El AI Summit Colombia 2026 cerró con un nuevo consenso empresarial: 2026 es el año en que la inteligencia artificial deja el piloto y entra a producción a través de agentes

Las dos jornadas del AI Summit Colombia 2026, realizadas el 7 y 8 de mayo en el Chamorro City Hall de Bogotá, marcaron un cambio de conversación en el ecosistema empresarial del país. La pregunta dejó de ser cómo adoptar inteligencia artificial y pasó a ser cómo construir agentes que ejecuten decisiones, tareas y procesos de negocio en producción real.

Bogotá, 12 de mayo de 2026. Durante dos días, más de 2.000 asistentes y 70 voceros nacionales e internacionales se reunieron en el Chamorro City Hall para discutir el próximo paso de la inteligencia artificial en Colombia. El cierre del AI Summit Colombia 2026 dejó una lectura compartida entre líderes de banca, retail, tecnología e infraestructura digital: la conversación dejó atrás los pilotos aislados y se reorganizó en torno a tres frentes operativos que definirán la competitividad empresarial del próximo año, los agentes que ejecutan en producción, la soberanía sobre los datos y el costo creciente de implementar sin retorno medible.

La discusión llega en un momento de presión empresarial concreta. El 66 % de las empresas colombianas ya superó la fase inicial de adopción de inteligencia artificial, según el reporte de noviembre de 2025 de International Data Corporation, mientras que apenas el 12 % logra demostrar retorno sobre esa inversión, de acuerdo con la encuesta Spring Spotlight 2026 de HubSpot a 201 compañías del país. Esa brecha entre adopción y resultado fue el punto de partida del Summit y la conclusión que el cierre dejó sobre la mesa.

Agentes que ejecutan, no asistentes que sugieren

La categoría que marcó el tono del cierre fue la de agentes de inteligencia artificial, sistemas que no solo responden consultas sino que ejecutan tareas en nombre del usuario, gestionan transacciones y completan procesos sin intervención humana en cada paso. La banca colombiana es hoy el sector que mejor ilustra este tránsito hacia la operación real.

Catalina Riveros, directora de agentic AI de Davivienda, relató durante el Summit cómo el banco rediseñó su área para construir el primer agente conversacional financiero del país, conocido internamente como personal banker.

“El reto más complejo ha sido cómo dejar de pensar en funcionalidades aisladas y llevar estos agentes a que sean parte de la experiencia del cliente. No es un pedacito de tecnología, no es un flujo de datos, es realmente cómo interactuamos empáticamente con nuestros clientes”, afirmó Riveros.

El planteamiento se conecta con la cifra que la banca colombiana viene moviendo. El Informe de Gestión Gremial de Asobancaria reporta que el 73 % de las entidades financieras del país ya tiene inteligencia artificial en operación, aunque concentrada todavía en atención al cliente. El salto que mostró el AI Summit es justamente el siguiente, agentes que cruzan al lado transaccional, de riesgo y de productividad interna, donde el retorno se mide con mayor claridad.

Llevar la IA a producción, los riesgos que pocas conversaciones públicas abordan

Uno de los paneles que más atención concentró durante la segunda jornada fue Dirty Secrets of AI in Production, una conversación atípica para un evento corporativo porque se enfocó en lo que falla cuando un piloto pasa al ambiente productivo.

En esa discusión participaron Rafael A. Ospino, Head of Architecture de Ceiba, compañía colombiana de desarrollo de software con certificaciones de Microsoft, Google Cloud, AWS y Salesforce, especializada en soluciones que integran inteligencia artificial para banca, aseguradoras y retail; y Vladimir Vivar, gerente general de Applying Consulting, firma de servicios de implementación y nube que acompaña proyectos de inteligencia artificial empresarial en el país. El panel detalló los errores más frecuentes en el tránsito de prueba a producción, modelos que pierden precisión al enfrentarse a datos reales, integraciones débiles con los sistemas core y métricas de retorno que no se diseñan desde el inicio del proyecto.

La conversación se complementó en el Industry Stage con el panel “Tu IA no está en producción, ¿cómo hacer que los proyectos muevan dinero?” en el que Jaime Robles, sales director de SS&C, firma global de automatización para servicios financieros con presencia activa en Colombia, debatió junto a ejecutivos de banca y data sobre cómo conectar los proyectos de inteligencia artificial con el estado de resultados de las compañías.

Soberanía de datos, la decisión competitiva que se volvió estratégica

Una de las líneas que recorrió ambas jornadas fue la pregunta de quién controla los datos cuando una empresa empieza a operar con inteligencia artificial. La respuesta tiene implicaciones de confidencialidad, costo y dependencia tecnológica, y se discutió a tres niveles distintos.

En el nivel regional, Eliuth Triana, Global Developer Relations Lead de NVIDIA, planteó la conversación en términos de capacidad productiva.

“En Latinoamérica somos consumidores de tokens. Los tokens son la materia prima y la unidad de medida de la inteligencia artificial. Lo que tenemos que hacer también es producirlos, darle a los emprendedores, a los AI startups y a las empresas una forma para que las pruebas de concepto sean con tokens locales y no solamente con tokens importados”, sostuvo Triana, al describir lo que considera la condición para que la región deje de depender de infraestructura extranjera.

En el nivel empresarial, Service Lab AI, plataforma de inteligencia artificial como servicio que opera con centros de datos en Bogotá, presentó su modelo durante el Summit. La compañía entrega a las organizaciones modelos avanzados sobre infraestructura propia, lo que permite a sus clientes mantener el control de la información que procesan, manejar costos fijos en lugar de tarifas variables por uso y empezar a medir retorno desde el inicio del contrato.

En el nivel de arquitectura corporativa, Ernesto Serrano, Country Manager de Snowflake en Colombia, retomó la idea que ya había planteado al inicio del Summit y que definió buena parte de la conversación posterior.

“No hay estrategia de inteligencia artificial sin una estrategia de datos sólida. Y el valor aparece de verdad cuando esa capacidad no está en unos pocos, sino en toda la organización”, reiteró Serrano. Snowflake opera en más de 23 países, suma más de 12.600 clientes en el mundo y acompaña en Colombia a compañías como Rappi, Belcorp y Juan Valdez.

Un ecosistema que empieza a hablar de ejecución y no solo de adopción

Las 42 sesiones distribuidas en tres escenarios simultáneos reunieron a compañías colombianas que operan inteligencia artificial en producción, como Jelou AI, cuya plataforma ha procesado más de 100 millones de dólares en créditos y pagos mediante agentes conversacionales, además de proveedores globales como Oracle, Google Cloud, Microsoft, Meta y LinkedIn, y plataformas con inteligencia artificial nativa como Creatio, que aporta herramientas de automatización de procesos para empresas en proceso de rediseño operativo.

“La conversación empresarial sobre inteligencia artificial en Colombia se reorganizó en torno a la pregunta correcta, cómo llevar la tecnología al estado de resultados. Lo que dejó el Summit es la evidencia de que las compañías que ya hicieron ese tránsito comparten una característica, rediseñaron procesos antes de instalar tecnología y definieron desde el inicio cómo iban a medir el retorno”, afirmó Liz Hernández, gerente de AI Summit Colombia.

“La brecha más relevante en los próximos años no estará entre las empresas que usan inteligencia artificial y las que no, sino entre las que lograron construir la base operativa y de datos para sostenerla y las que seguirán acumulando pilotos sin impacto real. Abrir esta conversación de forma pública es lo que acelera al ecosistema entero”, sostuvo Daniel Bilbao, cofundador del AI Summit Colombia y CEO de Truora.