las exigencias del entorno.

Durante el proceso de investigación y coautoría del libro Desarrolla tus habilidades y potencia tu vida. Vol. 2, desarrollado en el Politécnico Grancolombiano, surgió una conclusión difícil de ignorar. El principal desafío de la empleabilidad actual no radica en la ausencia de oportunidades, sino en la dificultad de muchos profesionales para evolucionar al mismo ritmo que exige el mercado laboral.

El aprendizaje autónomo impulsa la nueva empleabilidad

Durante décadas, la empleabilidad se entendió como una condición relativamente estable. Obtener un título universitario o una certificación profesional representaba una garantía suficiente para desarrollar una carrera laboral. Sin embargo, ese paradigma ha sido reemplazado por un modelo dinámico que exige actualización constante y capacidad de adaptación permanente.

Las transformaciones del mercado lo demuestran con claridad. Organizaciones como Amazon, Microsoft y Netflix no solo han evolucionado sus modelos de negocio y su infraestructura tecnológica. También han redefinido el perfil del talento que buscan atraer, desarrollar y retener dentro de sus organizaciones.

Estas compañías mantienen su capacidad de innovación porque sus equipos aprenden y evolucionan de forma continua. La adaptación ya no constituye una característica diferenciadora; se ha convertido en una condición indispensable. Cada vez es más evidente que la vigencia profesional depende de la capacidad para reinventarse frente a escenarios cambiantes.

En este escenario, el aprendizaje autónomo deja de ser una competencia complementaria para convertirse en la base de la empleabilidad moderna. Se trata de la capacidad que permite comprender, adoptar y aprovechar tecnologías emergentes como la inteligencia artificial, transformando el conocimiento en una herramienta práctica para generar valor.

Sin esta capacidad de actualización permanente, incluso las herramientas tecnológicas más avanzadas pierden buena parte de su potencial. La innovación solo produce resultados cuando está acompañada por profesionales capaces de aprender, interpretar los cambios y responder de manera efectiva a las nuevas exigencias del entorno.

El desafío para la educación y el compromiso del profesional

La academia enfrenta una realidad que no puede ignorar. Existe el riesgo de seguir formando profesionales para un mercado que ya no existe. Mientras muchas instituciones continúan priorizando la evaluación de conocimientos estáticos, las organizaciones demandan pensamiento crítico, capacidad de adaptación y disposición para aprender de manera continua.

El sector productivo ya transformó sus reglas de juego y la frontera tecnológica sigue avanzando. Sin embargo, persiste la creencia de que finalizar un programa académico equivale a estar completamente preparado para el mundo laboral. Hoy, el título profesional representa apenas el punto de partida de un proceso de aprendizaje que debe mantenerse durante toda la vida.

Por esta razón, la empleabilidad contemporánea ya no puede entenderse como un beneficio garantizado por las credenciales obtenidas en el pasado. Se construye día a día mediante la curiosidad, la disciplina y la decisión consciente de mantenerse actualizado frente a los cambios que plantea el entorno.

No se trata de acumular títulos de manera indefinida. El verdadero reto consiste en desarrollar la capacidad de aprender continuamente, cuestionar lo conocido y adaptarse a escenarios cada vez más cambiantes. La formación permanente ya no es una elección reservada para algunos sectores, sino una necesidad transversal para cualquier profesional.

En una economía caracterizada por la aceleración tecnológica y la volatilidad del mercado, el aprendizaje autónomo dejó de ser una ventaja competitiva. Se ha convertido en una necesidad para quienes buscan mantener su relevancia profesional y responder a las demandas de un mercado laboral cada vez más influenciado por la inteligencia artificial.

Imagen: Generada por ENTER.CO con IA (ChatGPT)

Sin embargo, al revisar las propuestas conocidas hasta ahora surge una pregunta que todavía no tiene una respuesta clara: ¿cómo piensa lograrlo?

Aunque los planteamientos incluyen referencias frecuentes a la innovación y a la inteligencia artificial, la mayoría de las propuestas permanecen en un nivel general y no explican aspectos fundamentales como fuentes de financiación, cronogramas de ejecución, indicadores de cumplimiento o reformas institucionales necesarias para convertir esas ideas en políticas públicas.

La inteligencia artificial como eje del discurso

Uno de los temas más repetidos en las intervenciones públicas de De la Espriella es la inteligencia artificial.

El presidente electo ha señalado que esta tecnología debe incorporarse en distintos procesos del Estado para mejorar la eficiencia, reducir costos y modernizar la administración pública. La propuesta sigue una tendencia que ya se observa en países como Estonia, Singapur o Emiratos Árabes Unidos, donde la automatización y el uso de algoritmos forman parte de la gestión gubernamental.

El problema no está en la intención, sino en la falta de detalles.

Durante una entrevista en la que fue consultado sobre cómo modernizaría el sistema nacional de ciencia, tecnología e innovación, De la Espriella respondió que había que incorporar inteligencia artificial. Sin embargo, no explicó qué programas desarrollaría, qué entidades liderarían la transformación, cuánto costaría el proceso ni cuáles serían los resultados esperados.

La respuesta dejó la impresión de que la inteligencia artificial aparecía más como una solución general que como una política estructurada.

Para especialistas en innovación, la adopción de IA requiere mucho más que la compra de software o la automatización de trámites. Implica infraestructura tecnológica, formación de talento, marcos regulatorios, protección de datos, ciberseguridad y mecanismos de evaluación permanentes.

El gran vacío: ciencia e innovación

Otro punto que llama la atención es la ausencia de una estrategia robusta para fortalecer el sistema nacional de ciencia y tecnología.

Colombia arrastra desde hace años un rezago en inversión para investigación y desarrollo. Las cifras oficiales muestran que el país destina una proporción de su Producto Interno Bruto considerablemente menor a la de economías líderes en innovación e incluso por debajo de varios países de América Latina.

