El próximo 26 de marzo, el Hotel San Juan Marriott será el escenario de una nueva parada del Festival IA 2026, una gira regional que reúne a expertos internacionales para compartir casos prácticos, herramientas y estrategias concretas para implementar la inteligencia artificial en empresas y emprendimientos. El Festival de Inteligencia Artificial continúa su recorrido por América Latina y el Caribe y tendrá en Puerto Rico una de sus escalas clave. El evento, que se realizará el 26 de marzo en el Hotel San Juan Marriott, convoca a empresarios, profesionales y líderes tecnológicos interesados en pasar de la teoría a la implementación concreta de la IA en sus organizaciones. La propuesta del festival se aleja del enfoque meramente conceptual para centrarse en experiencias prácticas, demostraciones en vivo y workshops aplicados. A lo largo de la jornada, los asistentes podrán explorar cómo utilizar inteligencia artificial en áreas como marketing, desarrollo de software, ventas, innovación y gestión organizacional. Una agenda enfocada en la ejecución El evento contará con un lineup de speakers internacionales que compartirán metodologías, casos reales y herramientas listas para implementar. Entre los principales talleres y conferencias se destacan: David Fernández (TDM Internacional) abrirá la jornada con “Laboratorio de futuro”, una sesión práctica para anticipar escenarios y diseñar estrategias con apoyo de IA. Más tarde, también abordará el diseño y validación de prototipos en tiempo récord. Johnny Bermúdez (XY Studios) presentará dos sesiones centradas en la creación de contenido con IA: desde la generación de videos e imágenes publicitarias hasta el uso de avatares y asistentes digitales para escalar la comunicación y las ventas. Israel Figueroa (BrainHi) llevará a los asistentes al terreno del desarrollo con agentes inteligentes, mostrando cómo la IA puede planificar, escribir y validar código de forma autónoma, además de explorar el futuro de los equipos híbridos humano-IA. Marcelo Burman (Connecta B2B) pondrá el foco en el impacto empresarial, con charlas orientadas a transformar la IA en resultados concretos, tanto en operaciones como en procesos comerciales y ventas. Nesty Delgado (PMTL Institute) abordará el vínculo entre inteligencia artificial e inteligencia emocional, destacando el rol humano en un entorno cada vez más automatizado. Alba Norys Del León (AblaTek) profundizará en los desafíos del cambio organizacional, clave para una adopción efectiva y sostenible de la IA en las empresas. La agenda también incluye espacios de networking y pausas estratégicas que facilitan el intercambio entre participantes y expertos. Una gira regional en expansión El Festival de IA forma parte de una ambiciosa gira 2026 que recorrerá más de diez ciudades en la región. Tras su paso por Puerto Rico, el evento continuará en: El Salvador – 7 de mayo (Hotel Hilton) Honduras – 19 de mayo (Clarion Hotel Real Tegucigalpa) República Dominicana – 9 de junio Panamá – 16 de junio (Hotel Las Américas Golden Tower) Nicaragua – 18 de junio (Hotel Hyatt) Costa Rica – 22 de julio (Centro de Convenciones) México (Monterrey) – 25 de agosto (Presidente InterContinental) México (Cuernavaca) – 27 de agosto (Holiday Inn Suites) Ecuador – 15 de octubre (sede a confirmar) Además, el festival sumará nuevas plazas como Ciudad Juárez, Cuernavaca y Lima, ampliando su alcance y consolidándose como uno de los encuentros itinerantes más relevantes sobre inteligencia artificial en América Latina. Con un enfoque centrado en resultados, el Festival de IA busca cerrar la brecha entre el potencial de la inteligencia artificial y su implementación real en las organizaciones, ofreciendo herramientas concretas para acelerar la transformación digital. Para conocer más sobre el evento, acceder a la agenda completa o registrarse, los interesados pueden ingresar a https://www.festival-ia.com. Le puede interesar: Festival IA Guatemala 2026: redefiniendo el negocio en tiempo real

Durante el evento, el especialista Marcelo Burman expuso cómo los equipos comerciales pueden integrar la inteligencia artificial en cada etapa del funnel para aumentar leads, reducir costos y mejorar la conversión. La inteligencia artificial continúa transformando los procesos comerciales en la región, impulsando nuevas formas de generar demanda, optimizar la relación con los clientes y cerrar ventas de manera más eficiente. En este contexto, el Festival de Inteligencia Artificial (FIA), realizado en Guatemala, reunió a líderes empresariales y especialistas para analizar el impacto de estas tecnologías en los negocios. Uno de los momentos más destacados fue la conferencia de Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, quien presentó un enfoque práctico sobre cómo aplicar inteligencia artificial generativa en los procesos de ventas, desde la atracción de prospectos hasta la conversión final. Burman explicó que la clave está en comprender el funnel comercial en sus tres etapas: Top of the Funnel (ToFu), enfocado en la generación de leads; Middle of the Funnel (MoFu), centrado en la calificación y relación con el cliente; y Bottom of the Funnel (BoFu), orientado al cierre de ventas. “No se trata de usar IA por moda, sino de integrarla de forma estratégica en cada fase para potenciar resultados”, señaló. Durante su exposición, destacó que la inteligencia artificial generativa va más allá de un simple chatbot, al permitir la creación de contenido comercial, la automatización de tareas cognitivas y la personalización a escala. Esto se traduce en procesos más eficientes y en una mejor comprensión del cliente, lo que impacta directamente en la productividad de los equipos de ventas. Según datos compartidos en la conferencia, las organizaciones que integran IA en sus procesos comerciales pueden incrementar hasta en un 50% la generación de leads, reducir costos entre un 40% y 60%, y ahorrar entre dos y tres horas diarias de trabajo por colaborador. “El verdadero valor está en cómo se orquestan estos procesos y se convierten en una ventaja competitiva”, afirmó. Uno de los conceptos centrales abordados fue la diferencia entre asistentes, agentes y automatizaciones. Mientras los copilotos de IA ayudan a mejorar tareas específicas, los agentes permiten ejecutar procesos de forma autónoma y las automatizaciones integran flujos completos. Sin embargo, Burman advirtió que avanzar hacia automatizaciones completas requiere una base sólida de datos y una implementación progresiva. En este sentido, subrayó que la calidad de la información es determinante para el éxito de cualquier estrategia basada en inteligencia artificial. “La IA es tan buena como