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En eMerge Americas 2026, uno de los paneles del AI + DEEP TECH Stage congregó a fundadores y ejecutivos con amplia experiencia en la implementación de inteligencia artificial en empresas medianas y grandes. La conclusión fue contundente: el desafío no radica en construir IA, sino en lograr que funcione eficazmente.
El enemigo silencioso: la latencia organizacional
Alessandra Angelini, CEO de Influur -plataforma que conecta marcas globales como Sony Music con influencers para campañas virales- señaló algo que muchos en la sala reconocieron de inmediato: mientras una startup puede ejecutar una campaña con IA en 24 horas, una empresa grande puede tardar un mes solo en aprobar el uso de la herramienta. Ese mes le cuesta mercado, relevancia y ventaja competitiva.
Honorio Padrón, con 45 años de experiencia y siete roles como CIO o CTO en empresas de distintos tamaños, fue más directo: el mayor valor que la IA puede aportar a una organización está en los decision loops, los ciclos de decisión que hoy tienen fricciones innecesarias en cada paso. La meta, según él, es la empresa de latencia cero.
Los datos: el cuello de botella que nadie quiere resolver
Ayush Jain, fundador de Hello Recruiter, explicó que los sistemas empresariales -desde LinkedIn hasta los ATS de reclutamiento- fueron diseñados para ser operados por humanos, no por agentes de IA. Cuando intentas correr un agente a 100 veces la velocidad humana, esos sistemas simplemente no cooperan. La empresa que logre resolver esa integración, dijo, será la que gane en su categoría.
Desde el lado de la infraestructura, Ariel Deschapell, co-fundador y CTO de HydraHost, reforzó el punto desde el hardware: muchas empresas quieren mantener sus datos fuera de la nube pública, y eso abre una oportunidad real para desplegar clusters de GPU propios que además pueden monetizarse externamente cuando no se usan al 100% internamente.
El control del dato es, según él, el argumento más consistente que escucha en todas las conversaciones con empresas grandes.
Diseño condicionado por el miedo legal
Uno de los momentos más reveladores del panel fue cuando Angelini explicó que Influur eliminó por completo una funcionalidad de análisis de audio -que identificaba el estilo musical de una canción para matchear al influencer correcto- por el riesgo de copyright que eso representaba para sus clientes enterprise. Esa decisión de diseño no fue técnica: fue legal y comercial.
El punto es más amplio de lo que parece. Hoy muchos productos de inteligencia artificial están siendo rediseñados no para ser mejores, sino para ser más seguros desde el punto de vista regulatorio. Eso ralentiza la innovación, pero en el contexto de ventas B2B con empresas grandes, es prácticamente obligatorio.
Adopción real: sin compromiso desde arriba, no hay transformación
La pregunta del público que generó más debate fue la que suele surgir en cualquier empresa: ¿cómo se logra que las personas realmente usen la herramienta? La respuesta del panel, aunque incómoda, fue unánime: si el liderazgo no la impone, no sucede.
Padrón fue enfático: hay que quemar el puente. No existe la transformación paralela. Mientras el operador al final de la línea de producción siga llenando una tablet a mano «porque estamos en fase de prueba» tres meses después, la implementación está muerta.
Su experiencia en transformaciones como la de Burger King en los años 90 -donde salió de una reunión con cartas de renuncia firmadas por los ejecutivos como garantía de compromiso- ilustra el nivel de convicción que se requiere.
Jain aportó el complemento práctico: el liderazgo solo mueve presupuesto cuando ve métricas concretas. Horas ahorradas, dinero recuperado, eficiencia medible. Sin esos números, la conversación no avanza.
Y Angelini agregó un aporte igualmente valioso desde su experiencia en ventas: lo que realmente convenció a los ejecutivos de sus clientes fue un panel de control que ofrecía visibilidad sobre las actividades de sus equipos. El control, más que la automatización, fue el argumento decisivo.
La IA funciona, el problema es la sinfonía
Padrón cerró el panel con una frase que resume bien el estado actual del mercado: demostrar que un caso de uso de IA funciona ya no es el reto. Hay evidencia suficiente de que la tecnología sirve. El verdadero desafío es la arquitectura, la gestión del cambio y la disciplina organizacional para hacer que todo funcione junto, como una sinfonía.
Ese es el gap que separa a las empresas que hacen demos impresionantes de las que realmente transforman su operación.
