La nueva generación de IA ya no solo responde instrucciones, también planifica, decide y actúa dentro de procesos críticos de negocio y gobierno.
El informe denominado AI for Good Impact Report de la UIT y Deloitte proyecta que hasta 91 millones de empleos cambiarán o desaparecerán al 2030. Mientras tanto, los centros de datos duplican su consumo eléctrico. Este escenario obliga a rediseñar, desde ahora, estrategias de inversión, talento, exportaciones y competitividad en Colombia y América Latina. IA Autónoma: guía urgente para tomadores de decisiones.
IA Autónoma: guía urgente para tomadores de decisiones. ¿Qué importancia tiene?
La IA dejó de ser un piloto controlado en laboratorios para convertirse en un componente silencioso de educación, salud, ciudades, agricultura y servicios públicos. En la práctica, decisiones que antes tomaban comités humanos se automatizan parcial o totalmente mediante agentes que coordinan tareas, muchas veces sin supervisión continua.
La pregunta para la gerencia más allá de adoptar IA, es bajo qué arquitectura, con qué gobernanza y en cuáles procesos críticos permitir autonomía. Esto incide directamente en productividad, costos operativos, cumplimiento normativo y capacidad de competir en mercados de exportación de bienes y servicios intensivos en conocimiento.
Además, la tendencia global hacia la “IA soberana” muestra que los países tratan la computación y los modelos como infraestructura crítica, al nivel de energía o redes móviles. Colombia, México, Brasil o Chile deberán decidir si solo consumen modelos extranjeros o si desarrollan capacidades nacionales y regionales. En esto proceso ya hacen India, Emiratos Árabes Unidos o Suiza.
Datos y tendencias clave de la nueva ola de IA
De asistentes a agentes que actúan
El informe describe un salto desde sistemas que solo asistían a humanos hacia agentes capaces de planificar, decidir y ejecutar acciones con mínima intervención. Este cambio ya se observa en flujos de salud, logística, finanzas y administración pública, donde la IA coordina tareas, interactúa con otros sistemas y toma decisiones en tiempo real.
El matiz estratégico es claro: a mayor autonomía, mayor necesidad de diseñar supervisión humana, límites operativos y mecanismos de explicabilidad desde el inicio. La UIT subraya que la “parte humana” del sistema debe ser diseñada explícitamente, lo cual impacta gobierno corporativo, estándares regulatorios y pólizas de seguros.
En Estratech-IA hemos hecho un seguimiento constante sobre los avances en Inteligencia Artificial y en IA Soberana.
Beneficios medibles en sectores críticos
La UIT identifica cinco dominios donde la IA ya entrega resultados concretos.
- Educación y habilidades: sistemas adaptativos personalizan contenidos y apoyan regiones con escasez de docentes. Dependiendo de la existencia de conectividad suficiente, un reto estructural en zonas rurales latinoamericanas.
- Salud: la IA mejora detección temprana, diagnósticos y descubrimiento de fármacos, mientras asistentes virtuales amplían la cobertura en territorios remotos.
- Clima y medio ambiente: herramientas de monitoreo y predicción optimizan energía, anticipan eventos extremos y ayudan a países vulnerables a gestionar riesgos de desastres.
- Ciudades e infraestructura: modelos predictivos y gemelos digitales apoyan la gestión de tráfico, transporte público y respuesta a emergencias, antes de implementar cambios físicos.
- Agricultura y seguridad alimentaria: la agricultura de precisión basada en IA mejora uso de tierra y agua. Esta actividad será clave para exportadores agrícolas de la región andina, por ejemplo.
Cada dominio representa también un mercado de soluciones digitales donde proveedores locales pueden especializarse. Para capturar esa oportunidad en exportaciones de servicios, las políticas públicas deben incentivar interoperabilidad, datos abiertos y estándares comunes.
Riesgos laborales, de talento y ambientales
El World Economic Forum, citado en el reporte, estima que 91 millones de empleos evolucionarán, se transformarán o desaparecerán para 2030. También prové que surgirán 170 millones de nuevos roles. El saldo neto sería positivo, con 79 millones de puestos adicionales, pero el 39 por ciento de las habilidades centrales cambiará para 2030.
Este descalce tensiona sistemas educativos y obliga a las empresas a diseñar estrategias de reskilling masivo y atracción de talento digital. En América Latina, donde las brechas educativas persisten, el riesgo es agrandar la distancia competitiva con economías que invierten más rápido en habilidades de IA.
De igual forma, la infraestructura de IA tiene costos ambientales crecientes. Durante 2024, los centros de datos consumieron alrededor de 415 TWh, cerca del 1,5 por ciento de la electricidad global. La proeucpación es que este consumo se proyecta que puede duplicarse al 2030. Un gran centro de datos de IA puede usar tanta electricidad como 100.000 hogares, lo que impacta metas de sostenibilidad y planificación energética.
