La conversación empresarial alrededor de la Inteligencia Artificial comienza a moverse de la experimentación hacia una pregunta mucho más concreta, ¿cómo convertir estas tecnologías en productividad, eficiencia y nuevos procesos de negocio?
Ese fue uno de los temas presentes durante el AWS Summit Bogotá 2026, realizado el 30 de julio en Ágora Bogotá. El encuentro reunió a un muy específico grupo tecnológico alrededor de tendencias como Inteligencia Artificial generativa y agéntica, nube, modernización de infraestructura y capacitación tecnológica. La agenda oficial incluyó más de 90 sesiones, espacios prácticos y presentaciones de casos empresariales.
En conversación con Impacto TIC, Luis Caro, líder de Innovación en Nube e Inteligencia Artificial de AWS para América Latina, Juan Sebastián Rodríguez, líder técnico de Summa, y Juliana Muñoz, líder de operaciones de Snetwork, abordaron algunos de los desafíos que enfrentan las organizaciones para llevar la IA de la teoría a casos concretos de negocio.
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¿La principal barrera para adoptar IA sigue siendo la tecnología?
Para Luis Caro, uno de los mayores obstáculos no está necesariamente en el acceso a las herramientas, sino en el conocimiento necesario para utilizarlas. En ese contexto, AWS ha impulsado iniciativas de formación como AWS GenAI University, un programa que, según explicó durante la entrevista, trabajó con más de 215 empresas mediante un proceso de capacitación de 11 semanas en IA generativa y agéntica.
El objetivo no era quedarse únicamente en conceptos. Las organizaciones participantes debían terminar el proceso construyendo un producto mínimo viable que demostrará cómo el conocimiento adquirido podía trasladarse a sus propios negocios.
Esta necesidad de fortalecer las capacidades humanas aparece precisamente cuando las compañías buscan incorporar sistemas de IA cada vez más avanzados. Para Caro, el conocimiento también es fundamental para reducir uno de los temores que acompaña esta transformación: el posible reemplazo de trabajadores.
“Hay que aprender, no hay que tenerle miedo”, afirmó el directivo, quien sostiene que, una vez las personas comienzan a utilizar estas herramientas, pueden entenderlas más como un complemento para aumentar su productividad que como un sustituto.
La visión coincide con otro de los mensajes que Caro ha planteado durante 2026: el avance de los agentes de IA también exige prestar atención a elementos como los datos, la seguridad y la integración responsable de estas tecnologías dentro de las organizaciones.
“Uno de los más grandes desafíos que tenemos hoy en día para poder hacer esto de manera exitosa es la brecha de talento, la brecha de expertise de las personas que saben sobre Inteligencia Artificial”, explicó Caro.
La meta entonces, fue que las organizaciones no se quedarán únicamente con los conceptos. Después de recibir formación en IA generativa y agéntica, las empresas participantes debían desarrollar un producto mínimo viable que demostrara cómo ese conocimiento podía trasladarse a sus negocios.
¿Cómo se traduce la IA en un problema real de negocio?
La experiencia de Summa y SNetwork permite aterrizar esa discusión a un escenario empresarial concreto.
Uno de los casos surgidos durante 11 semanas de formación muestra cómo la discusión puede bajar de los grandes conceptos tecnológicos a una tarea cotidiana.
Juliana Muñoz explicó que uno de los retos identificados estaba en los procesos de licitación. Los negociadores podían recibir propuestas de 10 o 15 proveedores y enfrentarse a decenas de documentos y cientos de páginas que debían revisar para encontrar precios, condiciones y otros criterios necesarios para tomar una decisión.
“No podemos seguir desgastando nuestras personas con la lectura de esta manera, no podemos seguir permitiéndonos esto”, recordó Muñoz.
A partir de ese problema se desarrolló un prototipo capaz de analizar las propuestas, generar resúmenes, identificar los criterios definidos para la negociación y construir comparativos que sirven como apoyo para el negociador.
La intención, por tanto, no era eliminar la decisión humana, sino reducir el tiempo dedicado a buscar y organizar información para que las personas pudieran concentrarse en la negociación y en la toma de decisiones.
Desde el componente técnico, Juan Sebastián Rodríguez destacó precisamente ese resultado, disminuir el tiempo necesario para revisar decenas de archivos y entregar al usuario información organizada sobre precios, criterios y la ubicación de los datos dentro de los documentos.
“Es muy satisfactorio poder reducir el tiempo que un negociador invierte en leer, por ejemplo, 114 archivos, 118 archivos”, explicó. La solución puede entregar un resumen y mostrar información como el precio presentado por cada proveedor y la página o párrafo en el que se encuentra el dato.
Más allá de las capacidades técnicas, Rodríguez resume el propósito detrás de este tipo de proyectos en una idea “Tecnología y la IA debe apalancar al negocio”, señaló durante la conversación.
El caso refleja uno de los cambios que comienza a marcar la adopción empresarial de IA, el valor ya no está solamente en experimentar con modelos, sino en identificar procesos específicos en los que la automatización pueda reducir tareas manuales y liberar tiempo para actividades de mayor valor.
¿Qué viene ahora para la adopción de IA en Colombia?
El AWS Summit Bogotá mostró también el tamaño que está adquiriendo esta conversación. Según Caro, la edición de 2026 alcanzó un récord de asistencia con más de 4.000 personas, una cifra que para el directivo evidencia el interés de las organizaciones por conocer nuevas aplicaciones de estas tecnologías.
Para el directivo, la participación refleja un ecosistema que está avanzando rápidamente. “Colombia está liderando la adopción de Inteligencia Artificial en la región, en Latinoamérica, pero todavía es solo el comienzo. Hay un potencial enorme, hay muchas cosas más por hacer”. Pero además conversa que todavía existe un amplio espacio para desarrollar nuevos proyectos y modelos de negocio.
AWS planteó el encuentro precisamente alrededor de tecnologías que van desde la IA agéntica hasta la computación sin servidor, con espacios dirigidos tanto a líderes empresariales como a desarrolladores y profesionales técnicos.
Los tres voceros apuntna en una misma dirección, la adopción de IA no depende únicamente de incorporar una nueva herramienta. Requiere formar talento, identificar problemas concretos y, sobre todo, conectar la tecnología con resultados que puedan medirse dentro del negocio.
Desde la perspectiva de las empresas que participaron en el proceso de formación, el desafío ahora es trasladar lo aprendido hacia nuevos proyectos.
Juliana considera que las 11 semanas fueron apenas una muestra de las posibilidades disponibles. “Todo el trabajo que tenemos por delante para hacer” sigue siendo amplio, señaló, destacando también el acompañamiento para avanzar en los proyectos de digitalización y tecnología que la compañía quiere desarrollar.
Juan Sebastian coincide en que el encuentro permite descubrir nuevas posibilidades de aplicación. Al conocer herramientas y desarrollos recientes, explicó, comienzan a surgir nuevas ideas para optimizar procesos dentro de las organizaciones: “Tengo esta idea para optimizar esto, y uno empieza a imaginar grandes cosas”.
En ese escenario, el siguiente paso para las organizaciones no parece ser preguntarse únicamente qué puede hacer la IA, sino qué problema concreto de su negocio vale la pena resolver con ella.