Pese a ese panorama, las propuestas conocidas del presidente electo no incluyen metas específicas sobre incremento de inversión en investigación científica, creación de centros tecnológicos, fortalecimiento de universidades o programas masivos para transferencia de conocimiento hacia las empresas.

Sin estos elementos, resulta difícil evaluar si la transformación tecnológica propuesta tendría la capacidad de generar cambios estructurales en la economía.

Educación: objetivos claros, ejecución incierta

La educación también ocupa un lugar dentro del proyecto político.

El planteamiento apunta a mejorar la calidad educativa y preparar a los estudiantes para un mercado laboral cada vez más digitalizado. La meta es coherente con una realidad evidente: la demanda de profesionales en áreas como programación, análisis de datos, inteligencia artificial y ciberseguridad continúa creciendo en todo el mundo.

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No obstante, las propuestas disponibles no explican cómo se transformarán los currículos escolares, cómo se capacitará a los docentes o de dónde saldrán los recursos para ampliar la conectividad en regiones apartadas.

La experiencia internacional demuestra que los procesos de digitalización educativa suelen requerir inversiones sostenidas durante varios gobiernos, además de coordinación entre ministerios, universidades y sector privado.

Ambiente y desarrollo económico

Las propuestas del presidente electo también incluyen una visión favorable a la explotación de recursos naturales como mecanismo para impulsar el crecimiento económico.

Ese enfoque podría generar tensiones con el Ministerio de Ambiente y las entidades encargadas de otorgar licencias ambientales, especialmente si el objetivo es acelerar proyectos mineros, energéticos o de infraestructura.

La discusión no es menor. Una parte importante de los ingresos fiscales del país depende de estos sectores, pero cualquier flexibilización de procesos regulatorios podría enfrentar cuestionamientos relacionados con sostenibilidad y protección ambiental.

Una visión ambiciosa que necesita más detalles

Las propuestas tecnológicas de Abelardo de la Espriella parten de un diagnóstico ampliamente compartido: Colombia necesita aumentar su productividad, modernizar el Estado, fortalecer la innovación y aprovechar las oportunidades de la inteligencia artificial.

La dificultad aparece cuando se analizan los mecanismos para alcanzar esos objetivos.

Hasta ahora, los documentos públicos y las declaraciones conocidas presentan una visión ambiciosa, pero todavía dejan interrogantes sobre financiación, ejecución y metas verificables.

En política pública, la diferencia entre una intención y una estrategia suele estar en los detalles. Y precisamente esos detalles son los que aún faltan para determinar si la transformación tecnológica planteada por el presidente electo puede convertirse en una realidad o quedarse en una promesa de campaña.

Ahora bien, como dijimos, la viabilidad de las propuestas dependerá de enormes reformas legales y financieras; los principales riesgos son la falta de presupuestos definidos, posibles choques con mandatos constitucionales (especialmente en ambiente y educación) y la oposición social a cambios abruptos. En todo caso, la información oficial es limitada y las fuentes independientes resaltan que muchas iniciativas se sustentan en eslóganes más que en planes técnicos publicados, por lo que algunas afirmaciones deberán calificarse como “no especificado” en ausencia de datos concretos (por ejemplo, presupuestos de cada programa o cronogramas detallados).

Colombia define hoy un nuevo Presidente y desde el sector privado se presenta una propuesta que pone a la tecnología para el desarrollo económico en el centro de la discusión. Su apuesta es ambiciosa: que el país crezca más del 5 % anual durante doce años, duplique el ingreso por persona y, sobre todo, cambie de raíz de qué vive Colombia.

Hagamos una cuenta rápida. Colombia viene creciendo alrededor del 2,6% al año. Suena bien hasta que uno entiende lo que significa: a ese ritmo, la economía apenas alcanza para no retroceder. No hay plata nueva para transformar nada de fondo. Es como pedalear con todas las fuerzas para quedarse en el mismo sitio.

La frase que resume todo el plan es esta: pasar de la extracción a la transacción. Traducido: dejar de depender de sacar cosas de la tierra (petróleo, carbón, café) y empezar a vender conocimiento, servicios y productos difíciles de copiar.

Tecnología para el desarrollo económico en Colombia: la apuesta por la sofisticación

Acá está el giro mental más importante del documento, y vale la pena entenderlo bien.

Durante décadas, el manual del desarrollo decía que los países pobres compiten por ser los más baratos: mano de obra barata, fábricas que ensamblan lo que diseñan otros. En documento dice que esa carrera ya está perdida —siempre habrá alguien más barato— y propone lo contrario: competir por resolver problemas que otros no pueden o no quieren resolver.

Lo explican con una metáfora prestada del economista de Harvard Ricardo Hausmann que es bastante clara: la economía es como un juego de Scrabble. Las letras son las capacidades de un país (su gente preparada, su infraestructura, sus leyes). Los productos son las palabras que uno puede formar con esas letras. Si solo tienes letras simples, solo armas palabras simples y baratas. El truco del desarrollo no es producir más café (más de la misma palabra), sino conseguir letras nuevas para armar palabras que el mundo pague caro.

La pregunta clave: ¿cuándo debe meterse el Estado?

Acá el documento mete el dedo en una de las peleas eternas de la economía, y la resuelve de una forma sorprendentemente práctica.

De un lado está la visión del estratega colombiano Alejandro Salazar: la buena estrategia no se planea desde un escritorio, se descubre mirando qué empresas ya están ganando en el mercado por sí solas. El Estado debe desconfiar de su propia capacidad de “elegir ganadores” y limitarse a quitar trabas.

Del otro lado está la economista Mariana Mazzucato, que sostiene lo contrario: casi ninguna tecnología grande (el GPS, el internet, la pantalla táctil de tu celular) habría existido si el Estado no hubiera puesto la plata de riesgo antes de que el sector privado se atreviera.

