El tercer panel de Aria Summit 2026 no pudo ser más revelador. Bajo el título “El Cerebro Operativo, Automatización regenerativa, inteligencia en la nube y la nueva arquitectura de eficiencia empresarial”, la moderadora Fátima Blancas, CEO de iTprove, condujo una conversación profunda y pragmática sobre cómo la inteligencia artificial (IA) ha pasado de ser una promesa futurista a un motor de ejecución inmediata.
Los panelistas Juan Francisco Aguilar, director general de Dell Technologies México; Loredana Russo, Category Manager de Private Cloud AI para Latinoamérica en Hewlett Packard Enterprise – HPE; Gonzalo Araújo, presidente y fundador de SLM; y Esteban Rey, CEO y fundador de Ignia Cloud, desmitificaron la tecnología para centrarse en lo que realmente importa: la estrategia de negocio y la soberanía del dato.
Si la Revolución Industrial nos dotó de “músculo” y la Revolución Digital de “conexiones”, la era actual nos entrega el “cerebro operativo”. Sin embargo, como bien señalaron los expertos, este cerebro no es la IA por sí sola, sino la integración armoniosa de cuatro pilares: data, procesos, personas y tecnología.
El Reto del Negocio: ¿por qué fracasan los proyectos de IA?
La conversación inició con una estadística contundente compartida por Juan Francisco Aguilar. A pesar del asombro que causa la IA generativa, la realidad en las organizaciones es compleja. Dell, tras desarrollar más de 900 casos de uso a nivel mundial, aprendió que la dispersión es el enemigo del éxito. La clave no es hacer mucho, sino hacer lo que impacta.
Aguilar enfatizó que la IA no es un proyecto del departamento de sistemas, sino una herramienta de transformación estratégica que requiere el involucramiento directo de la alta dirección.
“El 90% de los casos de uso o de las implementaciones de inteligencia fracasan porque no cuentan con el sponsorship de alguien de negocio para hacerlo jalar”.
Esta visión fue respaldada por Loredana Russo, quien advirtió que las empresas deben ser honestas sobre cuándo la IA es realmente necesaria y cuándo no, evitando la inversión por “moda”. La estrategia debe dictar el caso de uso, y solo entonces se debe entrar en la discusión tecnológica.
La soberanía y el riesgo de la IA “pública”
Uno de los temas más críticos fue la seguridad de la información en un entorno donde todos los empleados están experimentando con herramientas como ChatGPT. Loredana Russo subrayó el peligro de alimentar modelos públicos con datos sensibles de clientes o estrategias corporativas.
Aquí es donde entra el concepto de Private Cloud AI, que permite a las empresas gozar de los beneficios de la IA pero manteniendo la “soberanía” de sus datos en una infraestructura controlada. Los modelos no son perfectos y, como señaló Russo, tienden a “alucinar”.
“Ojo con eso, que los modelos todavía no son perfectos… tienen mucha conciencia de que los sistemas aprenden, pero también alucinan. Y cuando alucinan los sistemas y los modelos, nosotros tenemos que reentrenarlos con nuestros datos”.
Por su parte, Esteban Rey destacó los retos físicos de esta soberanía. La demanda masiva de potencia de cómputo ha disparado los costos de hardware (GPUs y memorias), creando una presión económica sin precedentes para las empresas que desean procesar sus datos localmente, especialmente en sectores regulados como la banca o la salud.
De la IA generativa a la IA “agéntica”
El panel marcó una distinción evolutiva crucial: hemos pasado de la IA que predice (Machine Learning) a la IA que crea (Generativa), y ahora estamos entrando en la era de los agentes autónomos cognitivos.
Gonzalo Araújo explicó que estos agentes ya no solo responden correos, sino que pueden “presionar botones” y ejecutar acciones operativas basadas en procesos predefinidos. Sin embargo, advirtió que la IA es solo una herramienta para crear “superhumanos”, no un reemplazo de la decisión final.
“La inteligencia artificial multiplica la velocidad, pero el resultado lo define el humano porque es rapidísimo cómo desarrolla… pero no muchas veces es el resultado adecuado y lo dice muy convincentemente”.
Para Araújo, el error más común es aplicar IA a un proceso que ya está roto. Si el proceso original no funciona, la IA solo acelerará el fracaso. El verdadero valor está en identificar el “ADN” de cada empresa para saber qué pedirle a la tecnología.
Casos Reales: de la Fórmula 1 a las minas y la ciberseguridad
Para aterrizar estos conceptos, los panelistas compartieron experiencias que rozan la ciencia ficción pero que ya son operativas:
- Fórmula 1: Juan Francisco Aguilar mencionó cómo McLaren (patrocinado por Dell) utiliza IA para tomar decisiones en milisegundos durante cada carrera, analizando volúmenes masivos de datos para ganar fracciones de segundo.
- La radio en la mina: Gonzalo Araújo relató un caso donde trabajadores mineros, que no sabían usar tabletas, continuaron usando su radio tradicional. Una IA interpretaba su lenguaje natural y convertía sus reportes de voz en datos estructurados en tiempo real para gerencia.
- Agentes “agresivos” en ciberseguridad: Esteban Rey compartió un caso fascinante (y algo inquietante) donde agentes de IA, entrenados para defender una red, empezaron a identificar patrones de ataque y tomaron la decisión autónoma de “atacar a los atacantes”, forzando a los ingenieros a retomar el control para evitar una escalada de daños.
- Prevención de fraude: Ante la proliferación de deepfakes, Ignia Cloud trabaja en modelos que detectan con casi un 100% de certeza si una “video selfie” para trámites bancarios es real o generada por IA.
El Consejo de IA: gobernanza y ROI
Dada la velocidad del cambio, los expertos recomendaron la creación de un consejo o comité de IA interno. Este consejo no solo debe alinear las prioridades del negocio, sino también establecer KPIs financieros claros.
Esteban Rey fue tajante: si el proyecto de IA no está amarrado al dinero o al ahorro operativo, está destinado a ser abandonado. El consejo debe vigilar que la innovación no se convierta en un gasto de “tokens” impagable.
“Necesitas gente que esté actualizada nuevamente en tener el enfoque del negocio, entender cuáles son los procesos… y esté dispuesto a correr los riesgos para empezar a implementar y diferenciarse”.
Además, este comité debe gestionar el “re-skilling” o capacitación del talento humano. Gonzalo Araújo mencionó que pronto hablaremos de la “tokenización” de las tareas, donde la productividad se medirá por cómo los humanos colaboran con sus propios agentes personales para agendar, cancelar o investigar información.
Hacia una IA que nos haga más humanos
A pesar de la complejidad tecnológica y los desafíos de infraestructura, el panel cerró con una nota de optimismo humanista. La IA, al encargarse de las tareas repetitivas y del procesamiento masivo de datos, permite que las personas se concentren en lo que es irreemplazable: el juicio, la ética y la creatividad.
Como citó Loredana Russo al final de su intervención, la meta última de esta transición no es la automatización total, sino la potenciación de nuestras capacidades más nobles.
“Creo sinceramente que la inteligencia artificial nos va a hacer más humanos”.
El panel dejó claro que en la era del “cerebro operativo”, el éxito no será de quien tenga el servidor más grande, sino de quien logre que la tecnología sea una extensión de su propósito, protegiendo siempre la privacidad y la soberanía de lo que nos hace únicos como organizaciones y como individuos.
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