los datos que la alimentan. Si el dato es pobre, automatizamos errores más rápido”, explicó, insistiendo en la importancia de estructurar y enriquecer la data antes de escalar procesos. Asimismo, destacó el papel de la analítica avanzada y la inteligencia artificial en la personalización del proceso comercial, permitiendo identificar señales de intención de compra, perfilar mejor a los clientes y adaptar los mensajes a cada tipo de usuario. Esto facilita no solo la conversión, sino también la construcción de relaciones más efectivas. Finalmente, Burman enfatizó que el futuro de las ventas será híbrido, combinando capacidades tecnológicas con el talento humano. “La inteligencia artificial no reemplaza al vendedor, sino a quien no sabe usarla. Hoy somos profesionales potenciados, y el reto está en aprovechar estas herramientas para tomar mejores decisiones y generar más valor”, concluyó. Le puede interesar: Festival IA Guatemala 2026: cómo la IA está convirtiendo el marketing en una máquina de ingresos

GBM presenta un portafolio de 17 agentes diseñados para integrarse en procesos reales de negocio, en un momento en que las empresas buscan resultados concretos más allá de la experimentación con IA. La conversación sobre inteligencia artificial en las empresas ha dejado de ser aspiracional. El desafío ya no está en entender su potencial, sino en traducirlo en impacto tangible dentro de las operaciones. En ese giro, la propuesta de GBM Inteligencia Artificial (GIA) apunta directamente al punto de fricción que ha frenado a muchas organizaciones: la implementación efectiva. Durante los últimos años, el sector corporativo ha invertido en pilotos, pruebas de concepto y herramientas aisladas que, en muchos casos, no lograron escalar ni integrarse con los procesos críticos del negocio. El resultado ha sido una brecha entre la promesa tecnológica y su ejecución real. Es en ese contexto donde GBM introduce un portafolio de 17 agentes digitales empresariales, diseñados para operar dentro de entornos productivos y no como experimentos paralelos. La lógica detrás de estos agentes es pragmática. No se trata de soluciones genéricas, sino de herramientas orientadas a funciones específicas dentro de la organización, desde servicio al cliente hasta operaciones, ventas, marketing, finanzas y recursos humanos. Cada agente responde a un problema concreto, con aplicaciones que van desde la automatización de la atención al cliente hasta la optimización documental, auditorías asistidas o análisis para marketing inteligente. Según Dany Estéves, Gerente Regional de Práctica de Digital Solutions, el cambio de enfoque es inevitable. La inteligencia artificial ya ocupa un lugar prioritario en las agendas empresariales, pero el valor real surge cuando se inserta en los procesos donde se toman decisiones y se generan resultados medibles. En otras palabras, la IA deja de ser una capa adicional para convertirse en infraestructura operativa. El elemento diferenciador de estos agentes digitales está en su capacidad de integrarse con sistemas existentes y datos corporativos. A diferencia de herramientas tradicionales que se limitan a responder consultas o ejecutar tareas puntuales, estos sistemas están diseñados para participar activamente en los flujos de trabajo, analizando información, aprendiendo de los datos y colaborando con equipos humanos en tareas complejas. Este enfoque refleja una evolución más amplia dentro del mercado de inteligencia artificial empresarial. A nivel global, compañías como Microsoft, IBM y Salesforce han acelerado el desarrollo de asistentes y agentes capaces de integrarse en plataformas corporativas, desde ERPs hasta sistemas de gestión de clientes. La tendencia apunta a una IA cada vez más embebida en procesos, menos visible como herramienta independiente y más cercana a una capa transversal de operación. En el caso de GBM, el diseño de los 17 agentes prioriza aspectos como escalabilidad, gobernanza de datos y trazabilidad de decisiones, factores críticos para industrias reguladas o altamente competitivas. Uno de los puntos más relevantes es el tiempo de implementación. Según la compañía, los agentes pueden desplegarse en pocas semanas, un contraste marcado frente a los ciclos tradicionales de desarrollo tecnológico que podían extenderse por meses o incluso años. Esta velocidad se convierte en un factor competitivo en un entorno donde la capacidad de adaptación define la ventaja empresarial. De acuerdo con la compañía, este tipo de soluciones permite incorporar capacidades avanzadas sin partir desde cero, reduciendo la barrera de entrada y acelerando beneficios como la mejora en productividad, eficiencia operativa, calidad del servicio y generación de nuevas oportunidades de negocio. En ese sentido, los agentes digitales no representan únicamente una nueva categoría tecnológica, sino una señal de madurez del mercado. La inteligencia artificial comienza a consolidarse como una capacidad operativa integrada, dejando atrás su etapa de experimentación para instalarse, finalmente, en el núcleo del negocio. Puede interesarle: Automatización total y decisiones en tiempo real: así será el 2026 según GBM y sus aliados tecnológicos

El título de Chief Information Officer sugiere una función uniforme dentro de las empresas, pero en la práctica la realidad es mucho más fragmentada. El rol cambia según el tamaño de la organización, la industria y el contexto operativo, lo que redefine cómo se evalúa el liderazgo tecnológico en la era de la transformación digital. Durante años, el título de Chief Information Officer ha funcionado como una etiqueta aparentemente clara dentro del organigrama corporativo. Sin embargo, detrás de esas tres siglas conviven realidades completamente diferentes. El trabajo que desempeña un CIO en una empresa global puede tener poco en común con el de alguien que ocupa el mismo cargo en una compañía mediana o en una startup tecnológica. Según un análisis reciente, el rol del CIO no es monolítico sino profundamente contextual. Factores como el tamaño de la empresa, el modelo de propiedad, el grado de regulación del sector o la madurez digital de la organización redefinen lo que significa liderar la tecnología corporativa. Evaluar a estos ejecutivos bajo un mismo estándar suele generar frustraciones tanto para los CIO como para los directorios que los contratan. En las grandes corporaciones, especialmente en compañías Fortune 500 o multinacionales, el CIO actúa más como un arquitecto de sistemas complejos que como un gestor operativo de tecnología. Su responsabilidad principal no es ejecutar proyectos técnicos sino orquestar ecosistemas digitales a gran escala. Eso