¿Quién tiene razón?: no se contradicen si entiendes que juegan en canchas distintas. La regla queda así de simple:

¿Ya existe una empresa colombiana ganando en eso sin ayuda? Entonces aplica Salazar: el Estado solo quita los            obstáculos (impuestos, burocracia). ¿No existe todavía y el riesgo es enorme? Entonces aplica Mazzucato: el Estado            arranca el motor.

Y para que esa ayuda estatal no termine en corrupción —el miedo de cualquier colombiano—, el documento le suma una lección de Corea (el llamado “control recíproco”, que veremos más adelante): la plata pública solo fluye contra metas medibles, y si no se cumplen, se corta. Apoyo con condiciones, no cheques en blanco.

Las seis apuestas (y por qué están en ese orden)

El documento no se queda en la teoría. Pone seis sectores sobre la mesa y, lo más interesante, los ordena por prioridad con un criterio claro: cuánta plata hay que meter, qué tan listo está el país, qué tan rápido entran dólares y qué tan difícil es que otro país nos copie.

1. Software y servicios digitales (KPO). El favorito. Colombia ya exporta servicios tecnológicos, no necesita fábricas carísimas y comparte zona horaria con Estados Unidos. La idea es subir de escalón: pasar de los call centers a cosas más sofisticadas como análisis de datos y arquitectura de software.
2. Ciberseguridad. Esta es ingeniosa. Como Colombia ha sido tan atacada digitalmente, sus bancos (Bancolombia, Grupo Aval) y empresas como Ecopetrol tuvieron que volverse expertos en defenderse. Ese conocimiento “curtido en batalla” es justamente lo que las empresas de Estados Unidos y Europa quieren comprar. Y como Colombia es socio de la OTAN, hay una barrera de confianza que un competidor en Asia no tiene.
3. Logística y ensamblaje (nearshoring). Aprovechar que las empresas gringas quieren proveedores cerca y que Colombia tiene puertos en dos océanos.
4. Silicio e hidrógeno verde. Más sobre esto en un momento.
5. Turismo de alto valor (salud, naturaleza), no el turismo masivo y barato.
6. Computación cuántica. La apuesta más futurista: no fabricar las máquinas (eso cuesta miles de millones), sino formar a los programadores que las van a operar.

La lógica que conecta todo es elegante: las apuestas baratas y rápidas (software, ciberseguridad) generan los dólares que después financian las apuestas caras y lentas (silicio, cuántica). Sin las primeras, las segundas nunca arrancan.

El debate del momento: ¿centros de datos de IA?

Como buen documento de 2026, no podía ignorar la fiebre de la inteligencia artificial. Algunas voces del sector eléctrico proponen que Colombia atraiga centros de datos de IA aprovechando su energía hidroeléctrica “limpia”.

El documento responde con un matiz que conviene tener claro, porque mezcla dos cosas distintas. Una cosa son los centros de datos que necesitan estar cerca del usuario (para que las apps respondan rápido): ahí Colombia sí es competitiva, y de hecho Google ya construye uno en el Valle del Cauca y Amazon activó infraestructura en Bogotá. Otra cosa muy distinta son los gigantescos centros de entrenamiento de modelos de IA, que tragan electricidad sin parar. Y ahí aparece la trampa: la misma energía hidroeléctrica que se vende como ventaja es la debilidad, porque cuando llega El Niño y bajan los embalses, el país entra en alerta de racionamiento. Un centro de datos no se puede “apagar” durante una sequía.

Conclusión del documento: los centros de datos son infraestructura que ayuda, no la apuesta principal. Sensato.

¿Y los semiconductores? Cuidado con la palabra “vidrio”

Acá hay una de las partes más finas. Algunos sectores sueñan con que Colombia fabrique semiconductores (los chips de los celulares y computadores), y citan como prueba de capacidad a Tecnoglass, la empresa barranquillera que exporta vidrio y ventanas a Estados Unidos y cotiza en la Bolsa de Nueva York.

El documento pone los pies en la tierra: el vidrio de una ventana y el silicio de un chip se parecen tanto como una olla de aluminio y el fuselaje de un avión. Comparten material, pero no la cadena de conocimiento. Un chip exige una pureza de “nueve nueves” (99,9999999%) y fábricas de 15.000 millones de dólares.

Pero —y aquí está lo inteligente— Tecnoglass sí tiene un papel real, solo que en otro lado: en los paneles solares. Un panel necesita vidrio especial de bajo hierro en su cara frontal y estructura de aluminio, dos cosas muy cercanas a lo que Tecnoglass ya hace. La lección es que el panel solar no es un solo negocio, sino una cadena con varios eslabones, y Colombia puede meterse en los eslabones donde ya tiene campeones, sin pretender fabricar la celda.

La lección coreana (con asterisco)

El documento estudia a los “tigres asiáticos” —Vietnam, Taiwán y especialmente Corea del Sur— para aprender, no para copiar.

De Corea rescata una idea poderosa: cuando el Estado apoyaba a las empresas, no les regalaba la plata. Les daba crédito barato a cambio de cumplir metas de exportación concretas, y si no cumplían, se acababa el apoyo. A eso lo llaman “control recíproco” y es la receta para que la ayuda estatal no termine en corrupción y favores.

Pero el documento es honesto con el asterisco: Corea logró eso siendo, en buena parte, una dictadura. Colombia no puede ni debe copiar eso. La propuesta es lograr la misma disciplina pero por la vía democrática: metas públicas y auditables que cualquier ciudadano pueda revisar.

Y hay una ventaja colombiana que el documento celebra: Corea sufre el “síndrome de Galápagos”: empresas como Naver o Kakao son gigantes en casa pero invisibles afuera, porque crecieron mirando solo su mercado interno. Colombia, al ser un mercado mediano que necesita exportar desde el día uno y que comparte idioma y horario con mercados grandes, nace mirando hacia afuera. Inmune al Galápagos.

