En Colombia, la adopción de inteligencia artificial en las empresas ya no es noticia de futurología. El 65 por ciento de las organizaciones la está usando. Pero aquí viene lo importante: solo una tercera parte puede decir con seguridad que esa inversión en IA les está trayendo ganancias reales. Ese es el gran problema que enfrentan gerentes y directores mientras avanza 2026.

La situación es clara. Muchas empresas implementaron proyectos piloto con IA, probaron cosas nuevas, crearon departamentos, capacitaron gente. Pero ahora necesitan ver números. Necesitan rentabilidad. El momento de jugar con la tecnología por jugar pasó. Lo que Colombia y la región están viviendo ahora es lo que podría llamarse un punto de inflexión: hay que transformar esos pilotos aislados en cambios que se vean reflejados en los estados financieros.

Para las grandes empresas, la tendencia que está ganando fuerza es lo que los especialistas llaman Agentic AI, que básicamente es usar software autónomo que trabaja sin intervención humana para hacer tareas complejas. Un ejemplo práctico que ya está en funcionamiento: usar inteligencia artificial para analizar datos de sensores en las fábricas y predecir cuándo una máquina va a fallar antes de que se dañe. Eso evita paradas costosas y accidentes. Srini Shankar, quien dirige GlobalLogic, lo explicó durante una visita a la región: estas herramientas ya tienen aplicaciones reales en la industria, no son teoría.

Lo interesante es que América Latina tiene músculo para liderar esto. La región tiene más de dos millones de profesionales en tecnología y unos 220.000 estudiantes nuevos cada año egresando de carreras en ciencia, ingeniería y matemáticas. Colombia está metida en la jugada: hace poco pasó de no tener programas de doctorado en IA a tenerlos, un dato que según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2025 muestra hacia dónde va la región.

Ahora bien, las pequeñas y medianas empresas colombianas están tomando una ruta diferente. En lugar de contratar y formar equipos internos de TI, el 79 por ciento prefiere externalizar esa función o usar modelos híbridos. Tiene sentido: es más barato y flexible. Lo que ven las pymes es que la IA las ayuda a tomar mejores decisiones rápidamente, algo que el 49 por ciento de los dueños reconoce explícitamente. Además, cerca del 27 por ciento reporta que logra hacer más operaciones sin depender tanto de que alguien esté metiendo mano constantemente.

Pero la parte que falta resolver es cómo los empleados se adaptan a esto. Las empresas necesitan personas que sepan leer datos, que entiendan cómo colaborar con sistemas inteligentes y que aprendan a navegar entre lo digital y lo físico de los procesos del día a día. La IA no viene a reemplazar gente, sino a amplificar lo que pueden hacer. Los equipos que desarrollen esas habilidades van a estar en mejor posición para el futuro.

Lo que expertos como Shankar recomiendan es que las empresas no intenten hacer esto solas. "Las alianzas estratégicas son clave para aportar conocimiento especializado y avanzar con mayor solidez". En otras palabras, buscar socios que sepan de IA, asignarse objetivos claros (seguridad de datos, eficiencia energética, mantenimiento predictivo) y medir resultados. Porque al final, eso es lo que importa ahora: que la IA deje de ser un experimento y se convierta en un negocio.