incluye gobernanza tecnológica, ciberseguridad, gestión de proveedores globales y cumplimiento regulatorio. En este nivel, el CIO también se convierte en un interlocutor estratégico frente al directorio. Debe traducir decisiones tecnológicas en narrativas comprensibles sobre riesgo corporativo, resiliencia operativa e inversión estratégica. Un error en infraestructura o seguridad en este contexto no afecta solo a un departamento, puede impactar mercados, reguladores, clientes y reputación de marca al mismo tiempo. Este peso institucional explica por qué muchas empresas priorizan estabilidad y gobernanza por encima de la innovación radical. Incluso cuando la organización exige transformación digital, el CIO debe equilibrar el impulso de cambio con la necesidad de no desestabilizar sistemas críticos. La dinámica cambia radicalmente en compañías de tamaño medio. Allí, el CIO se mueve en un terreno híbrido entre estrategia y ejecución. Con equipos más pequeños y presupuestos limitados, el líder tecnológico suele involucrarse directamente en la implementación de sistemas, la modernización de plataformas heredadas y la coordinación con las áreas de negocio. En este contexto, el CIO funciona como traductor entre el lenguaje tecnológico y las prioridades comerciales. Su éxito se mide en métricas tangibles y de corto plazo: reducir tiempos operativos, mejorar márgenes, habilitar crecimiento o escalar procesos con menos recursos. Este perfil híbrido suele ser incomprendido. Muchos CIO de empresas medianas son catalogados como “demasiado operativos” precisamente porque participan activamente en la ejecución. Pero esa cercanía con la operación es, en muchos casos, lo que permite que la estrategia tecnológica se materialice. En el extremo opuesto del espectro están las startups y las organizaciones pequeñas. Allí el CIO, cuando existe, se parece más a un jefe de tecnología multifunción que a un ejecutivo de gobernanza. Las decisiones se toman rápido, la experimentación es constante y la arquitectura tecnológica evoluciona al mismo ritmo que el negocio. La prioridad no es la perfección de los frameworks corporativos sino la velocidad de aprendizaje. Conceptos como deuda técnica o seguridad siguen siendo relevantes, pero suelen abordarse de forma progresiva, en función de las necesidades del crecimiento. Este mosaico de realidades plantea un desafío para el mercado laboral ejecutivo. Las juntas directivas y los CEOs tienden a evaluar a los CIO con parámetros importados de otros contextos organizacionales. El resultado suele ser una desconexión entre expectativas y capacidades. Muchos CIO terminan siendo juzgados por estándares que nunca fueron definidos explícitamente o que corresponden a organizaciones con estructuras completamente distintas. Cuando esto ocurre, el problema rara vez es la falta de talento. Lo que falla es el encaje entre liderazgo, cultura corporativa y momento estratégico de la empresa. En una economía donde la tecnología define cada vez más la ventaja competitiva, comprender esta diversidad de roles podría convertirse en una de las claves para que las organizaciones seleccionen mejor a sus líderes digitales. El nuevo poder del CIO: cómo la IA está redefiniendo el liderazgo tecnológico Durante décadas, el departamento de IT fue percibido como un área de soporte dentro de las organizaciones. El CIO gestionaba infraestructura, sistemas internos y seguridad tecnológica. Hoy, ese paradigma está cambiando a una velocidad difícil de ignorar. La irrupción de la inteligencia artificial generativa está empujando a los CIO hacia el centro de la estrategia corporativa. Según analistas y líderes tecnológicos, el desafío ya no es experimentar con IA sino extraer valor real de ella dentro de los procesos empresariales. Eric Johnson, CIO de la empresa de gestión de incidentes PagerDuty, lo describe con una metáfora reveladora. Para muchos ejecutivos, la inteligencia artificial se parece a una mina llena de minerales valiosos. El verdadero desafío es aprender a extraerlos. Hace apenas dos años, las organizaciones se preguntaban si la IA realmente funcionaba y cómo integrarla. Luego llegó la etapa de exploración de casos de uso. En 2026, la conversación cambió nuevamente: ahora el objetivo es escalar esas aplicaciones para transformar la forma en que operan empresas completas. Ese cambio tiene implicaciones profundas para el CIO. El área de tecnología dejó de ser un simple proveedor interno de herramientas. Cada vez más, se convierte en un socio estratégico del negocio. Cuando el problema no es la tecnología sino las expectativas Según un análisis reciente sobre liderazgo tecnológico, muchas juntas directivas evalúan a los CIO utilizando estándares diseñados para organizaciones completamente distintas. Cuando esto ocurre, incluso ejecutivos altamente competentes pueden parecer ineficaces. El fenómeno es más común de lo que parece. Empresas medianas contratan CIO esperando resultados propios de grandes corporaciones. Startups buscan líderes tecnológicos con mentalidad de experimentación, pero luego aplican estructuras de gobernanza diseñadas para empresas altamente reguladas. El resultado es una desconexión entre lo que la organización necesita y lo que espera recibir. La paradoja es evidente en las evaluaciones ejecutivas. Algunos CIO son contratados para estabilizar sistemas y modernizar infraestructuras, pero luego son criticados por no impulsar transformaciones rápidas. Otros son contratados como agentes de cambio, pero encuentran estructuras corporativas que penalizan cualquier riesgo. Esta contradicción explica por qué el cargo tiene una rotación relativamente alta en muchas industrias. El problema también afecta la movilidad profesional. En procesos de búsqueda ejecutiva, los directorios suelen priorizar candidatos que ya hayan ocupado roles en organizaciones del mismo tamaño o sector. La lógica es comprensible, ya que reduce el riesgo de contratación. Pero también limita la diversidad de experiencias. Muchos CIO con habilidades altamente transferibles quedan fuera de procesos de selección simplemente porque su trayectoria no coincide exactamente con el perfil organizacional buscado. En realidad, muchas competencias clave del cargo trascienden la industria. Liderar transformaciones tecnológicas, gestionar riesgos de ciberseguridad, modernizar infraestructuras heredadas o alinear tecnología con objetivos de negocio son desafíos comunes en múltiples sectores. La diferencia suele estar en la velocidad de aprendizaje del líder y en su capacidad para comprender el contexto económico y regulatorio de cada industria. Le puede interesar: ¿Por qué el CIO es el nuevo héroe?

