Este año, la inteligencia artificial (IA) tendrá más exigencia empresarial, con pruebas de retorno, control, trazabilidad y sostenibilidad operativa.
En este contexto, SAS, compañía con 50 años de fundación y 28 de presencia en Colombia, reafirma su apuesta por el país y la región con la inauguración de la nueva oficina en Bogotá, concebida como punto de articulación para apoyar a organizaciones en Colombia y América Latina para llevar la analítica y la IA a estándares más maduros: datos bien gobernados, modelos explicables y despliegues con disciplina operativa.
En línea con esa agenda, la compañía seguirá impulsando la conversación sobre IA a través de SAS Innovate, su principal encuentro global. La edición 2026 se realizará en Grapevine, Texas, del 27 al 30 de abril, con una programación de gran escala que incluye más de 200 sesiones, más de 40 horas de entrenamientos y workshops, con la participación de cerca de 2.000 asistentes, entre otros espacios de networking y formación.
2026: el año en que la IA “rinde cuentas”
Desde SAS se ha planteado que 2026 será el año del “AI Reality Check”: un periodo de ajuste donde el entusiasmo convive con dudas legítimas.
El mercado está cambiando el tipo de preguntas: ¿cuánto cuesta operar IA a escala?, ¿qué impacto medible deja?, ¿quién responde cuando falla?, ¿cómo se audita una decisión automatizada?
En ese sentido, un estudio de SAS e IDC advierte que 46% de las organizaciones vive un “dilema de confianza”: una brecha entre lo que las compañías creen que es confiable y lo que realmente puede sostenerse con evidencia (controles, trazabilidad y gobierno).
Esta brecha suele traducirse en proyectos que no se escalan, retornos que no se materializan y mayor exposición a riesgos operativos, regulatorios y reputacionales, especialmente cuando la IA se aplica a decisiones sensibles sin auditoría ni responsables claros.
En el mismo estudio, mientras 78% de las organizaciones dice “confiar plenamente” en la IA, solo 40% ha invertido para hacerla demostrablemente confiable. Esa distancia es el corazón del Reality Check.
IA agéntica: del copiloto a sistemas que ejecutan
Otro rasgo de 2026 será la aceleración de la IA agéntica: sistemas capaces de actuar con mayor autonomía sobre procesos reales. Esto abre oportunidades de eficiencia, pero eleva el estándar de control: cuando un sistema no solo “sugiere”, sino que actúa, la gobernanza deja de ser un anexo y se vuelve requisito. Límites claros, supervisión humana, trazabilidad, pruebas de seguridad y respuesta ante incidentes pasan a ser parte de la operación.
Infraestructura, energía y control
El Reality Check también tiene un componente práctico: operar IA exige infraestructura, integración y costos que muchas organizaciones subestimaron en la fase piloto. Por eso, gana fuerza un enfoque más pragmático: priorización por criticidad, eficiencia de cómputo y arquitecturas híbridas. A la par, crece la preferencia por modelos donde las organizaciones recuperan control sobre datos y modelos, especialmente en sectores regulados, porque la IA sin cumplimiento y sin auditoría se convierte en riesgo legal, reputacional y operativo.
Quantum AI y la “arquitectura cuántica”
En paralelo, 2026 abre espacio para una conversación que empieza a acercarse a la agenda ejecutiva: Quantum AI. El mismo reporte muestra que 30% de los tomadores de decisión dice estar familiarizado con Quantum AI y 25% afirma confiar en ella, aun cuando su aplicación práctica sigue siendo incipiente. De cara a 2030, la discusión tenderá a moverse del hardware a lo que realmente habilita valor: la “quantum architecture”, es decir, capas de software y aplicaciones que permitan integrar lo cuántico con lo clásico en esquemas híbridos. La consecuencia es clara: más inversión en talento interno y capacidades de integración.
Para América Latina, el reto no es “adoptar IA”, sino adoptarla bien: con datos en orden, modelos gobernados, operación sostenible y retorno demostrable.
En esa lógica, la renovación de presencia de SAS en Bogotá busca contribuir a fortalecer capacidades para Colombia y la región: conectar mejores prácticas, discusión técnica y estándares de confianza que permitan que la IA sea una capacidad empresarial, no un experimento permanente.
