Globant celebró una nueva edición de Globant Converge en un momento en el que la inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa difusa para convertirse en una decisión estratégica inaplazable. Bajo el lema «, el encuentro reunió a directivos y responsables tecnológicos de grandes corporaciones que comparten una inquietud común: cómo pasar de pilotos aislados y pruebas de concepto a una adopción de IA que transforme procesos críticos sin perder control ni coherencia operativa.
La pregunta que flotó durante toda la jornada no fue qué puede hacer la inteligencia artificial, sino qué están dispuestas a cambiar las organizaciones para que ese potencial tenga impacto real. Las intervenciones de Werner Vogels, CTO de Amazon, Sean Doyle, CEO de British Airways, Gillian Zucker, responsable de operaciones de negocio de LA Clippers, o John Needham, presidente de Publishing & Esports de Riot Games, dibujaron un mapa menos entusiasta y más pragmático de la madurez actual de la IA.
Lejos de centrarse en modelos o capacidades técnicas concretas, el debate giró en torno a decisiones culturales, estructuras de liderazgo y prioridades de negocio. Cinco aprendizajes se repitieron de forma consistente, no como conclusiones cerradas, sino como señales de hacia dónde se está desplazando el centro de gravedad de la transformación digital.
De la «AI Paralysis» al valor accionable
Uno de los conceptos más recurrentes fue la llamada AI Paralysis, ese estado en el que muchas organizaciones permanecen bloqueadas esperando certezas que el propio ritmo tecnológico hace inviables. Werner Vogels insistió en que la obsesión por encontrar el modelo perfecto o garantizar retornos inmediatos suele convertirse en una excusa para no actuar. Martín Migoya, CEO de Globant, reforzó esa idea al señalar que la velocidad de evolución de la IA penaliza más la inacción que el error controlado.
El mensaje no fue una invitación a adoptar tecnología sin criterio, sino a redefinir cómo se mide el riesgo. En lugar de grandes despliegues, se defendió la experimentación continua, con objetivos de negocio claros y métricas operativas desde el inicio. También apareció una tensión habitual: la dependencia de proveedores tecnológicos frente a la construcción de capacidades internas. En ese equilibrio, varios ponentes subrayaron el papel de socios de confianza que entiendan el contexto sectorial y no solo la herramienta.
La madurez de la inteligencia artificial, según esta lectura, no se expresa en la sofisticación del algoritmo, sino en la capacidad de integrarlo en flujos de trabajo reales sin frenar la toma de decisiones.
La IA como nuevo medio creativo y económico
Más allá de la eficiencia, la inteligencia artificial está redefiniendo qué se puede crear y quién puede hacerlo. Cristóbal Valenzuela, CEO de Runway, describió la IA no como una herramienta de apoyo, sino como un nuevo medio creativo, comparable en impacto a la llegada del vídeo digital o de internet. Al reducir barreras técnicas y costes de producción, se amplía de forma radical el número de actores capaces de generar contenido de alta calidad.
Este fenómeno, visible en sectores creativos, empieza a extenderse a ámbitos menos evidentes. Se mencionaron aplicaciones en salud, donde la visualización avanzada y la simulación aceleran diagnósticos; en telecomunicaciones, con modelos predictivos de demanda; o en educación, con contenidos personalizados a escala. El trasfondo económico es relevante: cuando producir deja de ser el cuello de botella, la diferenciación se desplaza hacia la idea, el contexto y la ejecución.
Sin embargo, también emergió una cautela implícita. La abundancia de contenido y capacidades puede diluir el valor si no se acompaña de criterios editoriales, éticos y estratégicos claros. La creatividad aumentada por IA no elimina la necesidad de decisiones humanas, la desplaza.
Conexión y personalización en la experiencia de fans y clientes
Los sectores del deporte, el gaming y el entretenimiento ofrecieron ejemplos concretos de cómo la inteligencia artificial está profundizando la relación con audiencias cada vez más fragmentadas. John Needham explicó cómo Riot Games utiliza IA para enriquecer las retransmisiones de esports y diseñar recorridos de jugador personalizados, ajustando contenidos y desafíos en tiempo real.
Desde el deporte profesional, ejecutivos de LA Clippers e Inter Milan compartieron iniciativas que van desde experiencias de retail sin fricciones hasta programas de fidelización gamificados y contenidos predictivos basados en comportamiento histórico. La IA permite anticipar intereses, pero también gestionar mejor la saturación y el desgaste de la audiencia.
Aquí apareció otra tensión relevante: personalización frente a privacidad. Aunque el evento no se centró en regulación, varios participantes reconocieron que el uso intensivo de datos exige marcos de gobernanza más sólidos. La experiencia de cliente mejorada pierde valor si erosiona la confianza.
La irrupción de la IA física y la automatización del mundo real
Más allá del software, la convergencia entre inteligencia artificial, robótica y simulación empieza a transformar operaciones físicas. Alex Blum, COO de Unity, destacó el papel de los gemelos digitales y los entornos de simulación en sectores como la automoción, donde permiten probar escenarios complejos sin costes reales. La IA no solo optimiza procesos existentes, sino que redefine cómo se diseñan desde el origen.
El CEO de InOrbit aportó una visión complementaria desde la robótica autónoma. La orquestación definida por software y el aprendizaje continuo están permitiendo operaciones más inteligentes en manufactura, retail o logística. Robots que antes ejecutaban tareas rígidas ahora se adaptan a entornos cambiantes.
No obstante, la escalabilidad sigue siendo un reto. Integrar sistemas físicos con plataformas digitales introduce dependencias técnicas y organizativas que muchas empresas aún no han resuelto. La promesa de eficiencia convive con la complejidad operativa.
Liderazgo, alfabetización y confianza como factores críticos
A lo largo de las sesiones, se repitió una idea incómoda: la transformación impulsada por la inteligencia artificial es menos un problema tecnológico que un desafío de liderazgo. Adoptar IA a escala requiere tolerancia al error, visión de largo plazo y una inversión sostenida en alfabetización tecnológica.
Varios ponentes coincidieron en que formar a los equipos no puede limitarse a perfiles técnicos. Directivos, responsables de negocio y creadores necesitan comprender las capacidades y límites de la IA para tomar decisiones informadas. La confianza, tanto interna como externa, se construye a partir de esa comprensión compartida.
Este enfoque contrasta con estrategias centradas únicamente en herramientas. Sin una base cultural sólida, la IA corre el riesgo de convertirse en una capa más de complejidad, en lugar de un catalizador de cambio.
Globant Converge 2025 dejó claro que la inteligencia artificial ha entrado en una fase de madurez desigual, donde conviven avances espectaculares con bloqueos organizativos persistentes. Los cinco aprendizajes que emergieron no ofrecen recetas cerradas, pero sí una hoja de ruta implícita: actuar con intención, aceptar la incertidumbre y diseñar sistemas que amplifiquen tanto el desempeño como la capacidad humana.
La incógnita que queda abierta es cuántas organizaciones estarán dispuestas a asumir ese coste de transformación antes de que la ventana de oportunidad se estreche.
