Agustín Bellido, Gerente General de IBM Argentina, Chile, Uruguay y Paraguay, anfitrión del almuerzo de fin de año de la compañía con la prensa especializada, aprovechó el contexto distendido del encuentro para analizar la hoja de ruta tecnológica hacia 2026, basándose en el último reporte del IBM Institute for Business Value, «5 trends for 2026: Capture fleeting opportunities with confidence», pero bajándolo a la realidad local con una definición contundente respecto de la Inteligencia Artificial: la etapa de experimentación ha terminado; llega la hora de los resultados.
“En el 2024 hablábamos de que la IA es experimental. En el 2025 ya empezamos a hablar de casos reales. En el 2026 es cómo se repaga todo esto”, sentenció Bellido. Para el vocero, el próximo desafío corporativo será demostrar el retorno de inversión: “Lo que va a pasar es que las compañías lo van a tener que rentabilizar”, dijo.
A continuación, el análisis de las 5 tendencias presentadas por IBM, contrastadas con la visión de negocio de su máximo responsable local.
1. La incertidumbre como activo y el camino a la rentabilidad: El reporte global indica que la incertidumbre será el mayor activo para quienes la abracen. Los ejecutivos que utilizan agentes de IA para tomar decisiones más rápidas tienen el doble de probabilidades de ver oportunidades en la volatilidad. Bellido coincidió en que el foco debe cambiar hacia la ejecución efectiva: “El desafío para las compañías es cómo capacitás y cómo transformás (…) y cómo encontrar un repago en ello”.
2. Los empleados querrán más IA, no menos: Según los datos de IBM, el 61% de los empleados afirma que la IA hace su trabajo menos rutinario y más estratégico. Lejos de la resistencia, los trabajadores de todas las edades están dispuestos a adoptar un mayor uso de la IA en 2026. Sin embargo, Bellido advirtió sobre el reverso de esta adopción: el Shadow AI. “Hoy una de cada cinco compañías tienen personas como nosotros que trabajan con su IA en la vida personal, capturan datos de la compañía que son hipersensibles y los meten adentro”, explicó el ejecutivo, subrayando la urgencia de educar: “Casi el 80% de las personas reconocen que todos los roles van a tener una intervención”.
3. Los consumidores exigirán cuentas a su IA: La transparencia será la moneda de cambio. Los consumidores se sienten más cómodos cuando existen explicaciones sencillas sobre el uso de sus datos y la capacidad de optar por participar. “Los consumidores tienen una mirada mucho más crítica respecto a si hay transparencia o no”, afirmó Bellido.
4. Resiliencia global con seguridad local: El informe destaca que la resiliencia de la IA requerirá una red de seguridad local, donde el 93% de los ejecutivos afirma que debe incluir la soberanía de la IA en su estrategia. Para Bellido, esto es un tema de supervivencia comercial ligado a la ciberseguridad: El ejecutivo remarcó la importancia de evitar errores críticos al gestionar datos sensibles.
5. La ventaja Cuántica requerirá fuerza en números: La quinta tendencia apunta a que las organizaciones preparadas para la computación cuántica tienen tres veces más probabilidades de pertenecer a ecosistemas múltiples. “La computación cuántica ya es mirada desde las compañías”, aseguró Bellido, aunque hizo una salvedad sobre el talento necesario: “Tienen que formar gente que entienda y que pueda traducir negocio a cuántica».
La gran apuesta: “No hay IA sin información”
Hacia el final del encuentro, Bellido destacó un hito corporativo reciente: la intención de IBM de adquirir Confluent (tecnología basada en Kafka) por aproximadamente 11.000 millones de dólares.
“Después de la adquisición de Red Hat, pasa a ser la adquisición más onerosa o más representativa para la billetera de IBM”, detalló. La lógica detrás de esta inversión es el manejo de datos en tiempo real (streaming).
“No hay IA si no hay información. Esta es la base de la conversación para nosotros”, concluyó Bellido. La visión de IBM es un futuro de plataforma abierta donde las empresas usarán múltiples modelos, y la clave estará en conectar las bases de datos empresariales en tiempo real a cualquiera de esos modelos para generar valor genuino.
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