La marca prepara el lanzamiento de una nueva versión de sus auriculares premium, con mejoras en audio y procesamiento, pero sin cambios disruptivos en diseño ni precio; un tema que se sigue generando críticas de usuarios hacia la marca por su "falta creativa". En un mercado de audio cada vez más competitivo, Apple apuesta por una actualización incremental de su línea más exclusiva. Los nuevos AirPods Max 2 llegarán en abril con un precio de 549 dólares, manteniendo el posicionamiento premium de la marca, pero incorporando mejoras técnicas que apuntan a refinar la experiencia más que a reinventarla. El cambio más relevante es la integración del chip H2, el mismo que Apple ha utilizado en otros dispositivos recientes para optimizar procesamiento de audio y eficiencia energética. En este caso, el foco está en una cancelación activa de ruido (ANC) más potente, uno de los factores clave en la diferenciación dentro del segmento de auriculares de alta gama. La estrategia parece clara: consolidar en lugar de transformar. A diferencia de otros lanzamientos donde Apple ha introducido cambios radicales, esta iteración se centra en mejoras internas, sin alterar significativamente el diseño externo ni la propuesta de valor general. El precio, que se mantiene en 549 dólares, refuerza la intención de Apple de sostener su margen en el segmento premium, incluso en un contexto donde competidores como Sony o Bose intensifican su oferta con productos de alto rendimiento a precios más agresivos. Más allá del hardware, el movimiento también refleja una tendencia más amplia en la industria: la integración de chips especializados como eje de diferenciación. El procesamiento local, la eficiencia energética y la optimización del audio mediante inteligencia computacional están redefiniendo lo que significa “calidad” en dispositivos personales. En ese sentido, los AirPods Max 2 no buscan sorprender, sino afinar. Y en el ecosistema Apple, esa suele ser una estrategia suficiente. Relacionado al tema: Un Mac más accesible de Apple está en camino

El magnate está reconfigurando su imperio tecnológico. Tras fusionar su startup de inteligencia artificial con la aeroespacial en una operación valuada en 1,25 billones de dólares, el empresario enfrenta salidas de cofundadores y presión interna mientras prepara lo que podría ser una de las mayores salidas a bolsa de la historia. La estrategia de Elon Musk siempre ha consistido en fusionar ambición tecnológica con escala industrial. Ahora esa lógica alcanza un nuevo nivel con la integración de su empresa de inteligencia artificial xAI dentro de SpaceX, un movimiento que busca construir un gigante que combine cohetes, internet satelital y modelos de IA. La operación, anunciada a comienzos de 2026, valora la compañía combinada en aproximadamente 1,25 billones de dólares , lo que la convertiría en una de las empresas privadas más valiosas del mundo. El objetivo final es preparar el terreno para una salida a bolsa potencialmente histórica de SpaceX , mientras Musk intenta posicionar a su empresa como un competidor directo de gigantes de IA como OpenAI, Google o Meta. La apuesta: inteligencia artificial desde el espacio Según Musk, la fusión tiene una lógica estratégica clara. Los centros de datos necesarios para entrenar modelos de inteligencia artificial consumen enormes cantidades de electricidad y requieren sistemas de refrigeración cada vez más complejos. La solución que propone el empresario es radical: construir centros de datos en el espacio , alimentados por la infraestructura orbital de SpaceX. En teoría, esa arquitectura permitiría escalar la potencia computacional sin las limitaciones energéticas y ambientales de los centros de datos terrestres. El proyecto encaja dentro de la visión más amplia de Musk de crear un ecosistema tecnológico verticalmente integrado que combine cohetes, satélites Starlink, inteligencia artificial y la red social X , todos bajo el mismo paraguas corporativo. Turbulencias internas en xAI Sin embargo, la reorganización también ha generado fricciones dentro de la empresa. En las últimas semanas, Musk ha impulsado cambios en el liderazgo de xAI y varios cofundadores han abandonado la compañía , en parte por su insatisfacción con el rendimiento del equipo de desarrollo de software. El resultado es una transformación profunda de la startup. De los 12 cofundadores originales, solo dos permanecen actualmente en la empresa , una señal de que la cultura interna está cambiando rápidamente mientras la compañía intenta escalar. Las salidas también han afectado la moral del equipo. Algunos empleados han señalado niveles elevados de presión y burnout mientras la compañía intenta competir con laboratorios de IA mucho más consolidados. Un experimento corporativo a escala planetaria La integración entre SpaceX y xAI es también una apuesta financiera. El desarrollo de modelos de IA requiere inversiones gigantescas en hardware, energía y talento, y la estructura de SpaceX podría proporcionar el músculo económico necesario. Al mismo tiempo, la compañía enfrenta un desafío clásico de Silicon Valley: demostrar que su visión futurista puede traducirse en ingresos sostenibles. Si el plan de Musk funciona, el nuevo conglomerado podría convertirse en uno de los actores más influyentes de la próxima década tecnológica. Si fracasa, la fusión podría pasar a la historia como otro ejemplo de la dificultad de convertir la ambición tecnológica en un negocio viable. Por ahora, el empresario apuesta a lo que siempre ha sido su mayor activo: convencer al mercado de que el futuro, incluso uno que involucra centros de datos en órbita, está más cerca de lo que parece. Puede interesarle: Elon Musk, Grok y la lucha por la "ideología" de la IA

Juan Salazar, Fundador de Vector Strategy, expuso el desfase entre adopción tecnológica y resultados reales: pilotos fallidos, bajo impacto en productividad y un problema estructural de gobernanza que mantiene a la inteligencia artificial lejos de la mesa donde se define el rumbo empresarial. La inteligencia artificial ha llegado masivamente a las empresas, pero no necesariamente al lugar donde más importa. Según plantea Juan Salazar, Fundador de Vector Strategy, el verdadero impacto de la IA no debería medirse en dashboards ni en automatización operativa, sino en su capacidad para transformar cómo se toman decisiones en la alta dirección. Ahí, los datos muestran un rezago preocupante. El diagnóstico es contundente. Hasta el 95% de los pilotos con IA generativa han fallado en generar los resultados esperados. Más del 80% de las compañías no ha visto mejoras tangibles en productividad pese a años de inversión. Incluso organizaciones como Johnson & Johnson han reconocido que solo el 15% de sus aplicaciones de IA generó valor tras ejecutar cerca de 900 experimentos. La conclusión no apunta a una limitación tecnológica, sino a un problema de enfoque. Las empresas están implementando IA, pero no están rediseñando sus procesos de decisión. La adopción ocurre en el nivel equivocado Uno de los hallazgos más reveladores es dónde se está utilizando la inteligencia artificial dentro de las organizaciones. De acuerdo con datos citados por The Wall Street Journal, en Colgate-Palmolive, una empresa con más de 200 años de historia, aproximadamente la mitad de los empleados utiliza IA para tareas básicas como reescribir correos electrónicos. El patrón se repite a escala global. Un estudio de McKinsey & Company en la industria farmacéutica, basado en 50.000 empleados, concluyó que los principales usuarios de estas herramientas son perfiles junior, no