Por: Daniel Verswyvel, Gerente General de Microsoft Sudamérica Hispana
Hubo un momento en que bastaba con experimentar con la IA, pero ese momento está quedando atrás. Hoy la conversación en las organizaciones es más exigente: como demostrar que la tecnología crea valor real, mejora la forma de trabajar e impacta los resultados del negocio.
En ese proceso empieza a aparecer una tensión que no siempre se reconoce abiertamente. Existen múltiples modelos de IA capaces de ofrecer capacidades avanzadas, como distintos utensilios disponibles para preparar algo valioso. Pero el resultado final depende menos de la herramienta en sí, sino más bien en la capacidad de cada organización para convertir sus ingredientes propios, (sus datos, su experiencia, sus procesos y su manera de trabajar) en un sistema que aprenda, se adapte y genere mejores resultados.
A eso se le conoce en Microsoft como Work IQ, o coeficiente intelectual de trabajo. El Work IQ representa la forma en que una organización convierte su conocimiento interno en acción. Incluye cómo fluye el trabajo, cómo se toman decisiones, cómo colaboran los equipos y cómo se aplican los aprendizajes del negocio.
No es una capa tecnológica aislada, sino una expresión de la experiencia acumulada y de las dinámicas reales del negocio. Dos organizaciones pueden usar exactamente las mismas herramientas de IA y obtener resultados radicalmente distintos. La diferencia surge de cómo conectan esas capacidades con su propio conocimiento, sus procesos y los problemas que buscan resolver.
De hecho, el Microsoft Work Trend Index 2026 muestra que los factores organizacionales, como la cultura, el liderazgo y las prácticas de talento, representan más del 67% del impacto de la IA. Esta amplifica lo que ya existe; por eso, cuando se alimenta del contexto organizacional, puede convertirse en una ventaja difícil de replicar.
Del conocimiento interno a la inteligencia en acción
Precisamente por esta razón, el debate ya no gira únicamente alrededor de cuál es el “mejor” modelo de IA, sino de cómo combinar distintas capacidades y conectarlas con el conocimiento interno de cada compañía.
En la práctica, Microsoft 365 Copilot responde a esta lógica al integrar distintos modelos y conectarlos con el contexto real de trabajo. Bajo este enfoque, la tecnología se vuelve más útil cuando opera sobre información, procesos y decisiones que reflejan cómo funciona cada organización.
Al combinar modelos líderes como los de OpenAI y Anthropic, Copilot opera en un entorno abierto y flexible, conectado a las nubes y a los datos de cada organización, lo que permite que la inteligencia se adapte al contexto real de cómo trabaja cada empresa. Esa apertura introduce un elemento clave: la elección.
En ese camino, Copilot comienza a consolidarse como una infraestructura empresarial para la IA: un ecosistema desde el cual cada organización puede definir cómo construir, qué modelos utilizar y cómo potenciar su propio conocimiento interno bajo una misma lógica de seguridad, control y productividad.
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En este contexto emergen las Empresas Frontera: organizaciones que han logrado fusionar de manera efectiva la inteligencia humana con la IA porque no tratan la tecnología como una herramienta asilada, sino como parte de sus procesos, su cultura y su toma de decisiones. Su ventaja no está únicamente en adoptar IA, sino desarrollar la capacidad de escalar conocimiento, coordinar equipos y responder con agilidad a entornos cambiantes.
El avance de los agentes de IA está acelerando esta transformación. Estos sistemas ya pueden ejecutar tareas complejas y coordinar flujos de trabajo completos, y un número creciente de organizaciones los está incorporando en su operación diaria. IDC proyecta que para 2028 habrá 1.300 millones de agentes en uso, una cifra que da fe de un cambio que ya está en curso.
El impacto de estos agentes dependerá directamente de qué tan bien estén conectados con el contexto de cada organización. Cuando los sistemas entienden cómo funciona una empresa, pueden operar con mayor precisión y relevancia. En este escenario, el criterio humano sigue siendo determinante: son las personas quienes definen qué conocimiento es valioso, que decisiones deben priorizarse y cómo debe aplicarse la tecnología para crear valor.
El reto que enfrentan las organizaciones es más estratégico que tecnológico. No se trata solo de implementar herramientas, sino de construir una relación más inteligente entre personas, conocimiento y tecnología.
Porque al final, lo que está cambiando no es solo la tecnología, sino la forma en que las organizaciones crean valor. En un entorno donde las capacidades de IA tienden a igualarse entre competidores, la ventaja real estará en el coeficiente intelectual del trabajo: en lo que cada empresa sabe hacer, en cómo lo hace, en la capacidad de aprender, adaptarse y convertir ese conocimiento en resultados.