El verdadero cuello de botella: la política, no la economía

Si todo esto suena lógico, ¿por qué no se ha hecho? El documento da una respuesta que duele: el problema de Colombia no es la falta de ideas, sino lo que llama “la tragedia de la planeación”. El país se la pasa haciendo planes maravillosos que nadie ejecuta porque cada gobierno empieza de cero.

Y aquí está, quizás, la tesis más importante de todo el documento: la gobernanza no es el cierre ni un detalle de implementación, es la condición de la que depende todo lo demás. De nada sirve la mejor estrategia de software, ciberseguridad o silicio verde si las reglas del juego cambian cada cuatro años. Ninguna empresa seria —ni colombiana ni extranjera— invierte a diez años en un país donde no sabe si la política seguirá en pie tras la próxima elección. La estabilidad es, literalmente, la materia prima de la inversión de largo plazo.

Por eso la propuesta termina con la pieza más difícil: un “Pacto de Consenso Estratégico” a doce años. Es decir, que las principales ciudades y fuerzas políticas se pongan de acuerdo en una hoja de ruta que sobreviva a los cambios de gobierno, blindada por instituciones independientes como el Banco de la República y la Corte Constitucional. La idea es lograr la constancia que tuvieron los países asiáticos —que sostuvieron su rumbo por décadas— pero sin renunciar a la democracia. Las ciudades compiten entre sí por ser el mejor polo de innovación, pero todas dentro de la misma cancha y por doce años.

En resumen

La apuesta es clara: Colombia tiene “letras de Scrabble” que no ha sabido usar —talento tecnológico repartido en varias ciudades, expertos en ciberseguridad, energía limpia, ubicación privilegiada— y podría armar “palabras” mucho más valiosas que las que vende hoy. El obstáculo no es la capacidad, es la constancia.

¿Suena ambicioso? Sí. ¿Imposible? Vietnam y Corea estaban peor que Colombia hace sesenta años. La diferencia, según este documento, no estará en los recursos, sino en si el país es capaz de mantener un rumbo por más de un periodo presidencial.

Este artículo está basado en un documento de estrategia económica de circulación privada, concebido como borrador para discusión. Las cifras citadas provienen del DANE, el Banco Mundial, el Ministerio de Comercio y la OCDE.

Imagen: ENTER.CO / Generada con IA (ChatGPT)

Fedesoft, el gremio que reúne a empresas de software y tecnologías de la información, presentó una agenda para el próximo gobierno con una advertencia de fondo. Aunque Colombia ha logrado construir una industria tecnológica que mueve más de $61 billones al año y genera más de 406.000 empleos formales, el país podría perder impulso si no toma decisiones que permitan acelerar la innovación, formar más talento especializado y mejorar las condiciones para competir en mercados internacionales.

La discusión aparece en un momento particular. La inteligencia artificial está transformando industrias completas, las empresas demandan cada vez más perfiles tecnológicos y varios países de América Latina compiten por atraer inversión y compañías del sector digital.

Sin embargo, Colombia sigue enfrentando desafíos que la industria considera urgentes. Entre ellos están la escasez de talento especializado, las limitaciones en investigación y desarrollo, los problemas de conectividad y una carga tributaria que, según el gremio, resta competitividad frente a otros mercados de la región.

La preocupación por los trabajadores que no existen

Uno de los datos que más inquieta al sector es la proyección de una brecha superior a 85.000 profesionales tecnológicos para 2026.

En otras palabras, las empresas podrían necesitar miles de desarrolladores, expertos en datos, especialistas en inteligencia artificial y profesionales digitales que simplemente no estarán disponibles en el mercado laboral.

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Por esa razón, buena parte de las propuestas presentadas por Fedesoft están relacionadas con educación y empleo. El gremio plantea fortalecer la enseñanza de competencias digitales desde edades tempranas, actualizar programas académicos y ampliar las oportunidades de formación para quienes necesitan adquirir nuevas habilidades tecnológicas.

También propone incentivos para estimular la contratación de talento especializado y medidas para atraer profesionales extranjeros o facilitar el regreso de colombianos que hoy trabajan en otros ecosistemas tecnológicos.

La apuesta para que Colombia no pierda terreno

La agenda también pone sobre la mesa una discusión económica. Para Fedesoft, el desarrollo tecnológico no debería verse únicamente como un asunto del sector TI, sino como una herramienta para aumentar la productividad de industrias tan diversas como la manufactura, el comercio, la salud o los servicios.

Por eso plantea beneficios para proyectos de innovación, inteligencia artificial y desarrollo tecnológico, además de mecanismos para facilitar el acceso a inversión para startups y empresas emergentes.

La propuesta incluye además fortalecer la ciberseguridad nacional, impulsar la digitalización de las mipymes y utilizar las compras públicas como una herramienta para promover soluciones desarrolladas por empresas innovadoras.

Con las elecciones presidenciales acercándose, la industria tecnológica busca instalar una discusión que hasta ahora ha ocupado un lugar secundario en el debate político. Su argumento es sencillo: la tecnología ya no es una actividad aislada dentro de la economía colombiana. Para el sector, las decisiones que tome el próximo gobierno en esta materia influirán directamente en la capacidad del país para generar empleo, atraer inversión y competir en una región que avanza cada vez más rápido hacia la digitalización.

Cada vez me cuesta más aceptar esa idea cómoda de que la tecnología es solo una herramienta en nuestra sociedad. Me parece ingenua. Lo que veo, lo que vivimos, es otra cosa: detrás de muchas de nuestras decisiones opera el poder de los algoritmos, moldeando comportamientos, percepciones y formas de relacionarnos con el mundo. Y lo más inquietante es que muchas veces ni siquiera lo notamos.

