La primera jornada de VivaTech 2026 dejó una señal clara para cualquier empresa que todavía observe la inteligencia artificial como una tecnología en fase experimental: el ciclo de los pilotos empieza a agotarse. La conversación ya no se limita a probar herramientas, lanzar demostraciones o acumular casos de uso aislados. El debate se ha desplazado hacia una cuestión mucho más empresarial: cómo convertir la IA en resultados reales, medibles y sostenibles.
En el décimo aniversario de VivaTech, celebrado en París, la inteligencia artificial volvió a ocupar el centro del programa. Pero el tono fue distinto al de ediciones anteriores. En 2023 y 2024, buena parte de la conversación giraba alrededor de la sorpresa generada por la IA generativa, la velocidad de adopción de ChatGPT y la irrupción de los grandes modelos de lenguaje en empresas, escuelas, administraciones y hogares. En 2026, el foco ha cambiado. La tecnología sigue avanzando, pero la cuestión central para las empresas ya no es si deben usar IA, sino cómo deben integrarla en sus procesos, sus equipos, sus datos, sus sistemas de gobierno y su cuenta de resultados.
Ese cambio de fase apareció de forma reiterada en las entrevistas y segmentos del programa oficial de noticias de VivaTech. Microsoft France, AWS, Sanofi, LVMH, Zalando, Schneider Electric, Bouygues Telecom, Inetum, McKinsey, Pollen o Ristretto abordaron la IA desde ángulos distintos, pero con un hilo común: la adopción ya está en marcha, aunque la transformación real todavía es desigual.
Del entusiasmo tecnológico al resultado operativo
Uno de los mensajes más claros llegó desde Microsoft France. Corinne de Balbaud, CEO de la compañía en Francia, planteó que las empresas han superado la fase en la que bastaba con experimentar. El objetivo ahora es generar valor tangible, tanto en crecimiento como en productividad. La IA empieza a medirse por su capacidad para mejorar procesos comerciales, atención al cliente, finanzas, innovación, seguridad o desarrollo de producto.
El matiz es importante. Durante los últimos años, muchas compañías han desplegado herramientas de IA generativa como extensión de productividad individual: redactar textos, resumir documentos, preparar presentaciones, analizar información o asistir a equipos técnicos. Ese uso sigue siendo relevante, pero no basta para transformar una organización. El verdadero salto llega cuando la IA entra en los procesos de negocio y cambia la manera en que una empresa vende, atiende, diseña, opera, fabrica o toma decisiones.
Microsoft puso varios ejemplos sobre la mesa. Publicis ha desplegado Copilot a 120.000 empleados. Stellantis trabaja con una AI factory que reúne más de 100 casos de uso. Danone ha aplicado IA para transformar procesos financieros. En todos ellos, el punto clave no es la herramienta concreta, sino la capacidad de pasar de una mejora personal a una transformación organizativa.
La propia Microsoft utiliza el concepto de frontier firms para describir a las organizaciones que integran la IA en el núcleo de su funcionamiento. No se trata de empresas que simplemente añaden IA a sus aplicaciones existentes, sino de compañías que rediseñan procesos, roles y flujos de trabajo a partir de una nueva relación entre personas, datos, automatización y agentes.
Este enfoque coincide con uno de los debates más relevantes de VivaTech 2026: la IA empresarial no se gana acumulando pilotos. Se gana sabiendo qué procesos merece la pena rediseñar, qué datos pueden sostener esa transformación, qué riesgos hay que gobernar y qué métricas permiten saber si la inversión está produciendo valor.
El dato vuelve al centro de la estrategia
AWS llevó la conversación a un punto esencial: sin una base sólida de datos, la IA no puede escalar. Es una idea que ha aparecido de forma recurrente en las conversaciones que he mantenido durante las últimas semanas con directivos tecnológicos en Los Ángeles, Londres, Bruselas y París: la IA empresarial no depende solo del modelo, sino de la calidad, disponibilidad y gobierno del dato sobre el que trabaja. Tanuja Rendure, Managing Director EMEA de AWS, presentó en VivaTech una lectura clara de la adopción europea. La IA crece con rapidez, pero hay una diferencia notable entre usarla de forma básica y convertirla en palanca de transformación.
Según la investigación comentada por AWS en VivaTech, Francia ha pasado de una adopción del 30% al 40%, mientras que Europa supera ya el 50%. El problema es que solo una de cada cinco empresas europeas estaría en una fase avanzada de uso. La mayoría utiliza IA para tareas simples, asistentes, chatbots o apoyo puntual. Las compañías más avanzadas, en cambio, la despliegan a escala, con estrategia, recursos, gobierno responsable, formación y plataformas seguras.
