La inteligencia artificial empresarial está entrando en una etapa en la que la conversación deja de centrarse únicamente en generar contenido, resumir documentos o consultar información y empieza a trasladarse hacia la ejecución de procesos. Esa fue una de las principales ideas planteadas por SAP durante el SAP AI Fest Colombia 2026, realizado en Bogotá, donde cerca de 1.000 líderes empresariales y tecnológicos, clientes y partners analizaron el papel que tienen la inteligencia artificial, los datos y las aplicaciones empresariales en la transformación de las organizaciones.
Durante el encuentro, SAP presentó su visión de la empresa autónoma, un modelo en el que la inteligencia artificial puede participar de manera activa en los procesos del negocio, con capacidad para analizar información, identificar situaciones, proponer acciones y, bajo las reglas establecidas por cada organización, ejecutar determinadas tareas.
La propuesta parte de una premisa: una empresa no se vuelve autónoma simplemente por incorporar herramientas de inteligencia artificial. Para que los agentes puedan actuar de manera útil dentro de una organización necesitan conocer el contexto en el que están operando: datos, procesos, reglas, permisos, objetivos y relaciones entre las diferentes áreas del negocio.
Por eso, para para la organización, la convergencia entre aplicaciones empresariales, datos e inteligencia artificial es una condición para pasar de experimentos aislados a una utilización de la IA conectada con los resultados del negocio.
De la productividad individual a la automatización de procesos
Durante el evento, Claudia Boeri, presidenta de SAP Multi-Country Latinoamérica y el Caribe, explicó que la discusión empresarial sobre inteligencia artificial ya no debería concentrarse en decidir si una organización va a utilizarla o no, sino en definir cómo incorporarla de manera estratégica para generar eficiencia y transformar la gestión.
La evolución que plantean parte de un cambio en el papel de la IA. En una primera etapa, muchas de las aplicaciones estuvieron orientadas a aumentar la productividad individual: resumir información, generar contenidos, encontrar respuestas o trabajar con diferentes fuentes de datos.
El siguiente paso consiste en llevar esas capacidades a los procesos empresariales.
Esto significa que la IA no solo entregue una respuesta ante una pregunta, sino que pueda participar en una cadena de acciones. Por ejemplo, frente a un análisis de rentabilidad, un usuario podría preguntar cuáles son los productos más y menos rentables, profundizar en las razones que explican el resultado, identificar las variables relacionadas y, posteriormente, determinar qué acciones podrían ejecutarse para corregir la situación.
La diferencia está en que el proceso no termina en el análisis. La inteligencia artificial puede ayudar a pasar de la información a la acción y, cuando las condiciones y permisos lo permiten, automatizar parte de las tareas necesarias para ejecutar una decisión.
Según lo explicado durante la presentación, este cambio puede llevar las interacciones empresariales hacia un modelo de trabajo en tiempo real, en el que los procesos de las compañías puedan responder de manera más rápida a las necesidades del negocio.
Boeri lo resumió así:
La autonomía no significa que las máquinas reemplacen a las personas, sino que estas pueden dedicar más tiempo a decidir hacia dónde llevar la organización´.
La visión de la compañía, por tanto, no plantea la eliminación del trabajo humano, sino un cambio en la distribución de las tareas. Los agentes pueden encargarse de actividades repetitivas o de procesos que siguen reglas determinadas, mientras los colaboradores concentran más tiempo en decisiones que requieren experiencia, criterio y conocimiento del negocio.
Para avanzar hacia este modelo, presentaron la evolución de su portafolio alrededor de tres componentes: SAP Autonomous Suite, SAP Business AI Platform y Joule.
La SAP Autonomous Suite está orientada a la ejecución de procesos centrales del negocio en diferentes dominios, entre ellos Finanzas, Supply Chain, Procurement, HCM y Customer Experience.
SAP Business AI Platform funciona como la base tecnológica para construir, contextualizar y gobernar agentes de inteligencia artificial. La plataforma permite trabajar con los datos empresariales y establecer mecanismos para administrar los agentes, sus interacciones y los permisos necesarios para operar dentro de los procesos.
Joule, por su parte, es el copiloto de IA de SAP y, mediante Joule Work, permite que las personas interactúen con diferentes capacidades de la empresa utilizando lenguaje natural.
La importancia de esta integración está en el contexto. Un agente aislado puede responder una pregunta, pero un agente conectado con las aplicaciones empresariales puede comprender qué significa esa información dentro de un proceso determinado y, de acuerdo con las reglas definidas, participar en su ejecución.
