Konecta Perú explica qué capacidades necesitan las organizaciones para implementar IA y Agentic AI a escala, desde datos estructurados hasta infraestructura preparada para automatizar operaciones.
La adopción de inteligencia artificial crece en Latinoamérica, pero pocas organizaciones logran llevarla más allá de pilotos aislados. Konecta Perú detalla los factores que permiten escalar IA y avanzar hacia modelos más autónomos basados en Agentic AI. La tendencia marca un cambio estructural en cómo se gestionan datos, procesos y talento digital.
IA a escala: el reto que persiste en 2026
Según el informe The State of AI 2025 de McKinsey, el 88% de las organizaciones ya usa IA en alguna función, pero solo un tercio ha logrado escalarla más allá de pruebas piloto. Esto evidencia que el desafío actual no es adoptar herramientas, sino integrarlas de forma estratégica en la operación.
El VP de Operaciones de Konecta Perú, Víctor Ruiz, señala: “Implementar IA a escala implica mucho más que incorporar herramientas tecnológicas; supone transformar la gestión de datos, procesos y equipos” .
1. Datos estructurados y accesibles
La IA depende de la calidad de los datos. Cuando la información está fragmentada, los modelos pierden precisión y las decisiones automatizadas se vuelven menos confiables. Las organizaciones deben asegurar repositorios unificados y gobernanza clara.
2. Procesos rediseñados para IA y Agentic AI
Muchos flujos tradicionales no están preparados para interactuar con sistemas inteligentes. Rediseñarlos permite integrar tecnologías como Agentic AI, capaces de automatizar tareas complejas y ejecutar acciones dentro de la operación.
Estos modelos “son capaces de ejecutar tareas y apoyar decisiones dentro de las operaciones” .
3. Infraestructura tecnológica escalable
Para operar IA a gran escala se requieren plataformas que procesen altos volúmenes de datos e integren múltiples sistemas. Esta base también habilita que agentes inteligentes interactúen con diversas plataformas de forma coordinada.
4. Talento preparado para trabajar con IA
El crecimiento de la IA exige nuevas habilidades: análisis de datos, automatización, diseño de procesos digitales y comprensión de modelos avanzados. Equipos capacitados permiten aprovechar el potencial de la tecnología y acelerar su adopción.
5. Visión estratégica del negocio
Definir qué problemas se busca resolver y qué impacto se espera generar evita inversiones dispersas. La IA debe alinearse con objetivos de negocio y enfocarse en iniciativas de alto valor.
Hacia modelos más autónomos con Agentic AI
A medida que estas capacidades se consolidan, las organizaciones avanzan hacia automatización más autónoma. 5 claves para escalar inteligencia artificial en empresas en 2026.
Agentic AI permite que la IA “pase de un rol de soporte a una participación más activa en la ejecución de tareas y en la toma de decisiones operativas” .
Las organizaciones interesadas en acelerar su adopción de IA pueden revisar las recomendaciones completas de Konecta Perú y explorar cómo integrar modelos avanzados como Agentic AI en sus operaciones.