los directores ni los equipos ejecutivos. Esto configura una paradoja: la tecnología más estratégica de la última década se está usando, en gran medida, para optimizar tareas tácticas. Gobernanza débil, confianza limitada El problema central, según Salazar, es la ausencia de gobernanza en los procesos analíticos. No se trata solo de regulación o políticas de uso, sino de disciplina estructurada para analizar información y tomar decisiones complejas sin omitir pasos críticos. Los números respaldan esta lectura. Apenas el 20% de las empresas cuenta con modelos maduros de gobernanza, según Deloitte. A la vez, aunque el 85% de las organizaciones está probando o utilizando IA generativa, solo el 22% confía plenamente en ella, una brecha que evidencia fragilidad en la infraestructura y los procesos. A esto se suma un fenómeno persistente: la toma de decisiones en silos. Un ajuste aparentemente aislado, como aumentar precios en un 8%, desencadena efectos en cadena en producción, logística, talento y rentabilidad. Sin una visión transversal, las decisiones se fragmentan y pierden efectividad. Las empresas más avanzadas, particularmente dentro del Fortune 100, han respondido no eliminando los silos, sino imponiendo capas obligatorias de análisis que conectan las distintas áreas antes de ejecutar cualquier movimiento estratégico. El riesgo de confiar en sistemas que “alucinan” El entusiasmo por la IA generativa también convive con limitaciones técnicas relevantes. Salazar advierte que los sistemas abiertos, aunque potentes, presentan tasas de precisión cercanas al 54% y niveles de “alucinación” que pueden oscilar entre el 43% y el 93%. Además, existen más de 80 tipos distintos de errores identificados en modelos de lenguaje. En un entorno empresarial, donde las decisiones implican millones de dólares, estos márgenes de error plantean un dilema evidente: velocidad sin confiabilidad puede amplificar problemas en lugar de resolverlos. Del modelo generalista al sistema multiagente Frente a estas limitaciones, emerge un enfoque distinto: sistemas de inteligencia artificial basados en múltiples agentes especializados, coordinados bajo reglas de gobernanza. El concepto, alineado con la tendencia de “human in the middle” que gana tracción en Silicon Valley, redefine el rol de la IA. No reemplaza al ejecutivo, sino que estructura su pensamiento, ordena la información y acelera el análisis. En lugar de depender de un único modelo generalista, estos sistemas funcionan como equipos virtuales donde cada agente tiene una especialidad y participa en el momento adecuado. El resultado es un proceso que replica, en milisegundos, dinámicas que tradicionalmente tomarían semanas de reuniones entre áreas. Tres niveles para conectar datos y estrategia La arquitectura propuesta se organiza en tres capas: El nivel operativo responde qué pasó, utilizando KPI y datos históricos, pero incorporando benchmarks globales para contextualizar el desempeño. El nivel analítico explica por qué ocurrió, identificando causas raíz y dependencias entre variables. El nivel estratégico proyecta qué hacer, ofreciendo escenarios, trade-offs y estimaciones de impacto, incluyendo costos, retorno, riesgos y tiempos de implementación. Este enfoque permite pasar de la simple visualización de datos a la toma de decisiones informadas. En un ejemplo presentado, un sistema de este tipo detecta que el problema de una empresa no es productivo, sino comercial, con el 100% de su fuerza de ventas incumpliendo objetivos frente a un benchmark del 40%. A partir de ahí, proyecta una posible caída de ingresos de entre 25% y 30% en seis meses si no se actúa, y propone rutas concretas de acción con sus respectivas implicaciones. Decidir mejor, no solo más rápido El punto más crítico no es la velocidad, sino la dirección. Como advierte Salazar, acelerar decisiones sin gobernanza puede llevar a las empresas más rápido hacia el error. Hoy, el 98% de las personas utiliza IA de alguna forma en su trabajo. Sin embargo, su integración en los niveles más altos de decisión sigue siendo limitada. Y mientras la inteligencia artificial no forme parte estructural del proceso estratégico, su impacto seguirá siendo marginal. La promesa de la IA no está en automatizar lo que ya hacemos, sino en obligar a las organizaciones a pensar mejor. En ese cambio, más cultural que tecnológico, se juega su verdadero potencial. Lea también: Festival IA Guatemala 2026: cómo la IA está convirtiendo el marketing en una máquina de ingresos

El experto Johnny Bermúdez destacó cómo la automatización y los sistemas creativos están transformando la producción audiovisual en las empresas. El Festival de Inteligencia Artificial organizado por Connecta B2B en Guatemala reunió a especialistas, empresarios y líderes de la región interesados en entender cómo la tecnología está transformando los negocios. Entre las ponencias más destacadas figuró la del experto colombiano Johnny Bermúdez, titulada “Videos e imágenes con IA para atraer clientes: de la idea a piezas listas para publicar”, en la que mostró, con un enfoque práctico, cómo la inteligencia artificial está revolucionando la creación de contenido audiovisual y acelerando los procesos de marketing en las empresas. Durante su intervención, Bermúdez —fundador de XY Studios— explicó que la inteligencia artificial ha revolucionado la producción de videos e imágenes, permitiendo a las empresas reducir costos, acelerar procesos y multiplicar la creación de contenido. “Antes muchas ideas se quedaban sin ejecutar por presupuesto; hoy podemos producir en horas lo que antes tomaba semanas o incluso años”, afirmó. El especialista subrayó que la IA no reemplaza la estrategia, pero sí potencia la creatividad y la experimentación. En particular, destacó que las marcas ahora pueden probar múltiples versiones de contenido de forma rápida, optimizando campañas antes de realizar grandes inversiones. Uno de los ejes de la conferencia fue la evolución de la IA generativa en los últimos años. Bermúdez recordó que en sus inicios estas tecnologías presentaban errores evidentes en imágenes, pero hoy han alcanzado niveles hiperrealistas que incluso dificultan distinguir entre contenido real y generado artificialmente. “Ya estamos viendo películas y contenido en plataformas como Netflix apoyados en inteligencia artificial”, señaló. En la parte práctica, el expositor mostró el uso de herramientas como Gemini, ChatGPT y Google AI Studio para generar imágenes de alta calidad a partir de instrucciones detalladas (prompts). Explicó que el control total sobre el resultado depende de la precisión de estas instrucciones, incluyendo aspectos como iluminación, estilo, entorno y características del personaje. Asimismo, introdujo el concepto de “sistemas agénticos”, que integran automatización y múltiples herramientas para crear contenido de manera estructurada. Según Bermúdez, este enfoque permite a las empresas pasar de procesos tradicionales —lentos y fragmentados— a flujos de trabajo ágiles donde se generan prototipos, se validan y luego se ejecutan campañas completas. En una demostración en vivo, el experto convirtió una simple fotografía de un café tomada con celular en un video publicitario con voz generada por IA, evidenciando cómo estas tecnologías pueden aplicarse directamente en estrategias de marketing. También destacó plataformas como HeyGen, Runway y ElevenLabs para la creación de video y audio. Bermúdez enfatizó que el proceso creativo con IA debe ser gradual: primero texto, luego imagen, después animación y finalmente integración de audio. “No se trata de generar un video completo en un solo paso, sino de construir escena por escena con control total”, explicó. El conferencista también presentó un caso corporativo en el que combinó imágenes reales con contenido generado por IA para una empresa latinoamericana, logrando producir un video en el que el 80% del contenido fue creado con estas herramientas, reduciendo significativamente costos logísticos y de producción. Como conclusión, Bermúdez aseguró que la inteligencia artificial está redefiniendo la industria audiovisual y el marketing digital. “Estamos ante un nuevo modelo de producción. Cada semana la tecnología mejora, y las empresas que aprendan a usarla tendrán una ventaja competitiva clara”, afirmó. El Festival de Inteligencia Artificial en Guatemala continúa posicionándose como un espacio clave para la actualización tecnológica en la región, reuniendo a expertos y empresas interesadas en integrar la IA en sus estrategias de crecimiento. Le puede interesar: Festival IA Guatemala 2026: cómo los agentes están redefiniendo la productividad

