Empresas & Management
Por: Claudia Contreras - Estrategia & Negocios
Hasta hace poco, la inteligencia artificial (IA) ocupaba un lugar bastante reconocible dentro de las empresas: vivía en una ventana de chat, respondía preguntas, resumía documentos o ayudaba a producir contenido.
Era una herramienta a la que había que convocar. Ese límite comenzó a desaparecer.
En Centroamérica, una nueva generación de sistemas de IA ya puede ejecutar secuencias de tareas, consultar información, analizar alternativas, activar procesos y tomar decisiones con distintos grados de autonomía. No espera necesariamente una instrucción para cada movimiento. Persigue un objetivo. Es la era de la IA agéntica y, aunque todavía avanza a diferentes velocidades, ya hizo base en la región.
Bancos que utilizan agentes para gestionar cobranzas o analizar riesgos crediticios. Empresas de retail que integran IA en sus decisiones comerciales. Fintechs que realizan un primer filtro de clientes mediante WhatsApp. Compañías que automatizan ventas, soporte, finanzas y operaciones. Equipos de ciberseguridad que emplean algoritmos para responder a ataques construidos, a su vez, con inteligencia artificial.
La investigación especial Titanes Tech, publicada por Estrategia & Negocios en su edición de julio de 2026, documenta el paso de la experimentación a la operación.
Su principal hallazgo es que la transformación digital centroamericana ya no pasa simplemente por comprar tecnología. Consiste en rediseñar la manera en que trabajan las organizaciones.
De asistentes que responden a agentes que actúan
La diferencia puede parecer semántica, pero es estructural. La IA generativa produce una respuesta a partir de una instrucción. La IA agéntica utiliza modelos de lenguaje, automatización, analítica y acceso a diferentes herramientas para resolver problemas compuestos.
Puede dividir un objetivo en pasos, seleccionar acciones y ajustar su recorrido conforme obtiene nueva información. En una empresa, eso abre la posibilidad de asignarle un rol dentro de un proceso: agente de ventas, asistente legal, analista de riesgo, operador de servicio al cliente o vigilante de amenazas digitales.
“La transformación digital ya no depende únicamente del área de TI; involucra a toda la organización”, advierte Martha Ardila, Regional Director de Central America & Caribbean en Red Hat. El cambio, explica, tampoco depende de megaproyectos de varios años. Las organizaciones avanzan de manera incremental, buscan resultados tempranos y construyen las capacidades necesarias para escalar.
Las inversiones empresariales se concentran en cinco frentes: ciberseguridad, nube híbrida, modernización de infraestructura, datos e inteligencia artificial y automatización de procesos, de acuerdo con Rubén Rivera, CEO y presidente de GBM.
La tecnología deja así de ser un servicio de apoyo para convertirse en una capacidad competitiva. La pregunta ya no es únicamente cuánto cuesta incorporar IA, sino qué problema resuelve, qué indicador modifica, cuánto costaría no utilizarla y cómo se medirá su impacto.
La transformación se mide en el negocio
La fascinación por la tecnología puede producir pilotos vistosos que nunca llegan a alterar la operación. Las empresas que están avanzando en Centroamérica intentan evitar esa trampa vinculando la adopción digital con indicadores concretos.
Miden el crecimiento de los ingresos provenientes de canales digitales, la tasa de conversión, el tiempo requerido para lanzar productos, el porcentaje de procesos automatizados, las horas liberadas de tareas manuales y la capacidad de recuperación después de un incidente.
También observan lo que ocurre con el cliente: satisfacción, recurrencia, tiempo de resolución, adopción del autoservicio y reducción de fricciones durante la compra.
Diunsa, en Honduras, ya incorporó IA en sus decisiones comerciales cotidianas. Mario Roberto Faraj, presidente ejecutivo de la compañía, explica que la empresa pasó de reaccionar ante los datos a anticiparse con ellos. Para saber si esa transformación genera crecimiento, analiza la evolución de las categorías en las que aplica IA, la rentabilidad de las decisiones asistidas y la velocidad con la que responde al mercado.
El objetivo final no es tener más algoritmos. Es construir organizaciones capaces de decidir, innovar y reaccionar con mayor rapidez.
Centroamérica tiene problemas esperando una solución digital
La ola no pertenece exclusivamente a los grandes grupos empresariales. Las compañías nativas digitales están utilizando la tecnología para ingresar en espacios que las empresas tradicionales no habían atendido con suficiente eficiencia.
Huli, nacida en Costa Rica, desarrolló un ecosistema para conectar pacientes y proveedores de salud, gestionar citas e integrar servicios de telemedicina en Costa Rica, Panamá y México.
Osmo, de Guatemala, opera una billetera digital apalancada en las redes Bitcoin y Lightning para facilitar transacciones instantáneas y el acceso a servicios financieros globales.
Avify, también costarricense, creó una plataforma de software para que los comercios gestionen ventas omnicanal, inventarios, pedidos y logística en una sola operación.
Ábaco, fintech salvadoreña especializada en financiamiento empresarial y factoraje digital, integra IA para evaluar riesgo crediticio en tiempo real. Cuando un potencial cliente escribe por WhatsApp, un agente de inteligencia artificial realiza una prevalidación. La compañía levantó US$53 millones para ampliar el acceso a financiamiento de más de 10.000 pequeñas y medianas empresas.
Rodrigo Villalta, gerente de inversiones de Caricaco Ventures, identifica una ventaja particular para los emprendedores de la región: existen numerosas necesidades todavía desatendidas y menos competidores intentando resolverlas que en los mercados tecnológicos maduros.