Todo esto lo pude entender y analizar cuando escribí el libro Gestos, tecnologías y sociedades, con la Editorial Politécnico Grancolombiano. Esa intuición dejó de ser una sospecha y se volvió evidencia. No se trataba de percepciones aisladas, sino de patrones claros que ya estaban reorganizando la vida cotidiana.

Lo primero que tenemos que entender es la fractura silenciosa que vivimos, porque el tiempo y el espacio dejaron de ser lo que eran. Hoy vivimos en la presión constante del “ahora o nunca”, en una simultaneidad que no deja margen para procesar lo que ocurre. Todo ocurre al mismo tiempo, y esa velocidad no solo transforma lo que hacemos, sino cómo pensamos, sentimos e incluso cómo habitamos la realidad.

Pero el cambio más profundo no es ese. Es entender que esta transformación no es solo cultural, también es económica. Los datos y la atención se convirtieron en el centro del sistema. Ya no somos solo usuarios, somos materia prima. Comportamientos, emociones y hábitos: todo se registra, se procesa y se convierte en valor dentro de arquitecturas algorítmicas que no son neutrales.

Y ahí aparece una de las tensiones más inquietantes: estamos rodeados de información, pero cada vez más desorientados. El dato reemplaza al relato y la acumulación sustituye al sentido. Sabemos más cosas, pero entendemos menos. Y eso impacta cómo decidimos, cómo participamos y cómo construimos lo común.

El poder de los algoritmos en la forma en que pensamos y tomamos decisiones

Lo veo en lo cotidiano, en el aula, en las conversaciones: discursos polarizados, información manipulada y emociones activadas estratégicamente. Las redes no son solo espacios de encuentro, son escenarios de poder donde algoritmos invisibles organizan lo que vemos, jerarquizan lo que importa y, muchas veces, determinan lo que creemos que es verdad.

Y, sin embargo, quedarnos en una lectura fatalista sería insuficiente. También hay fracturas en el sistema. El activismo digital ha demostrado que la tecnología puede abrir espacios de resistencia, movilizar causas y reconfigurar discusiones públicas.

Ahí es donde, como profesor, siento que está el punto clave. No se trata de aceptar o rechazar la tecnología, como si fuera una decisión simple. Se trata de comprenderla críticamente, de interrogarla, de dejar de ser usuarios pasivos para asumir que estamos atravesados por estructuras que influyen en lo que pensamos que somos.

Porque si algo me dejó claro este proceso es que la tecnología no está afuera, ni es inocente. Está redefiniendo la comunicación, reorganizando el poder y reconfigurando la vida misma. Y lo más importante es que, si no nos detenemos a cuestionarla, alguien más ya decidió por nosotros qué ver, qué pensar y hasta qué creer.

Imagen: Generada con IA (ChatGPT)

En aquel momento, él y su socio identificaron algo que parecía simple, pues las empresas necesitaban entender la tecnología antes de adoptarla. Comenzaron enseñando marketing digital y analítica. Once años después, la conversación con sus clientes gira alrededor de una pregunta mucho más compleja, ¿qué ocurre cuando la inteligencia artificial entra a trabajar junto a las personas?

Hoy Aristizábal es cofundador y CEO de Geekboss, una consultora enfocada en transformación digital e inteligencia artificial. En conversación con ENTER.CO explicó cómo pasó de capacitar equipos en herramientas digitales a acompañar compañías que intentan reorganizarse alrededor de una tecnología que ya está modificando cargos, procesos y habilidades laborales.

La discusión sobre inteligencia artificial suele reducirse a una pregunta: ¿las máquinas reemplazarán a las personas? Para Aristizábal, esa conversación está dejando por fuera algo más importante: la relación entre tecnología y talento humano.

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“La tecnología tiene mucho poder, pero la magia todavía la estamos haciendo los seres humanos”, afirmó.

Su planteamiento parte de una idea sencilla, la inteligencia artificial puede acelerar procesos, analizar grandes cantidades de información y producir contenido, pero sigue necesitando personas capaces de interpretar contextos, entender emociones y tomar decisiones.

Ese cambio ya se siente en múltiples profesiones; hoy un comunicador puede producir piezas gráficas, un periodista puede apoyarse en herramientas para resumir entrevistas y una persona sin conocimientos técnicos puede construir parte de una página web utilizando asistentes inteligentes. Más que reemplazar funciones completas, la tecnología está expandiendo capacidades.

Del trabajo operativo al pensamiento estratégico

Durante años, las empresas usaron automatización para resolver tareas repetitivas. Programar procesos, organizar archivos, construir reportes o mover información eran parte de ese proceso. Con la llegada de la inteligencia artificial generativa, las posibilidades crecieron.

Ahora las compañías utilizan sistemas capaces de redactar documentos, generar campañas, resumir reuniones, procesar datos y proponer soluciones. Eso también cambia la manera como las organizaciones empiezan a medir el valor del trabajo humano.

“Nos van a pagar por pensar estratégicamente, por pensar creativamente y no por sentarnos a hacer cosas de cero”, aseguró Aristizábal durante la conversación.

Ese cambio ya impacta áreas como marketing, publicidad, comunicación y creación de contenido. Geekboss participó recientemente en la transformación de una agencia de publicidad colombiana que decidió revisar cada proceso para identificar qué actividades debían seguir haciendo las personas y cuáles podían apoyarse en inteligencia artificial.

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La meta no era reducir equipos. La apuesta consistía en reorganizar funciones y liberar tiempo para actividades de mayor valor. Según explica Aristizábal, el resultado fue un aumento importante en productividad sin necesidad de despidos.

