Más del 90% de los líderes cree tener las herramientas para innovar, pero su propio stack heredado los frena. La modernización ya no admite pausas largas ni apuestas a ciegas. La IA, y en particular la IA agentic, abre un camino para transformar, sobre esa base, sin detener la operación y convertir la tecnología en ventaja competitiva real.
La transformación digital dejó de ser un discurso aspiracional y se convirtió en una condición para competir. En Colombia, esa presión se siente con fuerza en sectores donde la operación no se puede detener, pero tampoco puede quedarse quieta. Banca, salud y servicios esenciales enfrentan una ecuación compleja, deben evolucionar sobre infraestructuras existentes, integrando nuevas capacidades, mientras garantizan continuidad absoluta. En ese punto, la conversación deja de ser tecnológica y se vuelve estratégica.
Gerardo Osío, gerente general de Kyndryl para Colombia y Ecuador, describe un escenario que se repite con más frecuencia de la que las compañías quisieran admitir. “Más del 90% de los líderes globales cree tener las herramientas para escalar en innovación, pero más de la mitad reconoce que su stack tecnológico heredado es lo que los frena”, explica.
Esta contradicción no es ajena en Colombia: si bien las empresas han avanzado en digitalización, muchas lo han hecho sobre estructuras que crecieron sin un diseño integral. Años de adquisiciones, desarrollos a medida y ajustes sobre sistemas core dieron lugar a entornos robustos, pero difíciles de transformar. Ese legado tecnológico, antes sinónimo de estabilidad, hoy limita la evolución del negocio y se convierte en un freno para competir en un entorno cada vez más digital y para desplegar iniciativas de inteligencia artificial con un retorno claro. En este contexto, una alta adopción de IA, por sí sola, no garantiza impacto.
“Colombia muestra una adopción alta en inteligencia artificial, pero el siguiente paso es dejar de hacer pruebas en temas poco relevantes y concentrarse en aquello que realmente genera valor diferencial para los negocios, conectando de forma ágil y funcional esas nuevas capacidades con las iniciativas y plataformas que las compañías ya tienen en operación”, señala Osío. Ese cambio de foco implica priorizar, una palabra que se repite en la conversación y que define el éxito o el fracaso de cualquier iniciativa de modernización.
Para establecer prioridades, es fundamental involucrar a toda la organización. Cuando la modernización se ve como un asunto exclusivo del área tecnológica, el trabajo termina dividido y su efecto se pierde. “Creer que se trata solo de instalar servidores o de actualizar sistemas es una equivocación frecuente. Modernizar no es solo tarea de TI; es un compromiso de toda la empresa y debe contar con el respaldo del CEO”, señala. Esa visión es la que redefine cómo se encaran los procesos de modernización y evita que el legado se convierta en un freno insalvable.
Desde esa lógica estratégica, las transformaciones que funcionan no responden a un enfoque de reemplazo total, sino a una lógica de evolución controlada. El objetivo no es apagar sistemas y encender otros, sino lograr una coexistencia que permita avanzar sin comprometer la operación.
“Modernizar sin interrumpir requiere experiencia operativa real. La clave está en lograr una coexistencia controlada y no un reemplazo abrupto”, agrega Osío. Esa precisión no es menor: un incidente en producción puede frenar un proyecto y erosionar la confianza del negocio y de los clientes cuando una aplicación falla en un momento crítico o la latencia supera lo aceptable. Transformar la base es un proceso mucho más complejo de lo que los clientes finales de las organizaciones imaginan y requiere una planificación rigurosa para mitigar riesgos que siempre están presentes.
Esa misma lógica, avanzar sin romper lo que ya funciona, es la que marca el punto de partida para la adopción de inteligencia artificial.
Antes de la IA, la base: el verdadero cambio de mentalidad en la modernización
Antes de centrarse en la adopción de inteligencia artificial, es clave revisar la base. Contar con una base digital modernizada es lo que permite que la IA transforme de manera efectiva la forma en que las compañías operan y toman decisiones. Sin embargo, ni la velocidad ni el impacto dependen solo de la tecnología, sino de las plataformas, los datos y las capacidades que cada organización ya tiene en operación. “La limitante no es la tecnología, es la calidad de los datos, la gobernanza y la seguridad”, afirma Gerardo Osío.
Una base digital moderna no es un concepto abstracto. Se construye a partir de una arquitectura flexible, con datos confiables y seguridad integrada desde el diseño. Si uno de esos elementos falla, el resultado se compromete. “Si la data que alimenta la inteligencia artificial no es correcta, el resultado tampoco lo será. Y si no hay seguridad, la IA lo que hace es evidenciar las debilidades”, advierte. En un entorno de baja tolerancia a las fallas, estabilidad y seguridad se consolidan como factores claramente competitivos.
A esa ecuación se suma un factor decisivo: el talento. La escasez de perfiles especializados no solo ralentiza los proyectos, también condiciona las decisiones estratégicas del negocio. Sin las capacidades adecuadas, modernizar la base digital, fortalecer la ciberseguridad, gestionar datos de calidad o escalar iniciativas de inteligencia artificial se vuelve cada vez más complejo. En ese contexto, la clave no es sumar más herramientas, sino priorizar, enfocar recursos en lo que realmente genera valor y construir capacidades internas que hagan sostenibles las decisiones tecnológicas.
Sobre esa base, la conversación sobre inteligencia artificial empieza a madurar. Más allá de la IA generativa, el foco avanza hacia modelos capaces de operar con mayor autonomía. “La IA agentic es pasar de una automatización reactiva a sistemas que pueden razonar y actuar siempre con supervisión humana”, explica Osío. Ese avance solo es viable cuando la base digital está preparada y permite reducir la dependencia de recursos escasos, acelerar decisiones y disminuir el riesgo operativo. “Antes muchas decisiones se tomaban por experiencia o por intuición. Hoy puedes basarte en datos y tener un nivel de precisión mucho mayor”, complementa.
En paralelo, el valor de la modernización comienza a medirse con mayor precisión. Ya no basta con hablar de transformación; el impacto debe reflejarse en indicadores concretos como mayor estabilidad operativa, reducción de incidentes o capacidad de lanzar nuevos servicios. En ese punto, plataformas como Kyndryl Bridge permiten anticipar fallas, reducir riesgos operativos y mejorar la resiliencia, conectando visibilidad tecnológica con decisiones de negocio. “La inteligencia artificial demuestra valor cuando cambia métricas, no cuando se queda en la narrativa”, subraya Osío.
Volviendo al punto de partida, la complejidad heredada, la modernización deja de ser solo un proyecto de TI y se convierte en una decisión de negocio que requiere liderazgo del CEO, objetivos claros y una ejecución por fases.
Gerardo Osío, gerente general de Kyndryl para Colombia y Ecuador, lo resume en una idea que atraviesa toda la conversación. “No se trata de adoptar la última tecnología, se trata de pasar de la complejidad heredada a una base preparada para el futuro. El orden importa. Antes de escalar inteligencia artificial, las compañías deben entender y modernizar su base digital. Con ese paso, la tecnología deja de ser una carga y se convierte en una plataforma para crecer”, concluye Osío.