Juan Carlos Zevallos: El futuro de la transformación digital pasa por construir empresas agénticas

La inteligencia artificial ya no debe verse solo como una capa adicional sobre procesos existentes, sino como el nuevo núcleo desde el cual las empresas deben rediseñar sus operaciones, sus modelos de negocio y su forma de crear valor. Ese fue el eje central de la exposición de Juan Carlos Zevallos, CEO de IBM Perú, Ecuador y Bolivia, durante su conferencia magistral “Journey to the Agentic Enterprise”, presentada en el marco del 4to Congreso Internacional de Transformación Digital 2026, organizado en Lima por el Instituto de Transformación Digital para el Desarrollo (TDD) y el Colegio de Ingenieros del Perú.

Ante un auditorio compuesto por ingenieros, ejecutivos, profesionales y emprendedores vinculados a la innovación, Zevallos planteó una visión clara: el mercado está entrando en una nueva etapa de madurez de la inteligencia artificial, en la que las organizaciones más competitivas serán aquellas capaces de evolucionar desde simples asistentes digitales hacia verdaderos ecosistemas de agentes inteligentes, con capacidad de actuar por objetivos, integrarse con múltiples sistemas y automatizar decisiones con supervisión humana.

Del uso “cosmético” de la IA a la transformación real del negocio

Uno de los mensajes más contundentes de la presentación fue la diferencia entre incorporar inteligencia artificial en procesos ya existentes y reconstruir los procesos a partir de la inteligencia artificial. Para Zevallos, esa distinción define si una empresa está usando la IA como un recurso incremental o si realmente está emprendiendo una transformación profunda.

Explicó que muchas organizaciones todavía se encuentran en una etapa en la que simplemente agregan IA a ciertas operaciones para ganar eficiencia o mejorar productividad. Sin embargo, advirtió que la verdadera transformación ocurre cuando la inteligencia artificial deja de ser un complemento y se convierte en el punto de partida para rediseñar el negocio. En ese escenario, la IA no solo optimiza tareas, sino que habilita nuevos modelos operativos y nuevas fuentes de ingresos.

En esa línea, recordó que diversos estudios internacionales, incluyendo análisis de firmas como McKinsey, han proyectado un enorme potencial económico para la IA, con impactos valorados en varios trillones de dólares. No obstante, también subrayó que existe un riesgo creciente de inversiones mal orientadas, especialmente cuando las empresas adoptan estas tecnologías sin un propósito claro o sin un caso de uso bien definido.

El punto de inflexión: de la evolución lineal a la exponencial

Zevallos enmarcó el momento actual como un verdadero punto de inflexión tecnológico. Según explicó, un punto de inflexión es ese instante en el que una tecnología deja de evolucionar de forma lineal y pasa a crecer de manera exponencial, transformándose de algo deseable a algo inevitable.

Bajo esa lógica, afirmó que la inteligencia artificial ya ingresó a esa categoría. Si hace apenas tres años muchos aún la veían como una promesa o una herramienta experimental, hoy se ha convertido en un elemento indispensable para la competitividad empresarial y la modernización institucional.

Pero advirtió que el salto no debe darse de forma desordenada. La aceleración tecnológica, dijo, exige también mayores capacidades de gobierno, monitoreo y regulación. En un entorno donde la IA se combina con automatización, fuerza laboral digital y sistemas autónomos, la innovación necesita ser acompañada por marcos de control que aseguren seguridad, trazabilidad y responsabilidad.

La empresa agéntica: el siguiente gran paso de la transformación digital

El concepto central de su ponencia fue la llamada “empresa agéntica”, una evolución organizacional en la que la inteligencia artificial ya no se limita a responder instrucciones predeterminadas, sino que actúa a través de agentes capaces de perseguir objetivos, tomar decisiones en tiempo real e interactuar con otros sistemas.

Zevallos explicó que, según proyecciones del mercado, para 2028 cerca de un tercio de las interacciones con inteligencia artificial se realizarán a través de agentes. Esto representa un cambio significativo respecto a la etapa actual, en la que muchas empresas todavía operan principalmente con asistentes o chatbots tradicionales.

A su juicio, la diferencia entre ambos modelos es crucial. Un asistente trabaja con flujos prediseñados y respuestas previamente definidas; es decir, responde dentro de un marco determinístico. Un agente, en cambio, opera con mayor autonomía: puede planificar, decidir y ejecutar tareas en tiempo real, en función de un objetivo específico, no solo de una secuencia de pasos.

