Hay un gasto que aparece en los presupuestos de tecnología de las empresas y que casi nunca se nombra con claridad. No está en una línea específica del estado financiero. No tiene un responsable identificado. Y sin embargo, consume entre el 20% y el 40% de la inversión tecnológica anual de una organización mediana o grande.

Se llama duplicidad. Y su forma más costosa no es la obvia.

No es que dos áreas compren el mismo software. Es que dos áreas construyen, mantienen y operan la misma capacidad de negocio — de forma independiente, sin coordinación, con distintos estándares de calidad y con resultados que el cliente final percibe como experiencias desconectadas.

El equipo de marketing construye su propia lógica del perfil de cliente, el equipo de ventas construye la suya, el equipo de servicio al cliente construye otra. Tres equipos, tres versiones del mismo problema, tres presupuestos, tres equipos de mantenimiento, y al final una empresa que no puede darle al cliente una experiencia coherente porque sus propios sistemas no comparten el mismo lenguaje.

Esto no es un problema técnico, es un problema de cómo la empresa decide construir — o no construir — sus capacidades digitales.

Y la raíz del problema tiene un nombre: Platform Thinking.

Por qué las empresas siguen construyendo en silos

Para entender por qué las empresas terminan duplicando capacidades una y otra vez, hay que entender cómo se toman las decisiones de inversión en tecnología en la mayoría de las organizaciones.

Cada área de negocio tiene su propio presupuesto, su director y sus objetivos. Cuando el área de operaciones necesita una herramienta nueva, busca una solución para sus necesidades específicas, cuando el área de finanzas necesita algo similar, hace lo mismo. Nadie tiene el mandato — ni el incentivo — de buscar si ya existe algo que pueda reutilizarse.

El resultado es una empresa que, vista desde afuera, pareciera una sola organización. Pero vista desde adentro, es un conjunto de islas tecnológicas que se comunican por excepción y no por diseño.

Cada isla tiene sus propios sistemas, sus propios datos, sus propias integraciones con terceros. Lanzar un nuevo producto requiere conectar todas esas islas. Cada conexión es única, costosa y agrega más complejidad. Y cuando algo cambia en una isla — una actualización, un nuevo proveedor, una fusión — el efecto se propaga de formas que nadie anticipó porque nadie tiene el mapa completo.

El costo visible de este modelo es la ineficiencia y alta complejidad. El costo invisible es mucho más grave: la empresa pierde la capacidad de innovar, de adaptarse mejor a las condiciones del mercado o de la industria. Porque cuando la base sobre la que se construye es frágil y fragmentada, cada nueva iniciativa requiere resolver los mismos problemas de integración una vez más, desde cero.

Los síntomas son ya conocidos por los ejecutivos de tecnología y del negocio. Proyectos que se extienden meses más de lo planeado porque la integración con sistemas existentes resultó más compleja de lo esperado. Experiencias de cliente inconsistentes porque los datos que necesita el área de ventas no están disponibles en tiempo real para el área de servicio. Iniciativas digitales que mueren en el camino porque el costo de conectarlas con el resto del ecosistema de la empresa supera el beneficio que prometían generar.

Qué es el “Platform Thinking” y por qué le debería importar al comité directivo

El Platform Thinking es la decisión de construir una capacidad una sola vez y usarla muchas veces. Es la diferencia entre fabricar cada componente de un automóvil desde cero cada vez que se diseña un modelo nuevo, versus desarrollar una plataforma que comparten múltiples modelos. Armadoras como Toyota, Volkswagen o BMW no construyen cada auto desde cero. Construyen plataformas y sobre ellas montan variantes. El resultado es velocidad, consistencia y economía de escala.

Las empresas de tecnología operan bajo la misma lógica. Amazon o Mercado Libre no construyeron una solución logística para cada uno de sus mercados. Construyeron una plataforma logística y la replicaron. Stripe no construyó una integración de pagos para cada banco con el que trabaja. Construyó una plataforma de pagos y los bancos se conectan a ella.

Eso es exactamente lo que las empresas medianas y grandes necesitan replicar: la capacidad de construir una vez y escalar muchas veces, con consistencia, con velocidad y sin reinventar la rueda en cada proyecto.

