La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) en el ecosistema empresarial de América Latina superó la fase de la simple consulta para adentrarse en la ejecución autónoma de procesos complejos. Esta evolución hacia sistemas agénticos —capaces de actuar sin intervención manual— busca mitigar problemas estructurales como la alta rotación laboral en sectores de consumo y la fragmentación operativa en los departamentos de tecnología.
Sin embargo, este despliegue masivo de automatización trae nuevos desafíos de seguridad, especialmente ante el crecimiento exponencial de identidades digitales no humanas que ya superan ampliamente a la población trabajadora en las organizaciones.
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¿Cómo responde la industria del consumo masivo a la rotación laboral?
En sectores de alta movilidad, como la gastronomía y el comercio, la gestión del talento humano se ha convertido en una variable crítica para la rentabilidad. Según datos de la consultora WiFiTalents, el 58 % de las organizaciones de comida rápida a nivel global ya utiliza IA para la programación de personal. En América Latina, donde la Organización Internacional del Trabajo (OIT) identifica al comercio y la gastronomía como las actividades con mayor rotación, la tecnología se emplea para proteger los márgenes operativos.
Federico dos Reis, CEO de INFORM Software para Latinoamérica, señala que una dotación desajustada frente a la demanda genera pérdidas directas, ya sea por falta de personal en horas punta o por sobrecostos operativos. La planificación dinámica mediante IA permite integrar variables como el historial de ventas y la disponibilidad individual de la fuerza laboral, superando la ineficiencia de las planillas manuales. Además, este enfoque responde a las expectativas de la Generación Z, que valora la flexibilidad tecnológica para gestionar sus agendas desde dispositivos móviles.
La tecnología cruza el historial de ventas con la disponibilidad de la plantilla para anticipar escenarios de alta demanda. “No es solo automatizar el armado de turnos con algunas reglas estáticas. Se trata de lograr una planificación dinámica que cambia mes a mes, ya sea por factores externos e internos”, precisó dos Reis.
Desde otro sector, la empresa de software Kaseya presentó en mayo de 2026 una plataforma impulsada por IA que clasifica tiquetes, contiene amenazas y verifica respaldos de forma automática.
Esta evolución busca unificar bases de datos masivas para cerrar el ciclo de resolución técnica. La directora ejecutiva de la compañía, Rania Succar, explicó la estrategia operativa: “La industria no necesita otra función de IA añadida a una herramienta desconectada. Lo que los MSP (Managed Service Provider)y los equipos de TI necesitan es una plataforma que opere sus sistemas, que vea todos los entornos, entienda el contexto y actúe de forma autónoma”.
La ejecución autónoma responde a ineficiencias medibles en el soporte tecnológico. Koos Ligtenberg, director de unidad de negocio en Advisor ICT, señaló que la integración de especialistas digitales previene fallas en cadena: “Entre el 20 % y el 30 % de nuestros tickets hoy no están correctamente categorizados”.
¿Qué riesgos genera la proliferación de entidades no humanas?
Delegar la gestión operativa en la Inteligencia Artificial produce un desafío colateral en materia de ciberseguridad. Las corporaciones latinoamericanas enfrentan un crecimiento acelerado de identidades no humanas —como bots, cuentas de servicio y agentes automatizados— que ya superan a la fuerza laboral humana en una proporción de 50 a 1, según datos de la firma One Identity.
Estas entidades acumulan permisos en los sistemas corporativos sin seguir los protocolos formales de ingreso o retiro que aplican para las personas. Alan Radford, estratega global de One Identity, advirtió sobre el incremento del riesgo: “Las identidades no humanas se están creando a gran velocidad para responder a las necesidades del negocio, pero no están siendo gestionadas con el mismo nivel de control que los usuarios tradicionales”.
Para prevenir vulnerabilidades, el sector de ciberseguridad propone establecer un modelo estricto de responsabilidad. “Si una identidad tiene acceso a sistemas críticos, debe existir una persona responsable de ella. Sin esa cadena de custodia, no hay forma de garantizar control, auditar acciones ni generar confianza”, concluyó Radford.
La IA autónoma ofrece a las organizaciones una vía para proteger márgenes financieros y escalar operaciones técnicas con rapidez. Sin embargo, su implementación exige modelos de gobernanza donde la automatización siempre rinda cuentas ante un liderazgo humano claramente identificado, mitigando así la pérdida de visibilidad empresarial.