Sin embargo, aclaró que esta autonomía no implica ausencia total de supervisión. Por el contrario, insistió en que los agentes más eficaces deben incorporar el enfoque human-in-the-loop, es decir, la participación humana en momentos críticos del aprendizaje, el ajuste o la validación de decisiones, especialmente en industrias sensibles como ciencias de la vida, finanzas o servicios regulados.

Cinco pilares para construir una organización impulsada por agentes

A lo largo de su exposición, Zevallos resumió la transición hacia una empresa agéntica en cinco elementos fundamentales, que a su juicio deben ser abordados de manera integral y no aislada.

El primero es el caso de uso. Para el ejecutivo, el error más frecuente en los proyectos de IA es empezar por la tecnología antes que por el problema. Toda iniciativa, sostuvo, debe partir de una pregunta concreta: ¿qué necesidad de negocio se quiere resolver? ¿Qué proceso se quiere rediseñar? ¿Qué fricción se quiere eliminar?

El segundo pilar es la data. Señaló que la calidad, disponibilidad y oportunidad de los datos son el combustible real de cualquier sistema de inteligencia artificial. Recordó que, en la práctica, las empresas utilizan menos del 1% de su data empresarial en modelos de IA, lo que revela una enorme oportunidad desaprovechada. El principal obstáculo, dijo, es la existencia de silos de información, múltiples plataformas desconectadas y falta de una estrategia clara de integración.

El tercer componente son los modelos. Aquí fue enfático en rechazar la idea de que existe un único modelo capaz de resolver todos los problemas. Por el contrario, defendió el uso de modelos especializados, más pequeños, más eficientes y adaptados a cada caso de uso. Según explicó, elegir el modelo adecuado puede generar ahorros muy significativos frente al uso indiscriminado de modelos de propósito general, tanto en costos de cómputo como en mantenimiento e integración.

El cuarto pilar es la gobernanza. Para Zevallos, ninguna estrategia de IA puede escalar sin una arquitectura de control que brinde visibilidad, trazabilidad y protección frente a riesgos. Esto incluye monitoreo de modelos, auditoría, gestión de sesgos, protección de información sensible y cumplimiento regulatorio.

El quinto elemento es la construcción de asistentes y agentes sobre esa base. Solo cuando existen datos integrados, modelos adecuados y marcos de gobernanza robustos, explicó, es posible desplegar asistentes y agentes que generen valor real y escalable para la organización.

El valor de la gobernanza: ética, reputación y retorno de inversión

Uno de los pasajes más relevantes de la conferencia fue el vínculo que Zevallos estableció entre ética, gobernanza y rentabilidad. Frente a la idea de que la seguridad y el cumplimiento pueden verse como frenos a la innovación, sostuvo exactamente lo contrario: una IA bien gobernada genera retorno de inversión.

Su argumento fue que el principal activo de cualquier organización es la confianza. La reputación, la credibilidad y la percepción de responsabilidad son elementos determinantes para mantener clientes, atraer socios y sostener relaciones de largo plazo. En ese contexto, una empresa que automatiza sin controles o que expone información sensible a través de modelos mal diseñados no solo asume riesgos técnicos, sino también riesgos reputacionales de gran impacto.

Por ello, destacó la necesidad de incorporar desde el diseño lo que en el ecosistema de IA se conoce como guardrails, o barreras de seguridad. Estas reglas permiten impedir, por ejemplo, que un modelo divulgue datos personales o confidenciales, entregue respuestas irrelevantes, produzca alucinaciones o genere información errónea.

A través de una demostración práctica, mostró cómo estos mecanismos pueden integrarse de manera sencilla en plataformas de desarrollo, estableciendo límites claros para que los modelos respeten políticas de privacidad, clasificación de datos y criterios de seguridad empresarial.

IBM como caso de transformación interna

Más allá del enfoque conceptual, la conferencia también incluyó ejemplos concretos de cómo IBM viene aplicando estos principios en su propia operación global. Zevallos explicó que la compañía, con más de 115 años de historia y presencia en más de 170 países, ha atravesado varias transformaciones profundas a lo largo de su evolución: desde la era del mainframe y el proyecto Apollo, pasando por la expansión de las PC, el auge de los servicios y el software, hasta llegar a la actual etapa marcada por la inteligencia artificial y la computación cuántica.

En ese contexto, compartió algunos resultados que ilustran el impacto operativo de la estrategia agéntica dentro de IBM. Señaló que hoy una parte importante de las interacciones de soporte interno ya es resuelta por agentes digitales, con cerca de 25 mil tickets o incidencias atendidas anualmente de manera automatizada. Esto ha permitido liberar tiempo de equipos técnicos para tareas de mayor valor.