Durante el evento también se mostró la posibilidad de construir agentes para necesidades específicas mediante las herramientas de SAP. Esto permite que una organización no tenga que limitarse a agentes prediseñados, sino que pueda desarrollar capacidades que combinen información procedente de SAP, otros sistemas empresariales e incluso fuentes externas.
El agente no trabaja solo: necesita datos, reglas y contexto
Uno de los ejemplos utilizados para explicar esta transformación estuvo relacionado con el proceso de compras.
En una operación tradicional, un comprador identifica una necesidad, registra una solicitud en el sistema y sigue los procedimientos establecidos para adquirir determinado producto o servicio. La automatización permite ampliar ese proceso.
Un agente podría, por ejemplo, identificar que determinado insumo presenta una alta variabilidad en sus costos, analizar la oferta disponible en el mercado, buscar alternativas que cumplan con las condiciones de la compañía, identificar un proveedor y activar parte del proceso de convocatoria y autorización.
Pero para hacerlo necesita conocer las reglas de la organización. Debe saber qué puede comprar, cuáles son los límites establecidos, qué proveedores cumplen determinadas condiciones, qué aprobaciones son necesarias y qué acciones requieren intervención humana.
El ejemplo también muestra que la autonomía no se limita a automatizar una función aislada. Una decisión relacionada con compras puede tener efectos sobre rentabilidad, ventas, inventarios, canales de distribución o disponibilidad de personal. La posibilidad de conectar esos procesos es precisamente uno de los elementos que SAP plantea como parte de la evolución hacia una empresa autónoma.
De ahí que la integración entre aplicaciones tenga un papel central. La IA necesita datos con significado, pero también relaciones entre esos datos y los procesos en los que serán utilizados.
SAP también enfatizó que convertirse en una empresa autónoma no es un cambio que pueda realizarse de un día para otro. Es un proceso de transformación que cada organización debe recorrer de acuerdo con su situación, sus procesos, su infraestructura tecnológica y sus objetivos.
En ese camino aparecen dos aproximaciones dentro de la propuesta de transformación de SAP: RISE with SAP y GROW with SAP.
RISE está orientado principalmente a organizaciones con una trayectoria tecnológica y operativa establecida, procesos existentes, sistemas de negocio y una estructura que requiere una transformación y estandarización progresivas.
GROW, por otro lado, está dirigido a compañías con estructuras más nuevas o con la posibilidad de adoptar procesos estandarizados con mayor rapidez.
Más allá de la metodología utilizada, el punto de partida es similar: revisar los procesos, simplificarlos y lograr que los datos tengan el contexto, la gobernanza y la seguridad necesarios para que puedan ser utilizados por aplicaciones y agentes de inteligencia artificial.
La estandarización adquiere relevancia porque los procesos excesivamente personalizados pueden hacer más compleja la automatización. Adoptar procesos estandarizados puede facilitar la integración, reducir complejidades y permitir que las organizaciones avancen con mayor agilidad.
Tres desafíos: procesos, datos y personas
La adopción de inteligencia artificial empresarial también implica resolver obstáculos que no son exclusivamente tecnológicos.
Uno de ellos está relacionado con los procesos. Para avanzar hacia la automatización, las organizaciones deben analizar cuáles procesos pueden estandarizarse y cuáles requieren modificaciones. La transformación puede perder parte de sus beneficios cuando cada flujo se rediseña de manera particular y aumenta la complejidad de la operación.
El segundo desafío son los datos. No basta con tener grandes volúmenes de información. Para que un agente pueda utilizarla necesita que sea confiable, tenga contexto, esté gobernada y cuente con los niveles de seguridad requeridos.
El tercero es humano. La incorporación de agentes de IA implica cambios culturales y exige preparar a los equipos para trabajar con estas nuevas herramientas, pero también para entender cómo se toman decisiones cuando una parte de las tareas es ejecutada por sistemas inteligentes.
´La transformación cultural´ fue identificada durante la conversación como uno de los elementos que deben acompañar los proyectos de inteligencia artificial, junto con la preparación y la curiosidad de los equipos para explorar nuevas formas de trabajar con estas tecnologías.
¿Cuándo una empresa realmente está avanzando hacia la autonomía?
