Agentes de IA y transformación empresarial: las claves que dejó el IBM AI Forum 2025
El IBM AI Forum 2025 puso en el centro del debate el avance de los agentes de inteligencia artificial, la automatización empresarial, la ciberseguridad, la gobernanza del dato y la necesidad de transf...
El IBM AI Forum 2025 puso en el centro del debate el avance de los agentes de inteligencia artificial, la automatización empresarial, la ciberseguridad, la gobernanza del dato y la necesidad de transformar la cultura organizacional. El evento mostró que la IA ya no es solo una herramienta de asistencia, sino una tecnología capaz de ejecutar tareas, coordinar procesos y cambiar la forma en que las empresas trabajan, innovan y compiten.
La inteligencia artificial vive una nueva etapa. Después del auge de la IA generativa, el foco empresarial se está desplazando hacia los agentes de IA, sistemas capaces de entender objetivos, interactuar con aplicaciones, tomar decisiones bajo supervisión y ejecutar tareas complejas dentro de una organización.
Ese fue uno de los grandes temas del IBM AI Forum 2025, un encuentro que reunió a líderes empresariales, especialistas tecnológicos, ejecutivos y referentes del ecosistema de innovación para analizar cómo la inteligencia artificial está pasando de la experimentación a la transformación real de los negocios.
La edición 2025 del foro se centró en agentes de IA, ciberseguridad, innovación, liderazgo, experiencias digitales y futuro empresarial, con una propuesta orientada a conversaciones breves, networking y contacto directo con expertos del ecosistema tecnológico.
La nueva etapa de la inteligencia artificial empresarial
Durante los últimos años, muchas empresas incorporaron IA para redactar textos, resumir documentos, crear imágenes, automatizar respuestas o analizar información. Sin embargo, el siguiente paso es más profundo: usar IA para ejecutar procesos de negocio.
IBM define a los agentes de IA como una pieza clave para transformar la automatización empresarial, aumentar productividad y optimizar operaciones mediante sistemas inteligentes capaces de actuar sobre flujos de trabajo.
Esto significa que la IA deja de ser únicamente una herramienta que responde preguntas y empieza a convertirse en un colaborador digital que puede ayudar a resolver tareas concretas: gestionar solicitudes internas, analizar datos, coordinar agendas, abrir tickets, preparar reportes o asistir a equipos de atención, ventas, recursos humanos y finanzas.
De la IA que responde a la IA que trabaja
Uno de los cambios más importantes es el paso de una IA conversacional a una IA operativa. Hasta ahora, muchas herramientas de IA funcionaban como asistentes: el usuario preguntaba y el sistema respondía.
Los agentes de IA van más allá. Pueden conectarse con aplicaciones, interpretar contexto, ejecutar pasos, validar información y acompañar procesos completos.
IBM ha señalado que muchas empresas enfrentarán dificultades para integrar agentes en entornos diversos, aplicaciones y datos, por lo que propone capacidades empresariales como watsonx Orchestrate para crear agentes que funcionen con múltiples aplicaciones de negocio.
En la práctica, esto implica que un agente podría ayudar a un equipo de RR. HH. a responder consultas internas, a un área comercial a preparar propuestas o a un departamento financiero a recopilar información para un cierre contable.
América Latina acelera su transformación con IA
El IBM AI Forum 2025 también dejó una señal clara para la región: las empresas latinoamericanas están acelerando su transformación impulsada por inteligencia artificial.
Según el CEO Study 2025 de IBM, el 89% de los líderes empresariales de América Latina planea mantener o acelerar el ritmo de transformación impulsado por IA, aunque muchas implementaciones todavía no alcanzan los retornos esperados.
Este dato muestra una realidad importante: las compañías entienden que la IA es estratégica, pero todavía están aprendiendo cómo convertirla en resultados medibles.
El desafío ya no es solo adoptar tecnología. Es integrarla correctamente en procesos, equipos, datos y modelos de negocio.
Productividad, eficiencia e innovación
Los agentes de IA prometen mejorar la productividad porque pueden asumir tareas repetitivas, acelerar procesos administrativos y liberar tiempo para actividades de mayor valor.