Una empresa de aviación europea lo entendió perfecto. En lugar de construir soluciones separadas para cada área — reservas, check-in, lealtad, servicio al cliente — decidió construir una plataforma de experiencia de cliente. Un solo perfil de pasajero, compartido por todas las áreas. Una sola capa de comunicaciones, usada por marketing, operaciones y programas de lealtad. El resultado no fue solo eficiencia operativa, fue la capacidad de conectar socios externos — hoteles, arrendadoras de autos, comercio electrónico — directamente a esa infraestructura, creando nuevas fuentes de ingreso que antes habrían requerido proyectos de integración de 12 a 18 meses.

La plataforma no fue un costo. Fue un activo estratégico.

El playbook: cómo construir una empresa que no repite lo que ya construyó

Cambiar el modelo no requiere reemplazar toda la tecnología existente ni detener las operaciones para hacer una gran transformación. Requiere cuatro cambios de enfoque:

Primero: deja de pensar en proyectos y empieza a pensar en capacidades

Este es el cambio más fundamental y el más difícil de hacer porque requiere cambiar cómo se aprueban y financian las inversiones en tecnología. — Incluso el mindset del equipo directivo —.

Un proyecto tiene un inicio, un fin y un entregable específico, una capacidad es permanente, evoluciona con el negocio y genera valor de forma continua. Son estables en el tiempo y permiten planear. El perfil del cliente no es un proyecto — es una capacidad—. La gestión de pagos no es un proyecto — es una capacidad —.

Cuando las empresas financian proyectos en lugar de capacidades, crean el incentivo equivocado: terminar el proyecto, no construir algo que dure y que otros puedan usar. El equipo entrega el sistema, se disuelve y nadie se responsabiliza de lo que pasa con esa inversión en los próximos cinco años.

Las capacidades estratégicas de la empresa deben tener dueños permanentes, presupuestos propios y métricas de uso y valor, igual que cualquier otra unidad de negocio.

Segundo: distribuye la autoridad, pero estandariza las reglas del juego

Uno de los miedos más comunes cuando se habla de plataformas es que centralizan el control y se vuelven más lentos los equipos.

El modelo que funciona no es centralización. Es lo contrario: distribuir la capacidad de construcción, pero dentro de un marco de estándares que garantice lo que construye un equipo puede conectarse con lo que construyen otros.

La analogía más clara es la de los enchufes eléctricos. En México, todos los enchufes tienen el mismo estándar. Eso no limita a nadie — cualquier fabricante puede diseñar el dispositivo que quiera, siempre que respete ese estándar de conexión. El resultado es un ecosistema donde la variedad coexiste con la interoperabilidad.

Eso es exactamente lo que necesita la arquitectura empresarial de una organización. Cada equipo puede construir soluciones específicas que necesita su negocio, pero la forma en que esas soluciones se conectan entre sí — los contratos de datos, los estándares de integración, los modelos de seguridad — son comunes y están documentados, no son negociables.

El rol del equipo de arquitectura no es ser el guardián que aprueba cada decisión. Por el contrario, es ser el equipo que co-crea las reglas del juego y acompaña a los demás equipos a jugar mejor dentro de ellas. La gobernanza tecnologica deja de ser un proceso burocrático y se convierte en un habilitador para el negocio.

Tercero: trata la tecnología como un ecosistema, no como un inventario de aplicaciones

Cada sistema o solución tecnologíca es una pieza independiente que se adquiere, se implementa y se mantiene. Las conexiones entre los sistemas es un problema de integración que se resuelve proyecto por proyecto.

La mentalidad de ecosistema es diferente. Los sistemas no son islas — son nodos de una red—. El valor de cada nodo no está en lo que hace de forma aislada, sino en cómo potencia a los demás nodos de la red.

En términos prácticos, esto significa diseñar cada nueva capacidad con una pregunta central: ¿cómo se conecta esta capacidad con el resto del ecosistema? ¿Qué datos comparte? ¿Qué eventos genera? ¿Qué otros procesos puede activar? ¿Qué socios externos podrían conectarse a ella en el futuro?