Eso también modifica cuáles habilidades empiezan a ganar relevancia. Para el CEO de Geekboss, competencias como pensamiento crítico, creatividad, empatía, liderazgo y comunicación tendrán cada vez más peso en un mercado donde las tareas operativas pueden automatizarse con mayor facilidad.

Incluso considera que colegios y universidades deberían dedicar más tiempo a enseñar capacidades humanas y pensamiento crítico. Saber preguntar, interpretar información y evaluar respuestas se está convirtiendo en una habilidad laboral tan importante como manejar herramientas digitales.

Los errores que están cometiendo las empresas con la inteligencia artificial

La rapidez con la que las organizaciones están adoptando inteligencia artificial también está generando errores frecuentes.

El primero ocurre cuando las empresas compran tecnología antes de entender qué problema intentan resolver. Muchas implementan plataformas o agentes virtuales porque sienten presión por innovar, pero después descubren que no saben dónde utilizarlos realmente.

Otro error frecuente aparece en servicio al cliente. Aunque muchas compañías intentan automatizar la atención, los usuarios siguen buscando interacción humana cuando enfrentan problemas complejos.

Después de participar en múltiples implementaciones de chatbots, Aristizábal identificó algo repetitivo: una de las palabras que más escriben las personas es “asesor”.

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“La mayoría de las veces las personas quieren sentirse escuchadas primero y después resolver el problema”, explicó.

También advierte sobre otro fenómeno: la obsesión por producir contenido masivamente. La inteligencia artificial facilita crear publicaciones, correos, imágenes y textos en minutos, pero esa facilidad está llenando internet de información repetitiva y mensajes similares.

Para Aristizábal, las marcas que se diferenciarán no serán necesariamente las que produzcan más contenido, sino las que logren conectar mejor con las personas.

La conversación también alcanza temas como polarización y desinformación. Herramientas de escucha digital permiten analizar conversaciones, identificar tendencias y detectar comportamientos sospechosos en redes sociales. Sin embargo, insiste en que ninguna tecnología reemplaza el criterio humano.

Por eso, mientras las máquinas aprenden a escribir, analizar datos y automatizar tareas, las empresas empiezan a descubrir algo inesperado: aquello que sigue siendo difícil de automatizar —la empatía, la creatividad y la capacidad de comprender a otras personas— podría convertirse precisamente en lo más valioso.

Mientras el mercado exige resultados medibles, muchas organizaciones todavía están tratando de descubrir cómo integrar estas tecnologías dentro de su operación diaria. El reto ya no pasa por tener acceso a herramientas de IA, sino por evitar errores que están frenando proyectos completos.

Para expertos de SONDA, compañía especializada en transformación digital, la conversación empresarial comenzó a cambiar. Ahora la prioridad no es únicamente implementar inteligencia artificial, sino demostrar que esas inversiones producen mejoras reales en productividad, automatización y operación.

En Colombia, esta discusión toma fuerza porque el país proyectó inversiones por $479.273 millones hasta 2030 para fortalecer capacidades nacionales relacionadas con inteligencia artificial. Sin embargo, tener recursos disponibles no garantiza implementaciones exitosas.

Muchas compañías siguen en fases de prueba, realizando pilotos o experimentando con automatización antes de escalar proyectos más grandes.

Comprar tecnología sin saber para qué usarla

Uno de los problemas más frecuentes aparece cuando las organizaciones adoptan inteligencia artificial por presión competitiva y no porque exista una necesidad clara.

La velocidad con la que llegaron asistentes generativos, automatización inteligente y agentes capaces de ejecutar tareas creó una sensación de urgencia. El resultado: empresas adquiriendo soluciones sin definir primero objetivos, indicadores o procesos internos.

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Desde SONDA advierten que una herramienta avanzada no corrige por sí sola problemas operativos existentes. Si los procesos ya presentan fallas, la IA puede terminar amplificando esas ineficiencias.

La compañía también identifica una diferencia importante entre organizaciones que comenzaron su transformación tecnológica antes del auge de la IA y aquellas que todavía trabajan con sistemas fragmentados o procesos poco integrados. Cuanto más preparada está una empresa tecnológicamente, mayores probabilidades tiene de capturar valor.

Los datos y la cultura empresarial siguen siendo el gran obstáculo

Muchos proyectos de inteligencia artificial no se detienen por falta de tecnología, sino por problemas internos.

La calidad de los datos aparece entre las principales barreras. Sistemas desconectados, información incompleta o registros duplicados afectan directamente el desempeño de modelos y automatizaciones.

Otro obstáculo frecuente es asumir que la IA pertenece únicamente al área tecnológica. Cuando las áreas operativas, comerciales o de atención al cliente quedan por fuera, la adopción suele ser más lenta y genera resistencia dentro de los equipos.

La medición también sigue siendo un punto débil. Muchas organizaciones implementan herramientas sin definir cómo evaluarán productividad, ahorro de tiempo o impacto financiero.

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Desde su experiencia, SONDA asegura que actualmente trabaja en iniciativas relacionadas con automatización, desarrollo acelerado de software y agentes inteligentes para distintas industrias, utilizando tecnologías de IA generativa y plataformas cloud.

Mientras tanto, las inversiones continúan creciendo. Según cifras citadas por la industria tecnológica, 96 % de las organizaciones planea aumentar sus inversiones en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses.

Eso significa que el mercado está entrando en una nueva etapa: menos interés por experimentar y más presión por demostrar resultados.

Si tu empresa quiere evitar errores frecuentes, el mensaje parece sencillo: antes de implementar inteligencia artificial, necesitas procesos ordenados, datos confiables y objetivos claros. Sin eso, incluso la herramienta más avanzada puede quedarse solo como otra prueba piloto.