Para las empresas exportadoras y los grupos con reportes ESG, esto genera presión de inversionistas y reguladores. La meta es demostrar que los negocios se esfuerzan por gestionar la eficiencia energética y el uso responsable de agua.
Carrera por la autonomía digital y la “IA soberana”
El reporte documenta cómo varios países tratan la IA como infraestructura estratégica. India desarrolla modelos fundacionales multilingües apoyados en GPUs domésticas que reflejan su diversidad lingüística. Suiza impulsa Apertus, una plataforma pública de IA orientada a investigación, innovación y casos de interés público.
Emiratos Árabes Unidos construyen modelos Falcon y un campus nacional de IA, mientras el Reino Unido crea una Sovereign AI Unit para escalar capacidades locales. Acá dimina un patrón: la capacidad de entrenar, gobernar y desplegar modelos pasa de decisión de mercado a convertirse en política de Estado.
Para la región andina se abren nuevos oportunidades y modelos de negocios. Entre ellos, alianzas público‑privadas y regionales para infraestructura compartida, centros de datos verdes y modelos entrenados con datos locales. Un enfoque coordinado puede mejorar competitividad, reducir dependencia tecnológica y posicionar a la región como proveedora de soluciones de IA para mercados globales.
IA Autónoma: guía urgente para tomadores de decisiones. ¿Qué viene?
Para un CEO o CIO, la IA pasa de “tecnología habilitadora” a “sistema nervioso” de procesos, servicios y políticas públicas. Por eso, las decisiones ya no pueden delegarse únicamente al área de TI o a proveedores externos.
Algunas implicaciones directas para la alta dirección son claras.
- Arquitectura y gobernanza de IA: definir qué funciones permiten autonomía de agentes, cuáles requieren supervisión humana explícita y cómo se auditan decisiones automatizadas con trazabilidad.
- Estrategia de talento y reskilling: anticipar el cambio del 39 por ciento en habilidades y mapeando roles que migrarán hacia supervisión de modelos. También, realizando una curaduría de datos y gestión de riesgos tecnológicos.
- Inversión en infraestructura y sostenibilidad: evaluar nubes públicas, centros de datos locales o arquitecturas híbridas, considerando consumo energético, regulación ambiental y objetivos ESG.
- Soberanía y dependencia tecnológica: revisar cuánta dependencia existe de modelos y APIs externos y explorar consorcios regionales para datos y modelos entrenados con realidades locales.
- Relación con reguladores y organismos multilaterales: participar en espacios como AI for Good, donde la UIT promueve cooperación entre gobiernos, industria, academia y sociedad civil.
En América Latina, el riesgo abarca pérdida de empleos. También, la ampliación de brechas entre empresas y países que adoptan IA con buena gobernanza y aquellos que quedan atrapados en dependencias tecnológicas. Esto afectará productividad, capacidad exportadora y atractivo para inversión extranjera directa.
Qué hacer ahora: cinco pasos para liderar la transición
- Mapear los agentes de IA ya presentes en la organización:.
Realizar inventarios ejecutivos de sistemas que hoy toman decisiones o recomiendan acciones en operaciones, riesgo, crédito, logística, servicio ciudadano o marketing. Clasifícalos según nivel de autonomía, criticidad del proceso y grado de supervisión humana. - Diseñar una política de supervisión y responsabilidad.
Establecer lineamientos sobre qué decisiones pueden automatizarse, cómo se valida su desempeño y quién responde ante fallos o sesgos. Incluir criterios de explicabilidad, pruebas de robustez y mecanismos de apagado rápido para sistemas críticos de negocio y servicios ciudadanos. - Alinear talento, formación y nuevas funciones.
Definir una hoja de ruta de habilidades hasta 2030, alineada con el cambio del 39 por ciento en competencias centrales previsto a nivel global. Implementar programas de reskilling que combinen alfabetización en IA, manejo de datos, ética digital y capacidades de negocio, priorizando roles que interactúan con agentes autónomos. - Incorporar criterios de sostenibilidad en la estrategia de IA.
Incluir el consumo energético y de agua de la infraestructura de IA en reportes de sostenibilidad y en la evaluación financiera de proyectos. Negociar con proveedores que operen centros de datos eficientes y considera arquitecturas que reduzcan procesamiento innecesario, como modelos más ligeros o inferencia en el borde. - Evaluar escenarios de autonomía digital y alianzas regionales.
Analizar cuánto depende tu organización de proveedores extranjeros para cómputo, datos y modelos, y qué alternativas regionales pueden emerger. Participar en iniciativas público‑privadas que impulsen infraestructura compartida de IA y en foros que promueven recursos y estándares para IA de interés público.
Las organizaciones que avancen primero en estas cinco dimensiones mitigarán riesgos y capturarán valor en sectores donde la IA ya demuestra impactos medibles.
IA Autónoma: guía urgente para tomadores de decisiones.