Con foco en resultados concretos, automatización avanzada y liderazgo estratégico, la gira regional del Festival IA 2026 comenzó en Guatemala reuniendo a referentes internacionales que mostraron cómo la inteligencia artificial dejó de ser una promesa para convertirse en el motor operativo, creativo y comercial de las organizaciones. La inteligencia artificial atraviesa una etapa de madurez acelerada en América Latina, y el Festival IA Guatemala 2026 funcionó como una radiografía precisa de ese momento: menos discurso aspiracional y más implementación tangible. A lo largo de una intensa agenda de conferencias y talleres, ejecutivos, emprendedores y especialistas coincidieron en un mensaje central: la ventaja competitiva ya no está en adoptar IA, sino en integrarla con impacto real en el negocio. Uno de los ejes más relevantes fue la anticipación estratégica. En el workshop “Laboratorio de futuro”, David Fernández, CEO & Fundador de TDM Internacional, propuso trabajar con modelos de IA para identificar señales tempranas y diseñar escenarios antes de que los problemas emerjan, marcando un cambio de paradigma en la toma de decisiones empresariales. Esa misma lógica de velocidad y validación se extendió a su conferencia sobre prototipado acelerado, donde la IA aparece como un habilitador para reducir riesgos y acortar ciclos de innovación. La creación de contenido fue otro de los territorios donde la IA mostró su impacto inmediato. Johnny Bermúdez, Fundador de XY Estudios, presentó flujos de trabajo que permiten transformar ideas en piezas audiovisuales listas para publicación en cuestión de horas, combinando automatización, coherencia narrativa y escalabilidad. En paralelo, profundizó en el uso de avatares, clones digitales y asistentes inteligentes como herramientas para ampliar la presencia comercial sin depender de la exposición directa, abriendo nuevas posibilidades para marcas personales y corporativas. Sin embargo, el núcleo más potente del evento estuvo en la evolución hacia la llamada IA agéntica. Grecia Flores Esquivel, Territory Account Director en Creatio, y Mario García, Líder de AI & Automation en Grupo Sega, coincidieron en que los agentes inteligentes ya no solo asisten tareas, sino que toman decisiones, ejecutan procesos y orquestan operaciones en tiempo real. Esta nueva capa tecnológica redefine la eficiencia operativa, habilitando experiencias hiperpersonalizadas y mejoras significativas en el retorno de inversión. En esa misma línea, el workshop liderado por Ing. Ali Lemus, Director de Postgrado en IA en Universidad Galileo, permitió a los asistentes construir y entrenar agentes, acercando estas capacidades al ámbito práctico empresarial. La implementación, no obstante, no está exenta de riesgos. Sergio Molina, Director de Estrategia Data & AI en Martinexsa GT, junto a Christian Bohl, Ingeniero de Preventa de Data & IA en Martinexsa GT, advirtieron sobre el “engaño del do it yourself”, señalando que proyectos mal diseñados pueden derivar en sesgos, integraciones deficientes y pérdidas económicas. Frente a esto, Mario J. Wunderlich, CEO y Chief Data Scientist en Lionmane Software, planteó una ruta más estructurada: estrategias claras, datos confiables e integración efectiva como pilares para obtener resultados visibles desde el inicio. El impacto de la IA también se extendió a áreas críticas como la ciberseguridad y la gestión de identidades. Laura Angarita, Strategic Account Manager en ManageEngine, presentó casos donde la inteligencia artificial actúa como un sistema vigilante, detectando anomalías y aplicando políticas en tiempo real en entornos cloud, lo que redefine la protección de accesos en infraestructuras cada vez más complejas. En el terreno comercial, la narrativa fue contundente: la IA ya está directamente vinculada a ingresos. Christian Corredoira, CEO en Digital Ideas, mostró cómo la automatización, los agentes inteligentes y el marketing conversacional están impulsando ventas y eficiencia operativa, mientras que Marcelo Burman, Gerente General en Connecta B2B, llevó el concepto al extremo al afirmar que los equipos comerciales que no integren IA están perdiendo oportunidades en cada etapa del funnel. A nivel estratégico, Fernando Barrios, CEO en Grupo Sega, aportó una visión de liderazgo basada en casos de alta complejidad, desde la banca hasta infraestructuras como el Canal de Panamá, subrayando que el diferencial no está en adquirir tecnología, sino en traducirla en resultados sostenibles. Esta perspectiva fue complementada por Juan A. Salazar, Fundador y Arquitecto de IA Estratégica Empresarial en Vector Strategy, quien enfatizó la necesidad de gobernanza en los sistemas de IA para evitar decisiones incompletas bajo presión, transformando la analítica en un proceso robusto y confiable. Finalmente, el evento también dejó espacio para una reflexión más humana. Eugenia Esposito, Directora país en Simetría Digital, planteó que, en un entorno dominado por algoritmos, la verdadera ventaja competitiva sigue siendo la capacidad de comprender emociones, adaptarse al cambio y liderar con conciencia. Una idea que dialoga con la propuesta de Humberto Pertuz, CEO en Vozy, quien planteó la necesidad de orquestar sistemas donde humanos y agentes compartan una “memoria única” para resolver problemas de manera integrada. El Festival IA Guatemala 2026 dejó en claro que la inteligencia artificial ya no es una herramienta aislada ni un experimento de laboratorio. Es, cada vez más, la infraestructura invisible que redefine cómo las empresas crean valor, toman decisiones y compiten en tiempo real. Le puede interesar: Festival IA Guatemala 2026: cómo la IA está convirtiendo el marketing en una máquina de ingresos