En el área comercial, indicó que los agentes están ayudando a automatizar entre el 50% y el 70% de ciertas transacciones o procesos repetitivos, especialmente en funciones vinculadas a ventas digitales. Lejos de eliminar puestos, afirmó, este cambio está permitiendo que las personas se concentren en actividades más estratégicas, consultivas y orientadas al cliente.

También destacó mejoras en operaciones internas, donde tareas que antes podían tomar media hora hoy se resuelven en pocos minutos gracias a la automatización inteligente y la asignación dinámica de capacidades tecnológicas.

Asistentes, agentes y el salto hacia ecosistemas multiagente

Zevallos dedicó una parte importante de su exposición a explicar por qué el verdadero cambio no está solo en crear asistentes, sino en construir ecosistemas multiagente. Es decir, entornos donde distintos agentes digitales puedan interactuar entre sí, incluso más allá de los límites de una sola empresa.

Puso como ejemplo escenarios en los que un agente puede coordinar con sistemas externos para planificar vacaciones, buscar opciones de viaje, revisar presupuestos, validar disponibilidad y ejecutar acciones sin que el usuario tenga que intervenir en cada paso. Este tipo de operación, explicó, requiere que los agentes puedan integrarse con otros agentes o sistemas de terceros a través de APIs, repositorios, CRMs, motores de correo y múltiples fuentes de conocimiento.

Esa capacidad de integración, dijo, será uno de los factores más determinantes en la competitividad futura. Las empresas no solo deberán desarrollar agentes, sino preparar su arquitectura tecnológica para que esos agentes puedan operar dentro de ecosistemas abiertos, seguros e interoperables.

Como demostración, presentó el caso de “AskSales”, un asistente diseñado para fortalecer la productividad de equipos comerciales. Este sistema fue entrenado con información de productos, capacidades de integración con CRM, repositorios de contenido y correo electrónico, con el objetivo de ayudar a vendedores a generar leads, producir contenido, identificar oportunidades y automatizar tareas rutinarias.

Según explicó, la idea detrás de este tipo de herramientas es dotar a las personas de “superpoderes” frente a la competencia: acceso a información oportuna, mayor velocidad de respuesta, automatización de tareas administrativas y mejor capacidad para convertir conocimiento en acción comercial.

La dimensión cultural: convivir con nuevos compañeros digitales

Aunque la presentación estuvo cargada de elementos técnicos y estratégicos, Zevallos también subrayó que el mayor desafío de la empresa agéntica no es solo tecnológico, sino cultural. A su juicio, las organizaciones están entrando en una etapa en la que convivirán con nuevos “compañeros de trabajo”: los agentes digitales.

Esto obliga a redefinir roles, procesos y formas de colaboración. Para el ejecutivo, el debate no debe centrarse en si la IA quitará trabajo, sino en cómo las personas pueden encontrar un nuevo espacio de valor dentro de una operación aumentada por inteligencia artificial. La clave, dijo, está en aprender a trabajar junto con estos sistemas, no en competir contra ellos.

Reconoció que este cambio puede generar resistencia, incertidumbre o temor, especialmente cuando se trata de automatizar funciones que antes estaban totalmente en manos humanas. Pero insistió en que el camino más inteligente es aprovechar la IA para potenciar capacidades, liberar tiempo y elevar la calidad del trabajo humano, no para desplazarlo indiscriminadamente.

Una hoja de ruta clara para las empresas peruanas

Hacia el cierre de su participación, Zevallos resumió su propuesta en una hoja de ruta concreta para las organizaciones que buscan avanzar hacia una empresa agéntica. Primero, identificar con claridad el problema o el caso de uso. Segundo, asegurar una base de datos confiable, integrada y disponible en tiempo real. Tercero, elegir el modelo más adecuado para ese objetivo, evitando sobredimensionar la solución. Cuarto, incorporar monitoreo, seguridad y gobernanza desde el diseño. Y quinto, construir asistentes y agentes con propósito, pensando siempre en impacto real, interoperabilidad y valor de negocio.

Su mensaje final fue que la empresa agéntica ya no es una idea futurista, sino una realidad que empieza a consolidarse en el presente. Las organizaciones que logren combinar datos, modelos, gobernanza y agentes con visión estratégica estarán mejor posicionadas para competir en una economía donde la inteligencia artificial dejará de ser un diferencial y se convertirá en una condición básica de supervivencia.