Una de las preguntas planteadas durante el encuentro fue cómo diferenciar una empresa que está avanzando hacia un modelo autónomo de otra que simplemente utiliza inteligencia artificial en aplicaciones aisladas. La diferencia está en el impacto sobre la operación. Utilizar IA para corregir un texto, generar una imagen o resumir un documento puede aumentar la productividad individual, pero no necesariamente transforma un proceso empresarial.
El salto hacia la IA empresarial ocurre cuando la tecnología se conecta con la gestión y con los resultados de la organización: cuando interviene en procesos, utiliza datos corporativos, respeta reglas y permisos, interactúa con diferentes sistemas y puede generar acciones que tengan impacto sobre el negocio.
En esa evolución también aparece la necesidad de administrar los propios agentes. Si un agente tiene autorización para realizar una compra, generar una orden o activar un pago, la organización necesita saber qué puede hacer, qué sistemas puede consultar, qué acciones puede ejecutar y qué nivel de trazabilidad existe sobre su actividad.
Por eso, la gobernanza no puede ser un elemento posterior. A medida que aumenta la capacidad de los agentes, también crece la necesidad de controlar sus permisos, interacciones y efectos sobre los sistemas empresariales.
La discusión del SAP AI Fest Colombia 2026 también estuvo acompañada por experiencias de organizaciones colombianas.
Grupo Argos, Fundación Cardioinfantil, Bold y Alpina, entre otras compañías, participaron en las conversaciones del evento para mostrar experiencias vinculadas con diferentes sectores, desde construcción y salud hasta servicios financieros y consumo masivo.
Uno de los casos destacados fue el de Alpina, que avanzó en la modernización de su operación mediante la migración desde un modelo on-premise hacia SAP Cloud ERP Private bajo la metodología RISE with SAP. La compañía también incorporó SAP Signavio para trabajar en la optimización de sus procesos.
La transformación busca modernizar su núcleo transaccional y mejorar la capacidad de respuesta frente a las nuevas necesidades del negocio. Al mismo tiempo, contar con procesos y datos más estructurados establece una base para incorporar nuevas capacidades de inteligencia artificial.
Este punto resulta relevante dentro de la propuesta de SAP: la IA no aparece al final de la transformación como una capa independiente, sino que se integra sobre una arquitectura empresarial que debe estar preparada para utilizarla.
Colombia ante una nueva etapa de la IA empresarial
Para las compañías colombianas, el reto pasa entonces de experimentar con inteligencia artificial a identificar dónde puede generar impacto sobre los procesos y cómo incorporarla de manera segura y gobernada.
Catalina Manrique, Country Manager de SAP Colombia, señaló que la combinación de datos confiables, aplicaciones integradas e inteligencia artificial puede permitir a las organizaciones avanzar hacia operaciones más ágiles y con mayor capacidad de anticipación y respuesta.
La discusión también implica reconocer que la velocidad de desarrollo de la IA plantea nuevos desafíos regulatorios, de seguridad y de gobernanza. En el ámbito empresarial, estos asuntos adquieren una dimensión particular porque los agentes pueden tener acceso a información sensible y capacidad para interactuar con sistemas que soportan operaciones críticas.
Por eso, la autonomía empresarial requiere algo más que agentes capaces de ejecutar tareas. Necesita una infraestructura que permita saber qué hacen esos agentes, con qué información trabajan, qué permisos tienen y cuáles son los límites de sus acciones.
El SAP AI Fest Colombia 2026 planteó así una evolución en la conversación sobre inteligencia artificial empresarial. La primera etapa estuvo marcada por herramientas capaces de asistir a las personas en tareas intelectuales. La siguiente apunta a incorporar IA directamente en los procesos, conectarla con los datos y permitir que agentes especializados participen en su ejecución.
El cambio es significativo porque desplaza la pregunta de ‘¿qué puede hacer la IA?’ hacia ‘¿qué procesos de mi organización pueden transformarse cuando la IA tiene acceso al contexto necesario para actuar?’.
Para la organización, la empresa autónoma se construye a partir de esa combinación: procesos conectados, datos con contexto, aplicaciones integradas, agentes de inteligencia artificial, mecanismos de gobierno y personas capaces de tomar las decisiones que requieren criterio y experiencia.
La autonomía, bajo esta perspectiva, no significa eliminar la participación humana. Significa redistribuir el trabajo entre personas y sistemas para que las tareas que pueden automatizarse sean ejecutadas por agentes, mientras los equipos concentran más tiempo en las decisiones que pueden generar valor para la organización.
La transformación, por tanto, no depende solamente de incorporar más inteligencia artificial. Depende de preparar la empresa para utilizarla.
