ESTUDIO

CIO Playbook 2026: 60 % de las empresas en Colombia implementan pilotos de IA



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En medio del Lenovo Tech World 2026 realizado en Bogotá, el fabricante aprovechó la oportunidad para presentar su estudio regional, el CIO Playbook, un informe realizado por la firma consultora IDC entre 500 líderes de seis países de la región para hablar de tecnología e IA.

Actualizado el 25 de mar de 2026

Jorge Hernández

Periodista de tecnología, escritor y libretista. Editor en ImpactoTIC




Las empresas colombianas están invirtiendo más en agentes de IA que sus contrapartes regionales, afirmó Óscar García, gerente de investigación para América Latina de IDC, en medio de la edición 2026 del Lenovo Tech World realizado en Bogotá.

Para ser más exactos, se trata de un 32 % de inversión comparado con el 23 % de la región. Estas cifras fueron parte de los hallazgos del último CIO Playbook de Lenovo, un estudio de investigación de mercados realizado por la firma consultora IDC en la región.

Esta disparidad en inversión obedece a un fenómeno claro y es que las empresas colombianas están invirtiendo en los agentes como una herramienta para acelerar su adopción tecnológica y cerrar la brecha con la región:

“Algunos países están más avanzados en cuanto a temas de implementación, por ejemplo, Chile, Brasil, traen cierta madurez en cuanto a la adopción de Inteligencia Artificial. Y otros como Colombia, está utilizando justamente a los agentes de IA para cerrar estas brechas”, dijo García.

Adopción y pilotos en Colombia

Según los registros del CIO Playbook 2026, el 60 % de las empresas en Colombia ya se encuentra en una fase activa de ejecución de pruebas piloto y puesta en marcha de soluciones basadas en esta tecnología. Sin embargo, mientras que la mayoría avanza en la implementación técnica, un 20 % adicional de las compañías permanece en la etapa de planificación.

“¿Qué hay que hacer? Hay que jalar ese 20%, hay que ayudarles con un portafolio adecuado y con soluciones integrales de Inteligencia Artificial, con dispositivos potenciados con IA para poder cerrar esa brecha”, afirmó García.

Rodrigo Helo, director del negocio SMB de Lenovo Latam, complementa esa idea enfatizando que la adopción de la IA necesita de “una estrategia clara y de objetivos conjuntos” que aumentan las probabilidades de éxito de los proyectos tecnológicos en las empresas.

Inversión y prioridades

La inversión en proyectos en IA también presenta divergencias, en el caso colombiano el principal destino va en la formación de talento, incluyendo la capacitación de personas externas al área de tecnología, seguida de la incorporación de dispositivos con mayor potencial para la generación de IA.

Creemos que va a haber una ola de innovaciones destinadas a potenciar al usuario, para que ellos puedan implementar esta tecnología en su día a día”, dijo García.

A pesar de algunas particularidades, según el CIO Playbook 2026, las empresas regionales buscan en esencia herramientas que les permitan alcanzar una mayor eficiencia operativa, mediante la reducción de tiempos de respuesta así como la generación de respuestas en tiempo real y contenidos digitales personalizados, atendiendo a las demandas actuales de los usuarios. Y es que la Inteligencia Artificial se percibe ahora como un componente esencial de la competitividad más allá de su funcionalidad tecnológica.

Retos y gobernanza en el entorno híbrido

A pesar del avance en los pilotos, las organizaciones enfrentan desafíos estructurales significativos. Uno de los obstáculos principales es la falta de marcos de gobernanza establecidos:

“Hoy más de la mitad de las empresas en Colombia no tienen un marco de protección de datos, de gobernanza, de inteligencia artificial, de elementos éticos establecidos o están en fase justamente de construcción del mismo”, dijo García.

Otro reto es la necesidad de infraestructura híbrida. Para acelerar la adopción, más del 50 % de las organizaciones requerirá entornos que combinan capacidades locales con servicios en la Nube. Este modelo híbrido es visto como la solución para gestionar el flujo de datos de manera segura mientras se mantiene la escalabilidad necesaria para los proyectos de IA a gran escala, evitando cuellos de botella en el procesamiento.

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