En empresas grandes, esto puede traducirse en reducción de costes, automatización de servicios internos, atención más rápida a clientes y mejor capacidad para analizar información.
IBM sostiene que sus soluciones de agentes de IA para empresas permiten construir, desplegar y gestionar asistentes y agentes capaces de automatizar flujos de trabajo y procesos con IA generativa.
Pero la productividad no debe entenderse solo como hacer lo mismo más rápido. La verdadera transformación ocurre cuando la IA permite crear nuevos servicios, rediseñar operaciones y tomar decisiones más precisas.
La importancia de los datos
Uno de los puntos más repetidos en cualquier estrategia de IA empresarial es la calidad de los datos. Sin datos confiables, organizados y gobernados, los agentes de IA pueden generar respuestas incorrectas, duplicar errores o automatizar decisiones deficientes.
Ana Marino, responsable global de transformación de datos en IBM Consulting y Bluetab, explicó que por cada euro invertido en IA, las empresas pueden llegar a invertir cinco en preparar datos, lo que demuestra que la base de datos es crítica para que la inteligencia artificial funcione con eficacia.
Para las empresas, esto significa que antes de escalar agentes de IA deben revisar su infraestructura de datos, permisos, calidad de información, seguridad y gobierno interno.
Ciberseguridad: un tema central
El IBM AI Forum 2025 también puso énfasis en la ciberseguridad. A medida que las empresas conectan agentes de IA con sistemas internos, aplicaciones y datos sensibles, aumentan los riesgos.
Un agente mal configurado podría acceder a información indebida, ejecutar acciones no autorizadas o exponer datos confidenciales. Por eso, la adopción de IA empresarial debe estar acompañada de controles de acceso, trazabilidad, supervisión, auditoría y políticas claras.
La IA puede ayudar a mejorar la ciberseguridad, pero también puede aumentar la superficie de ataque si se implementa sin gobierno.
Gobernanza y confianza
La confianza será uno de los grandes factores de adopción. Las empresas no pueden delegar procesos críticos en sistemas que no entienden, no controlan o no pueden auditar.
Por eso, los agentes de IA deben operar bajo reglas claras: qué pueden hacer, qué no pueden hacer, cuándo deben pedir autorización humana, cómo se registran sus acciones y quién responde ante errores.
IBM ha insistido en la necesidad de escalar agentes de IA de forma segura, sin expansión descontrolada, mediante planos de control abiertos e híbridos que permitan crear, desplegar y gestionar agentes en distintas plataformas.
La gobernanza no debe verse como un freno a la innovación, sino como la condición para que la IA pueda crecer dentro de empresas reales.
Cultura empresarial: el cambio más difícil
La transformación con IA no depende únicamente de tecnología. Depende de personas.
Muchos proyectos fallan porque las empresas compran herramientas, pero no cambian procesos, incentivos, roles ni cultura. Los empleados pueden resistirse por miedo, desconocimiento o falta de formación.
IBM Think destaca que el Foro Económico Mundial prevé que seis de cada diez líderes empresariales esperan que la IA transforme sus organizaciones y que las habilidades necesarias para trabajar podrían cambiar un 70% en los próximos cinco años.
Esto obliga a las empresas a invertir en capacitación, reskilling y nuevas formas de colaboración entre personas y sistemas inteligentes.
IA + humanos: no reemplazo, sino colaboración
Uno de los mensajes más importantes para las organizaciones es que los agentes de IA no deben plantearse únicamente como sustitutos de trabajadores.
Su mayor valor aparece cuando permiten a las personas trabajar mejor: reducir tareas repetitivas, acceder a información más rápido, detectar patrones, mejorar atención al cliente y tomar decisiones con más contexto.
Expertos en transformación empresarial han señalado que la IA debe verse como una herramienta de empoderamiento laboral, capaz de integrarse de forma progresiva en todas las áreas de la empresa para mejorar productividad y competitividad.
La empresa del futuro no será solo más automatizada. Será más híbrida: humanos y agentes digitales colaborando dentro de procesos compartidos.
