La transición hacia la “Agentic AI” no es una evolución incremental, sino un punto de inflexión que redefine el rol de la inteligencia artificial: de optimizar procesos a una revolución del modelo de negocio. Así lo afirmó Srini Shankar, CEO de GlobalLogic, durante su visita a la región, donde subrayó el papel estratégico de América Latina en la operación global de la compañía y su relevancia en talento e innovación.
“La IA está dejando de ser una herramienta experimental para convertirse en una infraestructura estratégica que impulsa la innovación empresarial. Este cambio permite a las compañías integrar agentes de software autónomos directamente en sus operaciones para alcanzar incrementos de productividad exponenciales, aumentar ingresos y reducir costos”, precisó el directivo.
En este contexto, también se refirió a la integración entre GlobalLogic y Hitachi Digital Services, destacando que marca una nueva etapa en la digitalización industrial al combinar ingeniería avanzada, datos e IA con capacidades en modernización de la nube y tecnología operativa, para ofrecer soluciones integrales a lo largo del ciclo de vida de productos y servicios digitales.
Asimismo, Shankar explicó que uno de los ámbitos donde esta transformación es más visible es la IA industrial. “Más allá de imágenes futuristas con fábricas llenas de robots, la IA industrial ya tiene aplicaciones prácticas, como el mantenimiento predictivo, que analiza datos de sensores para anticipar fallas, programar reparaciones de forma planificada y evitar paradas de emergencia”, señaló.
Latinoamérica, motor estratégico de innovación
Para GlobalLogic, América Latina es un “ancla estratégica fundamental” en su expansión global y un motor clave de innovación y talento. La región combina una sólida base de profesionales tecnológicos con ventajas como la coincidencia horaria con Norteamérica, afinidad cultural empresarial y eficiencia de costos, factores que impulsan ciclos de desarrollo ágiles y una colaboración más cercana con los clientes.
“La región cuenta con una reserva de talento de más de dos millones de profesionales tecnológicos, respaldada por una base académica de alto nivel. Con más de 220.000 nuevos graduados en ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM), América Latina ofrece la escala necesaria para apoyar el crecimiento y las iniciativas de transformación digital de nuestros clientes”, destacó el CEO de GlobalLogic.
Colombia es un país clave en este escenario, no solo por la dinámica de su ecosistema digital y su cercanía cultural y geográfica con Estados Unidos, sino también por la calidad del talento disponible y su apuesta por fortalecer la formación avanzada en IA. Según el ILIA 2025, el número de países de la región con programas de doctorado en IA se duplicó, pasando de cuatro a ocho, y Colombia hace parte de ese grupo que hoy ofrece formación doctoral especializada.
Como señala el reciente informe de Gartner Unlock Innovation Through Global Insourcing Centers, la región está desarrollando rápidamente conocimientos especializados en áreas de alto valor, como tecnología financiera y ciberseguridad, industrias estratégicas que demandan servicios de ingeniería avanzada.
Shankar subrayó que el desafío para las empresas de América Latina es abordar la convergencia tecnológica de forma estratégica, sin grandes ambiciones y enfocándose en objetivos concretos donde la IA pueda generar valor claro, ya sea mejorando la seguridad, optimizando la energía o habilitando el mantenimiento predictivo. También enfatizó que esta transformación no debe afrontarse en solitario: “las alianzas estratégicas son clave para aportar conocimiento especializado y avanzar con mayor solidez”, dijo.
“Los profesionales que desarrollen habilidades para interpretar datos, adaptarse rápidamente a nuevas tecnologías y colaborar eficazmente con sistemas inteligentes encontrarán trayectorias más satisfactorias, y las empresas que los integren obtendrán mayores niveles de éxito”, concluyó.
Finalmente, sobre la evolución del talento, insistió en que la fuerza laboral debe ser flexible y capaz de moverse tanto en el entorno digital del software y los datos como en la realidad física de los procesos industriales. Esto implica adoptar el aprendizaje continuo, fortalecer la resolución de problemas y entender la IA no como un sustituto, sino como un potente colaborador que amplía la capacidad humana.