La alianza entre Mastercard y la fintech Volcán busca reducir la dependencia del efectivo y facilitar el acceso a servicios financieros digitales en una región marcada por desigualdades en bancarización y regulación fragmentada. Centroamérica es, al mismo tiempo, una región de avances y brechas. Mientras países como Costa Rica alcanzan niveles cercanos al 90 % de inclusión financiera, otros mercados apenas rondan el 40 %. Entre esos extremos se mueve una economía que todavía depende en gran medida del efectivo. Esa tensión es el punto de partida de la alianza entre Mastercard y Volcán, un acuerdo que busca construir infraestructura digital para ampliar el acceso a servicios financieros en la región. El objetivo no es menor. Se trata de conectar a nuevos jugadores, desde bancos hasta fintechs y coo perativas, con herramientas que les permitan emitir tarjetas, procesar pagos y operar dentro de estándares globales de seguridad. “Lo que buscamos es asegurar acceso a servicios financieros digitales para todos los centroamericanos”, explica Kristine Matheson, Cluster Lead de Mastercard para Centroamérica Un ecosistema fragmentado El desafío no es únicamente tecnológico. Centroamérica está compuesta por seis mercados con regulaciones distintas, lo que complica la escalabilidad de soluciones financieras. Esa fragmentación ha ralentizado históricamente la innovación, especialmente para nuevos actores que buscan operar en varios países. La alianza intenta resolver ese punto al ofrecer una capa de infraestructura común que facilite la expansión regional. Desde la perspectiva de Volcán, el reto es construir ecosistemas locales que luego puedan conectarse entre sí. “Queremos que iniciativas que nacen en un país puedan escalar a otros mercados como Guatemala, Nicaragua o Panamá”, señala su CEO, Jorge Álvarez Tostado. Del efectivo a lo digital El cambio estructural está en marcha. La aceleración digital, impulsada en parte por la pandemia, ha modificado el comportamiento de los consumidores. Hoy, pagar digitalmente ya no es una opción, sino una expectativa. Aplicaciones de transporte, entretenimiento y comercio electrónico han redefinido la relación de los usuarios con el dinero. Sin embargo, la infraestructura no siempre acompaña esa demanda. Para que el sistema funcione, no basta con emitir tarjetas. También es necesario garantizar aceptación. “Necesitamos que haya tarjetas en manos de los consumidores, pero también que haya terminales o dispositivos que acepten esos pagos”, explica Matheson. El peso de las pymes El enfoque de la alianza también apunta a un actor clave en la región: las pequeñas y medianas empresas. Más del 90 % de las compañías en Centroamérica pertenecen a este segmento. Muchas de ellas aún operan fuera del sistema financiero formal o tienen acceso limitado a herramientas digitales. Integrarlas al ecosistema no solo amplía la inclusión, también fortalece la economía digital. La estrategia pasa por reducir la complejidad y el costo de adopción. Facilitar el acceso a medios de pago, hacerlo más simple y más económico, aparece como una condición necesaria para escalar. Confianza y simplicidad: las claves para masificar los pagos digitales en Centroamérica La adopción de pagos digitales en Centroamérica no depende únicamente de la tecnología. Depende de algo más básico y más difícil de construir: la confianza. En un ecosistema donde la información financiera es altamente sensible, la seguridad se convierte en el eje sobre el cual gira todo el sistema. “El tema de la seguridad es una preocupación de todo el ecosistema”, afirma Kristine Matheson. No se trata de una responsabilidad individual, sino colectiva. La seguridad como infraestructura invisible A diferencia de otros aspectos de la tecnología, la seguridad no siempre es visible para el usuario. Sin embargo, define su experiencia. Cada transacción digital implica múltiples capas de protección, desde monitoreo hasta herramientas antifraude. La complejidad es alta, pero el objetivo es simple: que el proceso sea seguro y sin fricción. Desde Mastercard, la estrategia pasa por trasladar su experiencia global en ciberseguridad a los actores locales, a través de herramientas, consultoría y colaboración con gobiernos y entidades financieras. Lea también: Fintech vs. banca tradicional: el despertar digital de los bancos dominicanos

Entrevista con Wilson Calderón, Director Técnico Asociado para LATAM en ManageEngine , quien advierte que el mayor obstáculo no es la falta de capacitación, sino procesos internos inmaduros que impiden que la tecnología genere valor real. La narrativa dominante sobre inteligencia artificial en el mundo corporativo suele apuntar a la escasez de talento como el principal freno. Sin embargo, desde la práctica empresarial, esa explicación empieza a resquebrajarse. “La adopción de IA no falla por las personas, falla por la madurez de los procesos” explica Wilson Calderon, Director Técnico Asociado para LATAM en ManageEngine . La afirmación desafía una de las ideas más repetidas en la industria: que el problema es la falta de conocimiento técnico dentro de las organizaciones. E l diagnóstico es más estructural. Muchas empresas intentan integrar inteligencia artificial sobre operaciones que ni siquiera están completamente definidas. Procesos informales, decisiones improvisadas y flujos de trabajo poco documentados terminan convirtiéndose en el verdadero cuello de botella. La consecuencia es predecible. La IA no logra escalar ni generar impacto tangible. El error de querer resultados inmediatos El fenómeno responde a una dinámica conocida. La presión competitiva empuja a las compañías a adoptar inteligencia artificial sin una estrategia clara, motivadas por casos de éxito ajenos. Ese impulso lleva a implementar tecnología y aprender sobre la marcha, en lugar de planificar. El paralelismo con una fiebre del oro no es casual. La IA se percibe como una ventaja inmediata, pero en la práctica requiere un trabajo previo menos visible y mucho más complejo. Antes de la IA, la automatización La hoja de ruta que emerge desde la experiencia es menos sofisticada de lo que sugiere el discurso tecnológico. El primer paso no es la inteligencia artificial, sino algo más básico: definir procesos. Cada flujo de trabajo debe tener entradas, salidas y condiciones claras. Sin esa estructura, cualquier intento de automatización se vuelve frágil. Luego viene la automatización tradicional. Identificar tareas repetitivas, eliminar fricción, reducir intervención manual. Solo después de ese ejercicio aparece la oportunidad real para incorporar IA. “La IA no tiene que manejar todo el proceso, puede entrar solo en una fase”, explica. Este enfoque incremental contrasta con la tendencia a desplegar soluciones completas desde el inicio. Gobernanza de datos, el otro punto ciego Si los procesos son la base, los datos son el combustible. Y ahí aparece otro problema crítico. Muchas organizaciones no tienen claridad sobre dónde están sus datos ni quién tiene acceso a ellos. Sin esa gobernanza, cualquier proyecto de IA queda comprometido desde el inicio. El enfoque recomendado es casi operativo: mapear datos, definir responsables, restringir accesos innecesarios. Solo entonces se puede construir una capa de inteligencia confiable. La IA no reemplaza, reorganiza El debate sobre el impacto laboral también aparece atravesado por malentendidos. La idea de que la inteligencia artificial eliminará empleos es, según el experto, una simplificación. “No es quitar empleos, es desarrollar nuevas habilidades”, sostiene. La transformación es más sutil: redefine roles, exige nuevas competencias y desplaza el valor hacia tareas de mayor complejidad. Pero ese cambio no ocurre de forma automática. Requiere capacitación, adaptación cultural y, sobre todo, liderazgo. La tecnología como consecuencia, no como punto de partida En el fondo, la implementación exitosa de IA no comienza con modelos ni plataformas, sino con algo más difícil de resolver: cómo funciona realmente una empresa. La tecnología, en ese sentido, deja de ser el motor principal y pasa a ser una consecuencia. Una herramienta que amplifica procesos existentes, no que los corrige. Y ahí está el matiz que muchas organizaciones aún no terminan de asimilar: la inteligencia artificial no viene a inventar el negocio. Solo puede optimizar lo que ya está bien construido. Puede interesarle: ¿La implementación de la IA puede ser agnóstica?