El ejemplo de Veolia, mencionado por AWS, resulta significativo. La compañía ha desplegado Amazon Bedrock para que los empleados puedan trabajar con modelos y desarrollar casos de uso en un entorno seguro. La diferencia entre esta aproximación y un uso informal de IA es sustancial. En el primer caso, la empresa convierte la inteligencia artificial en una capacidad organizativa. En el segundo, la IA queda dispersa en iniciativas individuales difíciles de medir, gobernar y escalar.
De fondo aparece una lección conocida, pero a menudo olvidada: la IA no arregla una mala arquitectura de datos. Si la información está fragmentada, mal gobernada, duplicada, encerrada en sistemas que no se comunican o carente de contexto, los modelos solo amplifican esa debilidad. La promesa de la IA empresarial depende tanto del modelo como de la calidad, disponibilidad y gobierno de los datos sobre los que trabaja.
Por eso, la modernización del dato y del cloud sigue siendo una pieza estructural de la transformación. AWS insistió en la necesidad de construir cloud foundations, modernizar sistemas de datos y crear entornos seguros donde la empresa pueda usar distintos modelos sin perder control sobre su información. En una etapa marcada por la IA generativa y los agentes, el dato deja de ser un activo almacenado para convertirse en el combustible operativo de la organización.
La productividad individual ya no es suficiente
El debate sobre productividad fue otro de los ejes de la jornada. La IA permite hacer más cosas en menos tiempo, pero el verdadero impacto no llega solo por acelerar tareas. Llega cuando se rediseña la forma de trabajar.
Julie Ronty, cofundadora de Pollen y ex managing director de VivaTech, abordó esta cuestión desde la perspectiva del talento y la formación. Su diagnóstico fue directo: muchas organizaciones han entendido la importancia de la IA, pero no han desarrollado todavía las capacidades internas para convertir esa comprensión en acción. Directivos y equipos se sienten inspirados por la innovación, aunque a menudo carecen de metodología, skills y referentes prácticos para aplicarla en su empresa.
Ronty citó una idea especialmente relevante para cualquier comité de dirección: el 70% del valor de una transformación procede del talento y solo el 30% de las herramientas y algoritmos. En otras palabras, la tecnología es imprescindible, pero insuficiente. La diferencia la marca la capacidad de los líderes para conectar estrategia de negocio e IA, de los managers para rediseñar workflows y de los equipos para aprender a trabajar con agentes, prompts, automatización y pensamiento crítico.
Este punto conecta con una de las grandes confusiones actuales. Muchas empresas han interpretado la IA como una herramienta de eficiencia individual. Un empleado escribe más rápido, resume mejor, prepara una propuesta en menos tiempo o automatiza una parte de su trabajo. Todo eso suma, pero no cambia necesariamente la estructura de la organización.
El salto empresarial aparece cuando la compañía deja de preguntarse cómo puede cada empleado usar una herramienta y empieza a revisar cómo deben cambiar los procesos completos. Una cadena comercial, un proceso financiero, un flujo de atención al cliente, una operación logística o un ciclo de innovación no se transforman añadiendo un chatbot al final. Requieren revisar datos, responsabilidades, sistemas, métricas, controles y experiencia de usuario.
McKinsey reforzó esta idea con el concepto de symbiotic enterprise. Stéphane Buhr, senior partner de la firma y líder de Tech & AI Practice en Francia y QuantumBlack, explicó que la unidad de producción puede dejar de ser el trabajador individual para convertirse en equipos híbridos humano-IA. La productividad impulsada por IA, señaló, pronto será una condición de base, no una ventaja diferencial. La diferenciación estará en la capacidad de rediseñar procesos, cultura y modelos operativos.
La IA agéntica entra en la empresa
La otra gran palabra del día fue agentes. VivaTech 2026 mostró que la IA agéntica ha dejado de ser un concepto reservado a laboratorios o demostraciones técnicas. Empieza a entrar en atención al cliente, marketing, comercio, banca, pymes, servicios profesionales, salud, telecomunicaciones y operaciones internas.
Microsoft habló de agentes con identidad, permisos, supervisión y control de acceso. La previsión mencionada en el programa, 1.800 millones de agentes en 2028, muestra la magnitud del cambio que se espera. Si las empresas empiezan a desplegar agentes capaces de ejecutar tareas, consultar sistemas, acceder a datos y coordinar procesos, el problema ya no será solo tecnológico. Será también organizativo, jurídico, ético y de seguridad.