Casos de uso para empresas
Los agentes de IA pueden aplicarse en casi todas las áreas de una organización.
En recursos humanos, pueden responder consultas de empleados, gestionar solicitudes, apoyar onboarding o ayudar a clasificar información interna.
En atención al cliente, pueden resolver incidencias, recuperar datos de sistemas y escalar casos complejos.
En ventas, pueden preparar resúmenes de clientes, sugerir oportunidades, generar propuestas o actualizar CRM.
En finanzas, pueden ayudar con conciliaciones, reportes, alertas de riesgo y análisis de gastos.
En operaciones, pueden coordinar tareas, detectar cuellos de botella y proponer mejoras.
La clave está en elegir procesos concretos, medibles y con impacto real.
El riesgo de implementar IA sin estrategia
El entusiasmo por los agentes de IA puede llevar a muchas empresas a implementar herramientas sin una estrategia clara.
Ese es uno de los mayores riesgos. Adoptar IA sin definir objetivos, responsables, datos, métricas y controles puede generar costes, frustración y bajo retorno.
El enfoque correcto comienza con una pregunta simple: ¿qué problema de negocio queremos resolver?
A partir de ahí, la empresa puede diseñar pilotos, medir resultados, ajustar procesos y escalar solo cuando exista evidencia de valor.
Del piloto a la escala
Muchas organizaciones ya hicieron pruebas con IA generativa. El reto ahora es pasar del piloto aislado a la implementación empresarial.
Esto exige integración con sistemas internos, seguridad, gobierno, datos de calidad, formación de usuarios y medición de retorno.
IBM ha presentado sus servicios de IA Consulting como una forma de ayudar a las empresas a reinventar la manera de trabajar mediante IA aplicada a la transformación.
En otras palabras, el valor no está en probar una herramienta una vez, sino en rediseñar procesos completos con una visión de largo plazo.
Agentes de IA y experiencia del cliente
Una de las áreas donde los agentes pueden tener mayor impacto es la experiencia del cliente. Los consumidores esperan respuestas rápidas, personalizadas y consistentes.
Un agente de IA conectado a datos empresariales puede ayudar a resolver solicitudes, consultar historial, recomendar soluciones y reducir tiempos de espera.
Pero también debe existir supervisión humana. Cuando el caso es sensible, emocional o complejo, la intervención de una persona sigue siendo fundamental.
La mejor experiencia no será completamente automatizada, sino bien coordinada entre IA y humanos.
El papel de la infraestructura híbrida
Para muchas empresas, la IA no puede funcionar únicamente en entornos públicos o desconectados de sus sistemas. Necesitan integrar datos en nubes híbridas, sistemas heredados, aplicaciones corporativas y entornos regulados.
Por eso, la infraestructura se vuelve estratégica. Los agentes de IA necesitan acceder a información correcta, operar con seguridad y respetar normas internas.
IBM ha posicionado su enfoque de nube híbrida, datos e inteligencia artificial como base para una transformación empresarial más segura y escalable.
Qué deben hacer las empresas ahora
Las compañías que quieran aprovechar los agentes de IA deberían empezar por identificar procesos repetitivos, costosos o lentos donde la automatización pueda generar valor.
Después deben revisar la calidad de sus datos, definir políticas de seguridad, formar equipos y establecer límites claros para el uso de IA.
También conviene iniciar con casos de uso pequeños, medir resultados y escalar gradualmente.
La transformación con IA no ocurre de un día para otro. Requiere estrategia, liderazgo y disciplina operativa.
Oportunidades para pymes y emprendedores
Aunque los agentes de IA suelen asociarse con grandes corporaciones, también pueden beneficiar a pymes y emprendedores.
Una pequeña empresa puede usar agentes para automatizar atención al cliente, organizar leads, responder consultas frecuentes, preparar reportes o gestionar tareas administrativas.
La diferencia está en elegir soluciones sencillas, seguras y adaptadas al tamaño del negocio. No se trata de copiar a las grandes empresas, sino de usar IA para resolver problemas concretos.