En muchas compañías siento que aún vive una inquietud silenciosa: la promesa de la inteligencia artificial generativa sigue llamando la atención, pero la realidad cotidiana muestra que los modelos grandes, por sí solos, no resuelven el problema de fondo. Usted, como líder en procesos, sabe que lo que importa no es el algoritmo más reciente, sino cómo armonizamos esa inteligencia con la operación, la cultura del equipo y el cumplimiento normativo. En el contexto latinoamericano – y en especial en Colombia – esa dualidad se vuelve aún más relevante: la tecnología llega, pero sin un andamiaje abierto, híbrido y funcional, puede generar coste, riesgo o brecha. En este artículo exploro cómo ese futuro generativo se apoya precisamente en una inteligencia híbrida y abierta, y cómo desde mi experiencia de más de treinta años al frente de TODO EN UNO.NET S.A.S. acompañando procesos de transformación, podemos trazar rutas prácticas para que esa promesa no quede en la teoría.
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Durante la última edición de Red Hat Summit Connect 2025 en Ciudad de México, ejecutivos de Red Hat plantearon una frase que he repetido en mis propias asesorías con clientes: “el tamaño del modelo no determina el éxito de la IA, sino la inteligencia aplicada”. En otras palabras: no basta con desplegar un gran modelo generativo o comprar la última licencia. Para que la IA sea realmente motor de valor – y no una carga de expectativas incumplidas – debe funcionar dentro de un ecosistema híbrido y abierto. Esa afirmación puede sonar abstracta, pero en la práctica significa tres cosas que quiero compartir con usted desde mi trayecto de más de tres décadas en automatización, modernización y transformación empresarial: la integración de lo humano y lo artificial, la apertura de plataformas y datos, y la alineación con negocio, cumplimiento y ética.
Cuando hablo de “híbrido”, me refiero a la colaboración de humanos + máquinas + procesos. La investigación académica confirma que los sistemas más efectivos no son los que sustituyen a la persona, sino los que la potencian. En un estudio sobre “hybrid intelligence systems” se afirma que las tareas complejas requieren de estos ensamblajes socio-tecnológicos donde humanos y algoritmos aprenden y mejoran juntos. En mi consultoría he visto empresas que invirtieron en un modelo generativo sin cambiar la forma en que su equipo toma decisiones, y al poco tiempo ese modelo se volvió un actor aislado, caro y sin impacto real. En cambio, las compañías que lograron que ese modelo generativo estuviera integrado en el flujo de trabajo – por ejemplo en revisión de riesgos, automatización de decisiones, detección de oportunidades o asesoría interna – lograron un salto cualitativo: su equipo empezó a pensar diferente, actuó diferente y obtuvo resultados reales.
Por otra parte, cuando decimos “abierta”, hablamos de interoperabilidad, datos accesibles, gobernanza flexible y ecosistemas colaborativos. En la conferencia misma se hizo énfasis en que la IA híbrida debe apoyarse en código abierto, en plataformas, en APIs, en intercambio de conocimiento, para que no sea una caja negra inaccesible pero costosa. En el contexto colombiano y latinoamericano eso importa aún más, porque muchas empresas luchan con silos de datos, infraestructuras legadas, cerradas y poco escalables. Para que la inteligencia generativa sea funcional, debe estar conectada con la operación, con los activos de datos, con la automatización, con la cultura de cumplimiento y con la estrategia del negocio.
Pensemos en un ejemplo sencillo pero revelador: una compañía de servicios financieros en Bogotá decide usar una herramienta generativa para gestionar consultas frecuentes de clientes – un chatbot impulsado por IA generativa. Sin embargo, su base de datos de clientes está fragmentada entre varias plataformas, los procesos de atención no están automatizados y el equipo de cumplimiento revisa manualmente cada respuesta. Resultado: el chatbot ofrece respuestas, pero con errores, sin contexto, generando insatisfacción y riesgo de incumplimiento normativo. En cambio, si esa misma empresa, antes de desplegar la IA, realiza un diagnóstico de sus datos, unifica sus plataformas, automatiza la clasificación de consultas, define la interfaz humano-máquina y establece gobernanza de datos e IA abierta, entonces el modelo generativo deja de ser “herramienta nueva” y se convierte en “socio operativo”. Esa transformación – que es la que promovemos en TODO EN UNO.NET – es lo que marca la diferencia entre IA como experimento y IA como ventaja competitiva.
A nivel de tendencia global, los modelos generativos están evolucionando rápidamente. Un informe revisa seis niveles de acceso a sistemas de IA generativa que van desde “completamente cerrados” hasta “totalmente abiertos” y advierte que cada nivel conlleva compensaciones en riesgos, control, seguridad y valor. De modo que para una empresa mediana en Colombia resulta menos útil optar por el modelo más cerrado y más costoso: la clave es encontrar el nivel de “apertura híbrida” que le permita escalar, reducir riesgo y adaptarse al negocio.