Ese espacio en blanco permite crear negocios con alcance regional desde su origen. También convierte a Centroamérica en un laboratorio donde la IA puede saltarse etapas: no solo optimizar servicios existentes, sino construir productos para clientes que antes permanecían fuera del sistema.
El verdadero cuello de botella es humano
La IA agéntica promete automatización, pero su despliegue depende de capacidades que no pueden comprarse como una licencia de software. Laura Florez, Managing Director & Partner de Boston Consulting Group, plantea una secuencia de tres pasos. Primero, utilizar herramientas de IA para elevar la productividad de las personas. Segundo, impulsar un cambio cultural, apoyado en colaboradores que lideren la adopción desde distintas áreas. Tercero, integrar la IA en la creación de nuevos negocios.
El orden importa. Instalar agentes sobre una organización fragmentada no elimina los silos: puede automatizarlos.
Francisco José Nasta, presidente del Capítulo de México de International Coaching Federation, sostiene que muchos procesos de transformación no fracasan por falta de tecnología, sino por carencias de liderazgo y cultura. La nueva infraestructura exige pensamiento crítico, colaboración, comunicación, criterio ético y apertura al cambio.
Para los CEO, la tarea tampoco consiste en convertirse en programadores. Necesitan comprender las posibilidades y los riesgos de la IA, desarrollar una cultura de aprendizaje continuo y conservar la capacidad humana de escuchar, juzgar y decidir en escenarios de incertidumbre.
El impacto será especialmente visible en el empleo
Un estudio del Banco Mundial y la Organización Internacional del Trabajo estima que entre el 26% y el 38% de los puestos de trabajo de América Latina podrían verse afectados por la IA generativa. Hasta 87,8 millones experimentarían algún grado de transformación y entre el 2% y el 5% enfrentarían el riesgo de automatización total.
En Guatemala, el universo potencialmente impactado equivale al 31% de los empleos, unos 2,27 millones de puestos. La tensión, sin embargo, no se reduce a una máquina reemplazando a una persona. La IA también creará ocupaciones con habilidades distintas y más sofisticadas. El desafío inmediato es la velocidad: las competencias pueden perder vigencia mucho antes de que una persona complete un nuevo programa académico tradicional.
Los agentes también necesitan identidad y vigilancia
A medida que la IA obtiene acceso a datos y herramientas empresariales, aparece una pregunta incómoda: ¿quién vigila a los agentes?
Los ciberdelincuentes ya utilizan inteligencia artificial para producir código malicioso, identificar vulnerabilidades, crear identidades falsas y acelerar ataques. Las estrategias de ransomware que antes requerían horas o días pueden ejecutarse en minutos.
La respuesta empresarial comienza a moverse hacia arquitecturas de “confianza cero”. Cada acceso debe verificarse, sin importar si pertenece a una persona, un dispositivo o un agente de IA.
Marcos Pupo, presidente de América Latina para Palo Alto Networks, advierte que existe una asimetría: los atacantes emplean automatización e inteligencia artificial mientras muchas compañías aún conservan modelos de protección reactivos. “La única manera de combatir IA es con IA”, sostiene. En ese escenario, la participación humana se concentra en la supervisión, el acompañamiento y la interpretación del contexto.
La protección exige visibilidad sobre la red, la nube, las aplicaciones, los dispositivos y las identidades. También requiere controlar a proveedores y terceros con acceso a los sistemas. Una empresa puede fortalecer toda su infraestructura y continuar expuesta a través de un socio vulnerable.
La regulación avanza a distintas velocidades
Los agentes de IA no solo plantean riesgos técnicos. También pueden reproducir sesgos, procesar datos personales de forma invasiva, generar desinformación o tomar decisiones cuyo razonamiento resulta imposible de explicar.
¿Quién responde cuando una decisión automatizada causa daño: el desarrollador, la empresa que utiliza el sistema o la persona que supervisaba el proceso?
Centroamérica todavía no ofrece una respuesta común. El Salvador aprobó en 2025 una legislación integral para fomentar y regular la inteligencia artificial y creó la Agencia Nacional de Inteligencia Artificial. Costa Rica cuenta con una estrategia nacional orientada a la gobernanza ética y a la construcción de un entorno regulatorio de pruebas. Panamá avanza con una estrategia nacional y un anteproyecto de ley. Guatemala, Honduras y Nicaragua, en cambio, aún no disponen de leyes específicas ni de estrategias nacionales plenamente implementadas.
La gobernanza empresarial también muestra brechas. Un estudio de KPMG México señala que el 53% de las empresas centroamericanas cumple estrictamente con las regulaciones sobre manejo de datos, pero solo el 41 % ha definido principios éticos para el uso de IA. Apenas el 44% evalúa sistemáticamente riesgos como sesgos, seguridad y privacidad.
La región, en otras palabras, está incorporando agentes antes de terminar de escribir todas las reglas que deberán obedecer.
La nueva era empresarial ya comenzó
Centroamérica no está observando desde la periferia una tecnología que algún día llegará. La IA ya participa en decisiones comerciales, filtra solicitudes de crédito, atiende clientes, organiza operaciones y detecta amenazas. Su siguiente etapa será menos visible y mucho más profunda.
Los agentes se integrarán en procesos cotidianos hasta convertirse en parte de la arquitectura empresarial: identidades digitales con permisos, objetivos, límites y supervisión. La ventaja no pertenecerá necesariamente a la compañía que despliegue más agentes, sino a la que logre conectarlos con datos confiables, procesos bien diseñados, talento preparado y reglas claras.
La IA agéntica ya hizo base en Centroamérica. Ahora empieza la parte difícil: aprender a dirigirla.
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