Colombia

Bogotá Sede Principal

Calle 93 #16-46 oficina 404 edificio Zenn Office PH
Medellín
Carrera 43ª No 7-50 Oficina 1102 - C.E. Dann Carlton
Cali
Avenida 4 Norte # 7N – 46, Piso 3, Yoffice oficina 14

España

Madrid

Calle Conde de peñalver, 45, entre planta oficina 2, 28006, Madrid

Estados Unidos

Miami-Florida

1000 Brickell Av, PMB 5137

Mexico

México DF

Av. Rio Misisipi 49 Int. 1402, Cuauhtémoc

Panamá

Ciudad de Panamá

Calle 50, edificio, torre BMW, San Francisco

¿Sobrevivir o liderar? lo que las empresas de TI deben hacer ahora que la IA cambió las reglas del juego

Las empresas y áreas de TI no deben competir solo con la IA, sino construir sobre ella.

Ver más artículos

Desarrollo empresarial con IA

Explora cómo las plataformas de desarrollo con IA permiten a las empresas escalar sus capacidades sin aumentar proporcionalmente sus equipos, reduciendo simultáneamente los ciclos de desarrollo y la deuda técnica.

La nueva era de la educación superior en Latinoamérica: Menos candidatos, más exigencia y el reto de una operación eficiente

En la nueva educación superior, la clave no es solo llegar a los prospectos, es interactuar con ellos en el momento preciso, con la información justa y mediante el canal adecuado.

El desarrollo de software cambió y muchas organizaciones no lo han entendido

El futuro del desarrollo difícilmente será completamente autónomo. Será, más bien, híbrido. Las organizaciones que comprendan cómo combinar inteligencia humana y artificial definirán el liderazgo tecnológico de la próxima década.

La educación frente a la IA

La inteligencia artificial está remodelando los cimientos del trabajo, la tecnología y la educación. Lejos de una amenaza abstracta, la automatización inteligente ya está modificando la manera en que operan los negocios.

Reconstrucción Inteligente del Desarrollo de Software

El foco ahora está en sistemas que responden al contexto del negocio casi en tiempo real, que aprenden de su propia operación y que garantizan agilidad sin sacrificar calidad ni control.

La era del ecosistema: lo que Apple entendió y LATAM aún no

En la nueva era de la tecnología, el liderazgo sostenible no nace del aislamiento, sino del diseño inteligente de ecosistemas colaborativos.

En 2025 el mercado de TI vivió un año volátil, marcado por la introducción de aranceles, el aumento de las tasas del visado H-1B, y una explosión de inversión en IA. El temor actual es que las empresas de software por suscripción sean sustituidas por soluciones de IA en los próximos años. Aunque ese miedo es real y las condiciones del mercado fueron, en el mejor de los casos, inciertas, el 2026 todavía registra como un buen año. Grandes plataformas como Meta, OpenAI y AWS, entre otras, están adquiriendo numerosas compañías y parecen favorecer el modelo de comprar en lugar de construir en esta era de desarrollo acelerado.

Las soluciones de seguridad de la información se han convertido en una mercancía muy demandada, con servicios especializados como DRaaS (Disaster Recovery as a Service) y MSS (Managed Security Services) en primera línea. Las empresas muestran desconfianza a delegar totalmente en IA, especialmente cuando hay implicaciones regulatorias o atención directa al cliente. En este contexto, las compañías deberán equilibrar el coste de los servicios de consultoría humana para la interacción con clientes internos o externos, o la confirmación del cumplimiento regulatorio con la inversión necesaria en soluciones de IA.

La naturaleza de “caja negra” de muchos modelos de IA puede llevar a que las organizaciones utilicen soluciones SaaS consolidadas para las funciones principales y, posteriormente, recurran a la IA para complementar la generación de informes y el análisis. Si bien la IA tendrá, sin duda, un impacto masivo en el sector tecnológico y en la economía en general, las soluciones de software de nicho y los servicios especializados continuarán desempeñando un papel clave en la puesta en marcha, el mantenimiento y la garantía de fiabilidad de los datos que alimentan estos nuevos sistemas y empresas.

Qué deben hacer las empresas de desarrollo de software y las áreas de TI en empresas mediana y AAA, para contrarrestar esta tendencia?
  1. Enfocarse en la integración IA-primero: en lugar de ver a la IA como una amenaza, adoptarla como acelerador. Diseñar productos con capacidades de IA que aumenten, no sustituyan, el valor humano: asistentes que mejoren la productividad, generación de insights accionables y automatización segura de tareas repetitivas.
  2. Diferenciación por especialización: profundizar en nichos verticales y casos de uso donde el conocimiento sectorial, la lógica de negocio y el cumplimiento normativo sean decisivos. Las plataformas generalistas tendrán dificultades para replicar esta combinación de experiencia y confianza.
  3. Priorizar seguridad, explicabilidad y cumplimiento: invertir en modelos interpretables, auditorías de IA, control de sesgos y trazabilidad de datos. Ofrecer garantías regulatorias y certificaciones como ventaja competitiva frente a soluciones “caja negra”.
  4. Arquitectura abierta y API-first: construir productos interoperables que permitan a los clientes incorporar funciones de IA externas o propias sin perder control. Las APIs y los estándares abiertos facilitan la integración con plataformas mayores y reducen el riesgo de obsolescencia.
  5. Ofrecer soluciones híbridas humano-AI: empaquetar servicios que combinen automatización con supervisión humana en puntos críticos (atención al cliente, decisiones regulatorias, revisiones de calidad). Esto reduce el miedo de los clientes a delegar completamente en IA.
  6. Invertir en datos y observabilidad: garantizar calidad, gobernanza y pipeline de datos robustos. La confianza en los outputs de IA depende de la integridad y la trazabilidad de los datos de entrada; ofrecer herramientas de monitorización y validación como parte del producto.
  7. Modelo de negocio flexible y valor medible: pasar de licencias fijas a modelos basados en resultados o consumo que demuestren ROI claro. Implementar pruebas de concepto rápidas y métricas que evidencien el valor diferencial frente a soluciones puramente basadas en IA.
  8. Formación y retención de talento: capacitar a equipos en ML Ops, ingeniería de datos y seguridad de IA. Fomentar roles mixtos (product owners técnicos y expertos sectoriales) que traduzcan necesidades del cliente en funcionalidades seguras y útiles.
  9. Innovación continua en UX y confianza del usuario: mejorar la experiencia y la transparencia en el uso de IA (explicar limitaciones, ofrecer controles y opciones de reversión). La confianza y la facilidad de uso son barreras de entrada decisivas.

En resumen, las empresas y áreas de TI no deben competir solo con la IA, sino construir sobre ella: integrándola, especializándose, reforzando la seguridad y la gobernanza de datos, y ofreciendo propuestas de valor que combinen lo mejor de la automatización con la supervisión humana. Quienes adopten estas estrategias estarán mejor posicionados para convertir la disrupción en oportunidad y sostener su relevancia en el mercado.

Michael Kent

CEO Grupo Empresarial Q-Vision Technologies

[email protected]

Presione enter o haz clic fuera para cancelar.

Puedes configurar tu navegador para aceptar o rechazar cookies en cualquier momento. Si decides bloquear las cookies de Google Analytics, la recopilación de datos de navegación se verá limitada. Más información.