Colombia está en un momento bisagra con la inteligencia artificial. Mientras otros países de Latinoamérica avanzan con mayor experiencia, las empresas locales están acelerando su inversión en agentes de IA como una estrategia para no quedarse atrás. Óscar García, gerente de investigación para América Latina de IDC, lo dejó claro durante la presentación del CIO Playbook 2026 en el Lenovo Tech World realizado en Bogotá: aquí invierte el 32 por ciento en estos agentes, comparado con apenas el 23 por ciento en el resto de la región.

La razón es pragmática. "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", explicó García. En otras palabras, es un acelerador para no perder competitividad.

A nivel de ejecución, seis de cada diez empresas colombianas ya tienen pilotos en marcha o están probando soluciones basadas en IA. Pero hay un rezago importante: el 20 por ciento aún está en fase de planificación. García fue directo sobre qué 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".

Donde las empresas están enfocando dinero es en entrenar gente. Prioridad uno es capacitar talento, incluyendo empleados fuera del área de tecnología. Prioridad dos es comprar dispositivos más potentes que puedan procesar IA. Rodrigo Helo, director de negocios para pymes en Lenovo Latam, añade un punto clave: "una estrategia clara y de objetivos conjuntos" es lo que realmente hace que estos proyectos prosperen.

Pero aquí viene lo complicado. Más de la mitad de las empresas en Colombia no tiene marcos de gobernanza, protección de datos o reglas éticas para IA establecidas, o están apenas construyéndolos. Es un riesgo serio: sin esas guardarrails (barreras de protección), los proyectos pueden generar problemas legales o de privacidad.

Otro obstáulo práctico: más del 50 por ciento va a necesitar infraestructura híbrida. Eso significa combinar servidores locales propios con servicios en la nube. Es la forma de mover datos de manera segura sin saturar los sistemas y permitir que los proyectos de IA escalen sin cuello de botella. Sin eso, el potencial de estas herramientas se queda en el papel.