Aunque la IA generativa y los agentes de IA dominan la conversación, muchas compañías siguen estancadas en la fase de prueba de concepto. Según Roberto, el verdadero reto no es construir algo que funcione al 90%, sino alcanzar ese 10% final necesario para producción: escalabilidad, gobierno, robustez e integración fluida con los sistemas empresariales.
Con la rápida evolución de la inteligencia artificial, distinguir el valor real para el negocio del ruido del mercado es fundamental. En SDG, el enfoque es claro: probar pronto, probar a fondo y validar el impacto antes de escalar. A través de frameworks de innovación, observatorios de IA y experimentación estructurada, el foco está en identificar tecnologías que generen resultados medibles para el negocio.
La IA puede parecer magia para el usuario final, pero detrás hay ingeniería. Roberto explica que los agentes de IA empresariales requieren:
El auge de la IA agentic marca el paso de simples chatbots a sistemas autónomos capaces de ejecutar tareas, colaborar con otros agentes y automatizar procesos a gran escala.
Uno de los impactos más transformadores de la IA está en la inteligencia de negocio y la toma de decisiones. Al conectar la IA directamente con los datos empresariales a través de capas semánticas, las organizaciones pueden pasar de reportes estáticos a insights en tiempo real basados en datos.
La plataforma Insight Gen de SDG permite que usuarios de negocio —no solo equipos técnicos— interactúen con los datos corporativos en lenguaje natural, acelerando la toma de decisiones y mejorando la agilidad.
A medida que los agentes de IA ganan autonomía, el gobierno se vuelve esencial. Definir roles, permisos de acceso, alcance operativo y supervisión humana garantiza que los sistemas de IA operen de manera segura y responsable dentro del entorno empresarial.
De cara a 2026, SDG está ampliando su ecosistema de IA con nuevos componentes como:
Una tendencia clave para 2026 es la aparición de la capa semántica de datos, que permitirá a los sistemas de IA transformar datos en bruto en conocimiento accionable para el negocio.