Ahora, hablemos de negocio, porque la transformación digital no es un lujo conceptual: es una urgencia. En América Latina, por ejemplo, se reportó que el 77 % de las entidades ya invierten en análisis de datos e IA y que el 68 % en soluciones nativas de nube, impulsando eficiencia y competitividad. Traducido al contexto colombiano, esto significa que los competidores están acelerando, los clientes demandan más personalización, agilidad, sostenibilidad y cumplimiento. Si su empresa no avanza hacia una inteligencia híbrida y abierta, corre el riesgo de quedarse atrás en eficiencia, relevancia y gobernanza.
Desde mi experiencia en TODO EN UNO.NET al liderar procesos de automatización, modernización y cultura digital, he visto que dos piezas suelen fallar cuando se intenta implantar IA generativa sin estrategia: primero, se entiende como proyecto de TI y no como transformación funcional; segundo, se deja la gobernanza, los datos o el talento para después. En cambio, cuando la inteligencia generativa se entiende como componente de una transformación mayor – de la digitalización de procesos, de la cultura de datos, de la modernización de decisiones – los resultados son tangibles: disminución de tiempos de ciclo, mejor toma de decisiones, reducción de riesgos y mayor valor para la organización.
En el modelo que acompañamos para 2026-2030 – la visión de Consultoría Funcional Inteligente™ en TODO EN UNO.NET – la IA híbrida y abierta debe situarse en tres capas esenciales sin citarlas literalmente: una capa estratégica (alineada al negocio), una capa operativa (procesos, plataformas, talento) y una capa de cumplimiento (normativa, ética, protección de datos). Cuando esas tres convergen, la IA generativa deja de estar en piloto y pasa a ser parte del “sistema nervioso” del negocio, habilitando decisiones más rápidas, mejores, colaborativas e incluyentes.
Para los equipos de dirección, un reto relevante es la gobernanza de la IA. En Colombia, la normativa sobre protección de datos personales (por ejemplo mediante la ley 1581 de 2012 y sus decretos) exige claridad sobre responsabilidades, tratamiento, clasificación, datos sensibles – y cuando la IA empieza a generar contenido, tomar decisiones o automatizar flujos, esas cuestiones se vuelven críticas. Por tanto, una ruta híbrida y abierta no sólo es buena práctica de innovación, sino imperativa para gestión de riesgos: permite seleccionar modelos flexibles, auditables, adaptables; fomenta colaboración entre tecnología, negocio y legal; y abre el camino hacia esa inteligencia aplicada que tanto mencionaron los ejecutivos de Red Hat.
Volvamos al plano práctico. Si hoy gestiono una empresa en Colombia que quiere avanzar hacia IA generativa, ¿qué pasos recomiendo? Primero, diagnostique su estado de datos, procesos, talento y gobierno. Segundo, defina cuál es la funcionalidad que quiere lograr: ¿mejorar la atención al cliente? ¿automatizar tareas repetitivas? ¿generar conocimiento interno? ¿detectar riesgos? Tercero, diseñe una arquitectura híbrida que combine lo mejor de su infraestructura (on-premises, nube, edge) y que favorezca apertura (APIs, plataformas interoperables, proveedores de código abierto si aplica). Cuarto, establezca gobernanza de IA: políticas, controles, métricas, ética, privacidad. Quinto, implemente con enfoque funcional: modelo + plataforma + proceso + talento; asegúrese de medir resultados e iterar. Sexto, vuelva a escalar, iterar, ajustar y mejorar, manteniendo la visión de 2026-2030, donde la IA no será un proyecto aislado, sino parte orgánica de la organización.
Durante estos pasos, es preciso tener presente que no se trata de reemplazar personas, sino de potenciar capacidades, liberar tiempo para pensamiento estratégico, mejorar la eficiencia operativa y asegurar cumplimiento normativo. He visto empresas en Colombia que temen que la IA sea una amenaza; en realidad, cuando es implementada con enfoque híbrido y abierto, se convierte en un aliado de crecimiento, no en un riesgo.
Por ejemplo, en una empresa industrial que asesoré recientemente, definimos una “ventana de valor” en los procesos de control de calidad. Antes, los operarios pasaban demasiado tiempo documentando excepciones, generando reportes semiautomáticos y validaciones manuales. Al introducir un modelo generativo ligero conectado a la base de datos de calidad, una interfaz natural y un robot de automatización, lograron reducir ese ciclo de revisión en un 40 % y liberar al equipo para tareas de mejora de producto. Pero la clave no fue el modelo generativo en sí, sino la combinación: la automatización de los flujos repetitivos, la apertura de datos, el ajuste del proceso y la formación del equipo para confiar en la tecnología. Esa es la mentalidad de la transformación que promovemos en TODO EN UNO.NET.