L’Oréal y Salesforce aportaron un caso de uso concreto. La colaboración entre ambas compañías, que se extiende desde hace 17 años, evoluciona ahora hacia Agentforce e IA agéntica aplicada a consumer care. L’Oréal lleva dos años desarrollando agentes para mejorar la experiencia conversacional en más de 150 países y más de 50 marcas. La medición del éxito no se plantea en términos de novedad tecnológica, sino de eficiencia, crecimiento y satisfacción del consumidor.
Ese detalle es relevante. La IA agéntica puede sonar abstracta, pero su aplicación empresarial suele ser muy concreta: responder mejor a clientes, reducir tiempos de lanzamiento, personalizar interacciones, automatizar consultas, activar campañas, conectar sistemas y liberar capacidad operativa. El riesgo consiste en quedarse en la demostración llamativa sin resolver el problema de negocio.
Ristretto, una startup francesa presentada en el pabellón de Région Sud, ofrece otro ángulo: la IA agéntica para pymes. Su plataforma no-code permite crear agentes que conectan herramientas como CRM, bases de datos, WhatsApp o sistemas de facturación. El caso de un cerrajero de Marsella, que usa el agente para gestionar contactos, presupuestos, facturas y enlaces de pago, aterriza la conversación en un terreno muy práctico.
Este tipo de ejemplos es importante porque aleja la IA empresarial del discurso exclusivo de las grandes corporaciones. Si una pequeña empresa pierde dos horas diarias buscando información, preparando documentos o moviendo datos entre aplicaciones, la automatización agéntica puede tener un impacto directo. La clave estará en que estas soluciones sean comprensibles, seguras, asequibles y fáciles de integrar.
Inetum también abordó esta transición. Kathy Kweishi, CEO Growing Markets de la compañía, insistió en que autonomous no significa human-out-of-the-loop. La autonomía de los sistemas no elimina la responsabilidad humana. La desplaza hacia el diseño, la supervisión, el control y la gobernanza de procesos. Esta distinción será crítica a medida que los agentes pasen de responder preguntas a ejecutar acciones.
Salud, lujo, retail y energía: la IA se vuelve sectorial
Uno de los aprendizajes de VivaTech 2026 es que la IA empresarial se entiende mejor cuando se analiza por sectores. La tecnología horizontal existe, pero el valor aparece cuando se adapta a problemas específicos.
Sanofi mostró uno de los casos más avanzados en biopharma. Emmanuel Frenahard, Chief Digital Officer de la compañía, explicó que Sanofi aspira a ser la primera biofarmacéutica impulsada por IA a escala. Para ello combina visión desde la dirección, herramientas internas, AI Concierge, AI Foundry, frameworks agénticos, casos de valor y equipos preparados para desplegar soluciones.
La cifra más llamativa es interna: 70.000 de los 75.000 empleados de Sanofi utilizan Concierge de forma regular. Pero el dato más relevante desde el punto de vista empresarial no es la adopción, sino el uso profundo. Sanofi aplica IA en identificación de objetivos terapéuticos, descubrimiento de fármacos, apoyo a pacientes, fabricación, rendimiento y simulación de ensayos clínicos antes de ejecutarlos. La compañía evita la filosofía de «que florezcan mil flores» y prefiere seleccionar pocos casos con profundidad. Ese enfoque puede ser una de las claves para escalar: menos dispersión y más impacto.
En retail y e-commerce, Zalando aportó cifras concretas. Robert Gentz, cofundador y CEO de la compañía, explicó que el 90% del contenido on-site se genera ya mediante prompts, que la calidad del contenido ha mejorado un 70%, que las devoluciones relacionadas con tallas se han reducido un 9% y que 10 millones de clientes interactuaron con su sistema de IA en el último trimestre. En un sector donde márgenes, logística, personalización y devoluciones son críticos, la IA no es un experimento creativo. Es una palanca de eficiencia, conversión y experiencia.
LVMH mostró otra forma de entender la tecnología. Gonzague de Pirey, Chief Omnichannel and Data Officer del grupo, defendió el concepto de quiet tech: una tecnología desplegada en toda la cadena de valor, pero al servicio de la creatividad, la artesanía, la sostenibilidad, la trazabilidad, la experiencia en tienda y la relación humana con el cliente. En lujo, la IA no puede plantearse como sustituto de la experiencia humana, sino como amplificador de capacidades.
Schneider Electric llevó la conversación a la energía. Philippe Rambach, Senior Vice President y Chief AI Officer, recordó que la IA no solo consume energía, también puede ayudar a reducirla. En edificios, fábricas, centros de datos o industrias, la IA puede optimizar climatización, comportamiento energético, mantenimiento y operación. En un recinto como VivaTech, explicó, la optimización de aire acondicionado y calefacción mediante IA puede generar ahorros de entre el 10% y el 20%.