La discusión ocurre en un momento en que la adopción tecnológica empieza a reflejarse en cifras económicas. Datos presentados durante el evento, basados en el informe AI Sprinters elaborado por el BID para Google, estiman que la inteligencia artificial podría aportar entre 7.203 y 13.599 millones de dólares anuales a la economía colombiana, con manufactura, comercio y salud entre los sectores con mayor potencial.

Más allá de las proyecciones, el evento dejó algo claro. La carrera ahora está en convertir la inteligencia artificial en productividad.

La IA deja la fase experimental

Durante el encuentro, varias empresas colombianas mostraron cómo pasaron de experimentar con modelos de IA a integrarlos dentro de operaciones diarias.

Uno de los casos presentados fue Wolkvox. La compañía aseguró que logró automatizar el 80 % de las consultas básicas de clientes mediante infraestructura basada en inteligencia artificial y servicios en la nube. La transformación también acompañó su expansión internacional, que hoy llega a 17 países.

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En el sector de consumo masivo, Altipal implementó un agente llamado Mary para atender procesos relacionados con más de 150.000 clientes. El sistema combina capacidades de voz, análisis de datos en tiempo real y seguimiento logístico para responder solicitudes de forma automatizada.

Farmatodo también mostró avances en el uso de infraestructura de datos e inteligencia artificial para optimizar inventarios y procesos operativos, mientras ETB presentó cómo integró herramientas colaborativas y análisis inteligente para acelerar la toma de decisiones internas.

La coincidencia entre todos los casos fue evidente. La inteligencia artificial empieza a medirse menos por promesas y más por resultados operativos.

La nueva competencia está en construir agentes inteligentes

Buena parte del Summit estuvo centrada en la llamada IA agéntica, un modelo que busca ir más allá de asistentes conversacionales tradicionales.

La idea consiste en crear sistemas capaces de ejecutar tareas complejas, consultar información empresarial, interactuar con múltiples aplicaciones y resolver procesos de varios pasos sin intervención constante de personas.

Para sostener esa evolución, Google presentó nuevas capacidades de infraestructura, herramientas para conectar datos distribuidos y plataformas para crear agentes empresariales personalizados.

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Otro tema que apareció repetidamente fue la seguridad. A medida que las organizaciones integran inteligencia artificial en procesos sensibles, mantener control sobre los datos y reducir riesgos empieza a convertirse en una prioridad tan importante como desplegar modelos más avanzados.

La conversación sobre inteligencia artificial en Colombia parece haber cambiado de tono. La pregunta ya no gira únicamente alrededor de qué puede hacer la tecnología, sino qué tan rápido pueden las empresas convertirla en eficiencia, ingresos y crecimiento.

El Mundial que se jugará en México, Estados Unidos y Canadá llegará acompañado de una transformación silenciosa: la consolidación del análisis avanzado como apoyo para tomar decisiones. Hoy los datos participan en la preparación física, el estudio de rivales, el seguimiento táctico y hasta en situaciones puntuales como los penaltis.

Alemania es uno de los casos más visibles. Su trabajo con plataformas de análisis le permite reunir información de jugadores y contrincantes para convertirla en instrucciones tácticas apoyadas por videos y visualizaciones. El objetivo es reducir incertidumbre y detectar oportunidades antes de entrar al campo.

Argentina también incorporó métricas más detalladas para entender el rendimiento físico. Variables como aceleraciones explosivas, intensidad de movimientos y cambios de dirección ayudan a ajustar cargas de entrenamiento y preparación deportiva.

Del camerino a la sala de juntas

La lógica detrás de estas decisiones empezó a replicarse en el mundo empresarial. La razón es simple: los negocios también operan bajo presión, compiten por recursos limitados y necesitan reaccionar rápido.

Sin embargo, tener grandes volúmenes de información no significa automáticamente tomar mejores decisiones. Mario Cruz, Head de Datos en Axity, explica que muchas organizaciones cometen el error de iniciar procesos de modernización comprando herramientas antes de entender qué problema quieren resolver.

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Para el experto, una organización orientada por datos necesita comenzar desde las necesidades reales del negocio. Si una empresa implementa infraestructura compleja sin un objetivo definido, existe el riesgo de acumular costos sin obtener beneficios claros.

Otro elemento está relacionado con el acceso a la información. Así como un equipo necesita que todos entiendan la estrategia de juego, las empresas requieren que distintas áreas puedan interpretar y utilizar datos para actuar más rápido.

Cuando la IA depende de buenos datos

La conversación también llega inevitablemente a la inteligencia artificial. Con la expansión de modelos generativos y herramientas predictivas, muchas compañías aceleraron inversiones en automatización y análisis avanzado.

Pero existe un problema frecuente: la calidad de los datos.

Según Cruz, construir agentes de IA o automatizaciones complejas pierde valor cuando la información base tiene errores o está fragmentada entre diferentes áreas. Sin controles adecuados, distintas unidades pueden terminar trabajando con versiones distintas de la misma información.

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Por eso aparecen conceptos como gobernanza, observabilidad y responsables de datos, figuras encargadas de garantizar consistencia y trazabilidad.

En el fútbol, una estadística equivocada puede alterar una táctica. En las empresas, un dato incorrecto puede impactar presupuestos, inventarios o decisiones comerciales.

La enseñanza que deja el deporte parece sencilla: ganar no depende únicamente de tener más tecnología. La diferencia suele aparecer cuando los datos se convierten en decisiones útiles y repetibles.

La lectura surge de análisis y proyecciones compartidas por Payana, firma especializada en automatización financiera, que identifica un cambio en las prioridades corporativas frente a variables como volatilidad cambiaria, inflación y cautela en los mercados.

Los años electorales suelen venir acompañados por movimientos del dólar, prudencia empresarial y ajustes en expectativas económicas. Esa combinación obliga a las compañías a cuidar liquidez, reducir errores y acelerar la toma de decisiones.