Asimismo, cabe destacar que para América Latina hay particularidades que no podemos ignorar: limitaciones de infraestructura, heterogeneidad de sistemas, marcos normativos en evolución, brechas de talento, cultura organizacional tradicional. Por eso una estrategia híbrida y abierta debe ser adaptada a nuestro contexto: no copiar modelos de Silicon Valley sin calibrarlos al ecosistema regional. Hay que elegir proveedores que permitan apertura (evitar la “jaula tecnológica”), aprovechar plataformas de código abierto o híbridas, y diseñar la solución para que crezca con usted, no que lo encierre.
Un componente adicional clave es la sostenibilidad y la ética: cuando generamos contenido, decisiones o automatizamos flujos mediante IA, debemos preguntarnos por la equidad, la trazabilidad, el impacto en procesos humanos. En la mención del evento, se subrayó que la IA debe democratizarse, que no sea una herramienta exclusiva de unos pocos. En TODO EN UNO.NET consideramos que la función de la tecnología es funcionalidad con propósito, y en ese sentido la IA híbrida y abierta debe estar al servicio de las personas, del negocio y del cumplimiento, no al revés.
Al abordar la inteligencia híbrida y abierta, también debemos considerar la ciberseguridad y la protección de datos personales: cuando los modelos generativos operan sobre datos internos, deben estar integrados con controles de acceso, auditoría, clasificación, encriptación, tratamiento de datos sensibles, cumplimiento con la ley 1581, sus decretos y buenas prácticas de Habeas Data. En un escenario latinoamericano, he visto que muchas empresas subestiman este punto: implementan IA sin considerar que los datos de entrenamiento o inferencia pueden contener información personal, vulnerando normativa o generando riesgos reputacionales. Por ello, gobernar la IA desde datos hasta servicio es indispensable.
El futuro generativo que many compañías desean – más agilidad, personalización, automatización, mejores decisiones – es real, pero sólo si lo abordamos con una mentalidad híbrida (humano + máquina + proceso) y abierta (plataformas interoperables, datos gobernados, ecosistemas de colaboración). Si lo vemos de otro modo, es una revolución similar a aquellas que experimentamos con la transformación digital hace veinte años: no basta con la tecnología, hay que reinventar la forma de trabajar, de decidir, de cumplir y de generar valor. En mi experiencia, ese enfoque es la única forma de que la IA generativa deje de ser un experimento para convertirse en ventaja estructural.
En los próximos años, desde el ciclo 2026-2030, la competitividad de las empresas latinoamericanas ya no será medida únicamente por su adopción de la nube o de la automatización, sino por su capacidad real de incorporar inteligencia generativa dentro de su operación de forma híbrida, abierta, humanizada y regulada. Y quienes lo hagan primero tomarán ventaja, quienes lo posterguen recibirán presión de coste, incumplimiento o irrelevancia.
Cuando observo la inquietud de líderes que reconocen que su empresa “tiene que hacer algo” con IA, pero no saben por dónde empezar, me remonto a lo que he vivido durante más de treinta años al frente de TODO EN UNO.NET: he visto proyectos tecnológicos brillantes que fracasaron porque la máquina no estaba alineada con el negocio, del mismo modo que he acompañado organizaciones que hoy lideran sus mercados gracias a que conectaron tecnología, equipo y propósito. Comprendo esa mezcla de urgencia, expectativa y responsabilid y por eso escucho su necesidad de claridad, de modelo, de acompañamiento. Desde TODO EN UNO.NET acompañamos su empresa desde un análisis inicial profundo para entender su estado actual de datos, talento, procesos y gobierno; luego definimos una estrategia que une lo tecnológico con lo funcional y lo normativo; y finalmente implementamos automatización, inteligencia híbrida y modelos generativos de forma enlazada con su operación, su cultura y su visión. Aumentamos la eficiencia de su empresa con soluciones digitales y normativas, liberamos a su equipo para enfocarse en lo estratégico y no en lo repetitivo, y le ayudamos a cumplir con regulaciones y estándares de calidad. Y lo más importante: no entregamos un servicio y nos vamos, sino que construimos una relación de acompañamiento continuo, actualizando, ajustando y asegurando que su organización se convierta en referente en su sector. Si está listo para trascender de la idea a la ejecución, para hacer que la IA genere resultados reales y sostenibles, estamos aquí para acompañarle con experiencia, humanidad y compromiso. ¿Listo para transformar tu empresa con tecnología funcional?