Por revistaeyn.com
Los países de Latinoamérica atraviesan uno de los momentos de mayor transformación tecnológica de los últimos años. El crecimiento de infraestructura digital, la expansión de data centers, el nearshoring y la acelerada adopción de inteligencia artificial están modificando la manera en que operan industrias como banca, manufactura, retail, telecomunicaciones y servicios financieros.
En este contexto, una nueva generación de inteligencia artificial comienza a ganar terreno en las organizaciones: la IA agéntica, sistemas capaces no solo de responder o recomendar, sino de ejecutar tareas, tomar decisiones operativas y actuar de manera autónoma bajo políticas definidas.
Sin embargo, mientras la conversación pública alrededor de IA continúa enfocándose en asistentes virtuales y automatización básica, la mayoría de las empresas todavía no cuenta con infraestructura, datos ni modelos de gobernanza preparados para incorporar esta tecnología a escala.
De acuerdo con cifras de McKinsey & Company, menos del 10 % de las organizaciones ha logrado escalar exitosamente agentes de IA dentro de alguna función empresarial crítica.
“El cambio que trae la IA agéntica no es incremental. Estamos pasando de una IA que aconseja a una IA que ejecuta tareas y toma decisiones operativas”, explica Octavian Tanase, Chief Product Officer de Hitachi Vantara.
La discusión cobra especial relevancia para México, donde el ecosistema digital y tecnológico vive una etapa de expansión acelerada. De acuerdo con estimaciones de la Asociación Mexicana de Data Centers (MEXDC), el país podría atraer más de 9 mil millones de dólares en inversión hacia infraestructura de data centers para 2029, impulsado principalmente por inteligencia artificial, nube y nearshoring digital.
Especialistas advierten que el principal desafío no está únicamente en implementar modelos de IA, sino en construir bases de datos confiables, arquitecturas resilientes y mecanismos robustos de gobernanza capaces de soportar sistemas autónomos.
De acuerdo con Hitachi Vantara, aunque alrededor del 90 % de las organizaciones ya despliega iniciativas de inteligencia artificial, solo el 45 % cuenta actualmente con un framework formal de gobernanza de IA.
“La conversación ya no es únicamente quién adopta IA primero, sino quién logra operarla de forma segura, gobernada y confiable dentro de procesos críticos”, añade Tanase.
La presión también comienza a trasladarse hacia infraestructura, consumo energético y capacidad de procesamiento. El crecimiento de cargas de trabajo relacionadas con IA está incrementando la demanda de data centers, energía, nube híbrida y procesamiento en tiempo real, particularmente en mercados como México, donde el nearshoring está acelerando la digitalización industrial.
En paralelo, la discusión sobre confianza, trazabilidad y control empieza a convertirse en uno de los temas centrales para las organizaciones. Expertos advierten que la autonomía de los sistemas de IA requerirá nuevos modelos de supervisión, auditabilidad y ciberseguridad, especialmente en industrias altamente reguladas como banca, salud, telecomunicaciones y servicios financieros.