Este enfoque introduce un matiz necesario en el debate energético. La IA aumenta la demanda de electricidad, especialmente por el crecimiento de centros de datos, pero también puede ser una herramienta para gestionar mejor edificios, redes, baterías, renovables y procesos industriales. El balance dependerá de cómo se despliegue, con qué infraestructura y con qué criterios de eficiencia.
Gobierno, seguridad y confianza
El paso de la IA experimental a la IA operativa eleva el nivel de riesgo. Cuando una herramienta resume textos o ayuda a escribir correos, los errores pueden ser asumibles. Cuando un agente accede a datos, ejecuta acciones, recomienda tratamientos, interviene en procesos financieros o participa en decisiones de seguridad, el gobierno se vuelve imprescindible.
Sanofi presentó RAISE, su marco de Responsible AI for Everyone at Sanofi, y un comité de ética para cada caso de uso. Microsoft habló de identidad para agentes, permisos, seguridad y supervisión humana. AWS insistió en plataformas seguras donde los datos permanecen bajo control. Inetum defendió la idea de autonomía con humanos en el bucle. Todas estas piezas apuntan en la misma dirección: la IA empresarial no puede escalar sin confianza.
La confianza no se limita a evitar errores. Incluye trazabilidad, cumplimiento normativo, protección de datos, explicabilidad, seguridad, control de acceso, responsabilidad interna y criterios claros sobre qué se automatiza y qué debe mantenerse bajo revisión humana. A medida que la IA se integra en procesos críticos, la gobernanza deja de ser una capa añadida y pasa a formar parte del diseño.
PwC abordó esta cuestión desde la gestión de riesgos. Robert Paffin, EMEA Partner for Global Cyber Risk and Regulatory, explicó que el riesgo corporativo está pasando de un enfoque defensivo a uno más activo y conectado con las decisiones de negocio. La IA permite análisis de escenarios, detección temprana de problemas en supply chain y mayor capacidad de anticipación. Pero también aparece en un contexto de riesgos encadenados: ciberseguridad, geopolítica, tarifas, guerras, dependencias y disrupciones de suministro.
Este entorno obliga a las empresas a revisar su idea de eficiencia. Durante años, muchas organizaciones han optimizado costes, reducido redundancias y afinado procesos para funcionar con la máxima eficiencia posible. La nueva etapa exige resiliencia. La IA puede contribuir a esa resiliencia, pero solo si se integra con criterios de gobierno y no como una carrera desordenada por automatizar.
La ventaja estará en la ejecución
VivaTech 2026 no deja una conclusión única sobre la inteligencia artificial empresarial. Deja, más bien, un cambio de madurez. La IA ya no se presenta únicamente como una tecnología que promete cambiarlo todo. Empieza a aparecer como una infraestructura de trabajo que obliga a cambiar decisiones muy concretas: dónde están los datos, quién accede a ellos, qué procesos se rediseñan, qué agentes se despliegan, qué riesgos se aceptan, qué talento se forma y qué métricas se utilizan.
Para las empresas, esto tiene una consecuencia directa. La ventaja competitiva no estará en anunciar que se usa IA. Esa etapa empieza a perder valor. La ventaja estará en saber dónde aplicarla, cómo gobernarla y cómo convertirla en mejoras reales de productividad, ingresos, experiencia de cliente, eficiencia operativa o velocidad de innovación.
La primera jornada de VivaTech 2026 mostró que algunas compañías ya están transitando ese camino. Microsoft y Publicis hablan de despliegues masivos y nuevas formas organizativas. AWS insiste en datos, cloud y adopción avanzada. Sanofi aplica IA a escala en biopharma. Zalando mide impacto en contenido, devoluciones y relación con clientes. LVMH busca una tecnología discreta que amplifique la creatividad y la artesanía. Schneider Electric conecta IA con eficiencia energética. Ristretto lleva agentes a pequeñas empresas.
El mensaje para los directivos es claro: el tiempo de la curiosidad no ha terminado, pero ya no basta. La IA entra en una etapa en la que habrá que demostrar impacto. Y esa demostración no vendrá solo de modelos más potentes, sino de organizaciones mejor preparadas para usarlos.
En VivaTech 2026, la inteligencia artificial sigue siendo protagonista. La diferencia es que ahora empieza a hablar el lenguaje de la empresa: procesos, datos, talento, gobierno, productividad, ingresos y responsabilidad. Ese es el verdadero cambio de fase.