Christian Corredoira, CEO de Digital Ideas, presentó una visión pragmática sobre el impacto de la inteligencia artificial en el marketing: menos hype, más resultados. Automatización, agentes inteligentes y contenido generado a escala marcan una nueva etapa donde la velocidad y la personalización definen quién gana y quién queda fuera. La inteligencia artificial ya no es una tendencia emergente en el marketing: es el nuevo sistema operativo del negocio digital. Esa fue la premisa central de la conferencia de Christian Corredoira, CEO de Digital Ideas, quien planteó que el verdadero cambio no está en adoptar herramientas, sino en convertirlas en resultados medibles, especialmente en ventas y eficiencia operativa. Desde el inicio, Corredoira dejó en claro que el ritmo de evolución es vertiginoso. “En cuestión de meses, las herramientas cambian tanto que hay que rehacer las estrategias”, afirmó, subrayando que el desafío para empresas y profesionales no es acceder a la tecnología, sino mantenerse actualizados y saber integrarla con sentido de negocio. Uno de los ejes más potentes de la charla fue la automatización aplicada al marketing de contenidos. A través de demostraciones en vivo, mostró cómo la combinación de herramientas como ChatGPT y Canva permite generar campañas completas en minutos. Un ejemplo concreto: la creación automatizada de decenas de piezas para redes sociales a partir de prompts estructurados, reduciendo a segundos tareas que antes demandaban días. Este tipo de flujos no solo optimiza tiempos, sino que habilita la escalabilidad, especialmente para empresas que gestionan múltiples marcas o cuentas. Pero la automatización, advirtió, no reemplaza la creatividad humana, sino que la potencia. Corredoira definió esta relación como un “triángulo clave” entre inteligencia artificial, automatización y creatividad, donde el valor diferencial sigue estando en la capacidad humana de diseñar estrategias y conectar emocionalmente con las audiencias. En esa línea, hizo hincapié en un cambio cultural en el contenido digital: lo que funciona hoy no es necesariamente lo más producido, sino lo más auténtico. Videos simples, estilo selfie o con apariencia orgánica, tienden a generar mayor engagement que producciones complejas, lo que obliga a repensar las estrategias tradicionales de branding. Otro de los puntos críticos fue la evolución hacia el marketing conversacional. Corredoira presentó casos de uso con agentes de voz impulsados por IA —desarrollados con plataformas como ElevenLabs— capaces de atender clientes, responder consultas complejas, recomendar servicios e incluso agendar reuniones en tiempo real. Estos sistemas, alimentados con información empresarial, no solo reducen costos operativos, sino que mejoran la experiencia del cliente al ofrecer respuestas inmediatas y contextualizadas. La demostración incluyó escenarios reales, como asistentes para empresas tecnológicas y clínicas médicas, donde los agentes gestionan desde consultas hasta agendas dinámicas. El diferencial, según explicó, está en la capacidad de estos sistemas para comprender necesidades específicas y ofrecer soluciones concretas, algo que incluso puede superar a vendedores humanos en etapas iniciales del proceso comercial. En paralelo, el ejecutivo abordó el impacto de los avatares digitales y la generación de video automatizada. Herramientas como HeyGen permiten crear contenido audiovisual hiperrealista en múltiples idiomas, reduciendo drásticamente los costos y tiempos de producción. “Antes producir un video podía tomar semanas o meses; hoy se hace en segundos”, señaló, destacando que esta capacidad redefine la escala de las estrategias de contenido. La misma lógica se extiende al audio y la música, con plataformas como Suno AI que permiten generar piezas sonoras completas a partir de texto, ampliando el abanico creativo para campañas publicitarias y branding. Más allá de las herramientas, Corredoira enfatizó un cambio estructural en la lógica comercial: la velocidad se convierte en ventaja competitiva. Desde la generación de propuestas comerciales hasta la personalización de ofertas, la IA permite reducir drásticamente los tiempos de respuesta, aumentando las probabilidades de cierre. “No siempre gana el más barato, sino el que responde primero y demuestra capacidad de ejecución”, sintetizó. En este nuevo escenario, el marketing deja de ser un área de soporte para convertirse en un motor directo de ingresos. La hiperpersonalización basada en datos, la medición constante del retorno de inversión y la capacidad de iterar en tiempo real posicionan a la inteligencia artificial como el eje de una transformación que ya no admite demora. La conclusión de la charla fue contundente: en 2026, la diferencia no la marca quién usa inteligencia artificial, sino quién logra integrarla de forma estratégica para vender más, operar mejor y escalar sin fricción. Le puede interesar: Festival IA Guatemala 2026: el diseño anticipado para realidades que aún no llegan