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Por eso, la automatización financiera empezó a ganar espacio dentro de las conversaciones empresariales. De acuerdo con estimaciones compartidas por Payana, para 2027 seis de cada diez empresas latinoamericanas implementarán herramientas avanzadas para automatizar procesos financieros, una señal de que la transformación digital dejó de concentrarse únicamente en áreas comerciales o de servicio.

Más allá de adoptar software, la discusión apunta a cómo las empresas pueden responder más rápido cuando las condiciones económicas cambian constantemente.

Cuando la incertidumbre obliga a mirar la caja

La automatización financiera consiste en integrar herramientas digitales capaces de ejecutar tareas repetitivas que históricamente han dependido de procesos manuales: conciliaciones bancarias, pagos, tesorería, facturación electrónica o seguimiento de obligaciones financieras.

Su principal ventaja está en la velocidad y la visibilidad. Mientras los procesos tradicionales pueden tardar días en consolidar información, los sistemas automatizados permiten tener datos financieros disponibles prácticamente en tiempo real.

Ese cambio operativo tiene efectos directos sobre la capacidad de reacción. Si una empresa conoce con precisión cuánto dinero entra, cuánto sale y cuáles son sus obligaciones próximas, puede ajustar decisiones más rápido frente a movimientos económicos inesperados.

Sin embargo, la digitalización todavía enfrenta barreras. Según datos citados por Payana, apenas una fracción reducida de los equipos financieros se considera completamente digitalizada, una situación que mantiene procesos fragmentados y dependencia de tareas manuales.

Esta limitación genera lo que expertos financieros denominan “ceguera financiera”: operar sin información actualizada sobre la situación real de caja y tesorería.

La transformación financiera cambia las prioridades empresariales

Durante años, hablar de transformación digital empresarial significó discutir innovación o expansión. Ahora, la conversación parece moverse hacia resiliencia operativa y eficiencia.

Las organizaciones que avanzan en automatización financiera están priorizando la integración entre banca, plataformas contables, facturación electrónica y sistemas ERP para reducir tareas repetitivas y disminuir errores humanos.

Esto también modifica el papel de las áreas financieras. Equipos que antes destinaban gran parte del tiempo a conciliaciones o revisiones manuales empiezan a concentrarse más en análisis, proyecciones y control de riesgos.

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Desde la lectura de Payana y expertos del ecosistema financiero, la tecnología financiera está dejando de verse únicamente como una herramienta para crecer y empieza a ganar relevancia como mecanismo para reducir exposición operativa y financiera en periodos de volatilidad.

Para Colombia, donde los ciclos electorales suelen aumentar la cautela empresarial, este movimiento deja una señal distinta: parte del sector corporativo parece menos dispuesto a depender exclusivamente de factores externos para proteger rentabilidad.

Mientras la conversación pública gira alrededor de campañas y reformas, muchas empresas están enfocadas en algo más inmediato: tener control sobre cada peso que entra y sale de sus operaciones.

Para las compañías, el comercio online dejó de operar como un canal secundario. Su impacto alcanza áreas como logística, atención al cliente, marketing y pagos. La conversación ya no gira alrededor de la presencia en internet, sino sobre cómo escalar procesos apoyados en tecnología.

En paralelo, las tiendas físicas y el canal online avanzan hacia un modelo más integrado. Las marcas buscan ofrecer experiencias conectadas para consumidores que esperan continuidad entre ambos entornos, sin diferencias entre comprar desde una app o hacerlo en un punto de venta.

Entre los conceptos más comentados apareció el “Agentic Commerce”, una evolución del ecommerce impulsada por inteligencia artificial capaz de actuar en nombre del usuario. Estos sistemas pueden buscar productos, comparar precios y completar compras automáticamente según preferencias y hábitos de consumo.

Con el avance de estas herramientas, las compañías también preparan sus servicios para interacciones más conversacionales y automatizadas. La velocidad de respuesta, la personalización y la capacidad de conectar distintos sistemas ganan peso dentro de las decisiones de compra.

eCommerce Day Colombia 2026: cómo la IA y los pagos digitales cambian las compras online

Durante el encuentro, los pagos digitales ocuparon otro espacio relevante. Herramientas como Apple Pay y Google Pay ganan terreno porque agilizan las compras y reducen pasos durante el checkout, sobre todo desde teléfonos móviles.

Convertir el proceso de compra en una experiencia rápida y simple se volvió un factor decisivo para concretar ventas. Cuanto menos tiempo demora una operación, mayores son las probabilidades de que el usuario complete la transacción.

Dentro de ese proceso, la seguridad ocupa un rol importante. Tecnologías como la autenticación biométrica y la tokenización ayudan a reducir riesgos de fraude al evitar que los datos reales de las tarjetas circulen directamente entre comercios y clientes.

Muchas empresas ya utilizan inteligencia artificial para analizar comportamientos de compra y ajustar recomendaciones en tiempo real. El objetivo consiste en entender mejor las preferencias de los usuarios para optimizar campañas, agilizar procesos y mejorar el servicio.

Frente a esa evolución, las compañías también necesitan modernizar estructuras internas y trabajar con datos de forma coordinada. La capacidad de adaptarse rápido a los cambios del consumidor se transformó en una ventaja competitiva dentro de un mercado cada vez más dinámico.

Las cifras compartidas durante el evento reflejan el crecimiento sostenido del comercio electrónico en Colombia. Según datos de la Cámara Colombiana de Comercio Electrónico, durante el primer trimestre de 2026 el país registró más de 186 millones de transacciones online, con un crecimiento anual superior al 22%.

En ese mismo período, el valor del ecommerce alcanzó los 39,37 billones de pesos, consolidando al canal online como uno de los principales motores de crecimiento para empresas y consumidores en Colombia. Para quienes no siguieron el encuentro en vivo, todavía es posible acceder a la transmisión completa del evento.

Imagen: eDay Colombia