Globant ha ampliado su plataforma Glob.AI con una capa común para gobernar el uso de inteligencia artificial en grandes organizaciones. Denominada Glob.AI OS, la tecnología centraliza el control sobre modelos, agentes, datos, identidades y costes, un planteamiento dirigido a empresas que necesitan pasar de proyectos aislados a despliegues coordinados y auditables.
La incorporación extiende la oferta de Globant más allá de la ejecución de proyectos mediante agentes supervisados. La compañía quiere que las organizaciones dispongan de una infraestructura desde la que definir quién puede utilizar la IA, con qué información, bajo qué políticas y con qué presupuesto, además de seguir la actividad generada por equipos y sistemas automatizados.
Glob.AI OS fue presentado el 27 de octubre de 2026 y se ofrece mediante acceso anticipado. La plataforma puede operar como servicio SaaS o desplegarse en la nube del cliente, dos modalidades que permiten adaptarla a diferentes requisitos de infraestructura y control. Globant asegura además que los datos continúan siendo propiedad de cada cliente y que no se utilizan para entrenar modelos de terceros.
Una puerta común para más de 320 modelos
Uno de los elementos centrales de la propuesta es su capacidad para conectar más de 320 modelos abiertos y cerrados pertenecientes a más de 25 proveedores. El sistema analiza las solicitudes y las dirige hacia el modelo que considera más eficiente en costes, con el objetivo de optimizar el consumo de tokens tanto en proyectos gestionados por Globant como en las tareas habituales de los empleados.
Esta función se articula mediante Intelligence Hub, el componente que concentra el acceso a los modelos. La selección dinámica permite evitar que cada equipo tenga que contratar, integrar y administrar sus propias herramientas, aunque el alcance práctico dependerá de las políticas que configure cada organización y de los modelos habilitados para cada caso de uso.
La conexión con el entorno interno se realiza a través de Corporate Hub. Esta capa vincula los modelos con datos, sistemas, identidades y conocimiento sectorial de la empresa, de modo que el contexto corporativo pueda reutilizarse en distintas iniciativas. Su propósito es reducir la duplicación de integraciones y mantener unas reglas compartidas cuando varios departamentos desarrollan aplicaciones o agentes.
Agentic Hub se ocupa del ciclo de vida de las soluciones basadas en agentes. Permite perfeccionarlas y probarlas antes de su implantación, así como coordinar su ejecución una vez que entran en producción. La gobernanza se mantiene durante el funcionamiento, un aspecto relevante cuando los agentes encadenan tareas o interactúan con sistemas empresariales sin una intervención humana constante en cada paso.
El cuarto componente, Token Vault, aplica controles de acceso y presupuestos, atribuye costes y conserva un registro auditable de la actividad. También ofrece visibilidad en tiempo real sobre el destino del gasto. Para las áreas de tecnología y finanzas, esta trazabilidad puede ayudar a identificar qué equipos, procesos o agentes concentran el consumo y a relacionarlo con las políticas aprobadas.
Sarab Narang, CEO de Glob.AI, resume la finalidad de la nueva capa de control: «Glob.AI OS permite que una gran organización ponga la IA en manos de múltiples equipos y agentes, manteniendo una respuesta clara sobre quién la utilizó, con qué datos, a qué costo y bajo qué políticas».
Agentes supervisados y responsabilidad humana
Glob.AI OS se integra con los AI Pods que Globant ya emplea para ejecutar proyectos empresariales. Estas unidades combinan agentes de IA, flujos de trabajo documentados y especialistas de la compañía, incluidos perfiles técnicos desplegados junto al cliente. Los agentes asumen las tareas intensivas de ejecución, mientras los profesionales revisan los resultados y mantienen la responsabilidad sobre la entrega.
Cada AI Pod se configura alrededor de un problema de negocio, como el desarrollo y las pruebas de software, la modernización de aplicaciones o las operaciones continuas. Al funcionar sobre Glob.AI OS, las unidades comparten las políticas de seguridad, gobierno y acceso al conocimiento definidas para el resto de la organización. Así, la plataforma actúa como base técnica y los Pods como mecanismo de ejecución.
Los empleados también pueden acceder a la infraestructura mediante Glob.AI Apps. Desde estas aplicaciones es posible consultar información, delegar tareas, trabajar con agentes de programación y utilizar soluciones especializadas desarrolladas por Globant y sus socios. Los equipos pueden asimismo definir el alcance de un proyecto y activar un AI Pod desde el mismo entorno.
La variedad de accesos busca integrar la plataforma en diferentes flujos de trabajo. Glob.AI OS admite chat, web, aplicaciones de escritorio e interfaces de línea de comandos, además de conexiones sin interfaz mediante MCP. Esta última opción facilita que otras aplicaciones o agentes utilicen las capacidades de la plataforma sin obligar al usuario a entrar en una herramienta independiente.
Un modelo comercial ligado al consumo o al resultado
La ampliación tecnológica viene acompañada de un cambio en la forma de contratar los servicios. Globant plantea que las empresas paguen por consumo o por resultados, en lugar de vincular el precio a las horas dedicadas o al número de profesionales asignados. El enfoque traslada la referencia comercial desde la capacidad aportada hacia la métrica acordada para cada iniciativa.
La compañía sostiene que sus proyectos de servicios nativos de IA han permitido modernizar sistemas heredados hasta siete veces más rápido y acelerar hasta tres veces el descubrimiento de productos. Son resultados atribuidos por Globant a sus propias implantaciones y no implican que todos los proyectos vayan a alcanzar esas mejoras, ya que dependen del sistema de partida, el alcance y la complejidad de cada organización.
Entre los casos identificados, Globant atribuye a un proyecto con YPF una reducción de hasta el 40% en los plazos contractuales. También señala que un banco comercial cuyo nombre no revela completó una migración de COBOL en dos meses, frente a los 14 meses proyectados mediante un enfoque tradicional. La empresa menciona además aplicaciones de los AI Pods en compañías de medios, entretenimiento, servicios profesionales y finanzas.
La combinación de gobierno centralizado, ejecución mediante agentes y supervisión especializada configura una oferta que abarca desde la selección del modelo hasta la entrega del proyecto. Para las empresas, su utilidad dependerá de la capacidad para definir métricas verificables, asignar permisos y presupuestos coherentes y mantener responsables humanos cuando los agentes intervengan en procesos operativos.
La consecuencia inmediata para los departamentos de tecnología es la posibilidad de sustituir integraciones dispersas por una capa compartida de acceso y control. Si una organización adopta el sistema, podrá administrar desde un mismo entorno qué modelos utiliza, qué información corporativa reciben, cuánto consumen y qué actividad dejan registrada, mientras vincula la contratación de los proyectos a resultados o consumo previamente definidos.