Las empresas que diseñan pensando en el ecosistema crean activos que se aprecian con el tiempo. Las que diseñan desde una mentalidad de inventario crean activos que se deprecian y eventualmente se convierten en obstáculos para la innovación — la famosa deuda técnica—.

Cuarto: la arquitectura no es un documento. Es un sistema vivo

La mayoría de las empresas tiene algún tipo de documento de arquitectura —un mapa de sistemas, un diagrama de infraestructura, un catálogo de aplicaciones—. Y en la mayoría de las empresas, ese documento está desactualizado antes de que se termine de escribir.

La arquitectura como documento es un artefacto obsoleto. La arquitectura como sistema vivo es lo que las empresas con crecimiento sostenido están construyendo.

Esto significa: mecanismos para detectar continuamente qué capacidades nuevas necesita el negocio, métricas de uso y adopción que permitan saber qué plataformas están generando valor y cuáles están quedando obsoletas. Ciclos regulares de revisión donde el negocio y la oficina de tecnología conversan sobre si la arquitectura actual sigue siendo la correcta. Y la apertura para modificar lo que ya existe cuando el negocio lo requiere, sin necesidad de empezar desde cero.

Una arquitectura viva es la que permite a una empresa lanzar un nuevo producto en semanas en lugar de meses, porque las capacidades que ese producto necesita ya existen, ya están probadas y ya están disponibles para quien las necesite.

Lo que el CEO necesita decidir hoy

Platform Thinking no se implementa solo, requiere decisiones que solo pueden tomarse desde el top management.

1. La primera es de financiamiento. Las capacidades estratégicas no pueden depender de presupuestos por proyecto. Necesitan un modelo de inversión continuo con métricas claras de retorno y beneficios esperados — no solo de costo, sino de valor generado, velocidad de lanzamiento y nivel de reutilización por parte de otras áreas.

2. La segunda es de incentivos. Si cada área es medida por sus resultados individuales, nadie tiene incentivo para construir algo que beneficie al resto. El modelo de incentivos tiene que reconocer y recompensar la contribución a las capacidades compartidas, no solo el desempeño en silo.

3. La tercera es de talento. Las personas que las empresas necesitan hoy no son los mismos que construyeron los sistemas de hace diez años. Se necesitan perfiles que puedan traducir necesidades de negocio en diseños técnicos, que puedan comunicarse con el CFO, COO y con el equipo de ingeniería con el mismo nivel de efectividad, y que tengan la visión para diseñar hoy pensando en lo que el negocio va a necesitar dentro de tres años.

4. Y la cuarta — la más importante — es de mentalidad. Una empresa que sigue aprobando proyectos en lugar de planear a través de capacidades, que sigue midiendo el éxito tecnológico por si el sistema fue entregado en tiempo, en presupuesto, y sigue tratando la arquitectura empresarial como una función técnica sin relevancia estratégica, no va a capturar el valor de Platform Thinking sin importar cuánto invierta en tecnología.

Las empresas que lo entiendan primero no solo van a operar más eficientemente, van a poder lanzar nuevos modelos de negocio, conectar ecosistemas de socios sin tantas fricciones, y adaptar su estrategia a los cambios del mercado sin necesidad de reinventar su operación cada vez.

Snowflake está cerrado el círculo entre la infraestructura de datos y la ejecución de agentes de IA. Aquí está el resumen de lo que se está liberando:

1. Cortex AI: el cerebro multimodal

No se trata solo de LLMs. Con Cortex AI, Snowflake ahora permite procesar video y audio directamente en la plataforma. La adición de modelos como Gemini 3.5 Flash significa que puedes analizar documentos complejos, clasificar activos visuales y ajustar modelos a la medida de tu empresa sin mover un solo dato fuera del perímetro de seguridad.

2. Snowflake CoCo: par programador nativo

Si el código SQL es el idioma de la empresa, CoCo se vuelve el traductor experto. Este agente no solo escribe código; entiende la semántica de tu entorno (Snowpark, DDL, Cortex). Es la diferencia entre un asistente que “sugiere” y un agente que “ejecuta” código.

3. Snowflake Notebooks: lienzo unificado

Los científicos de datos y analistas a menudo sufren la fragmentación de herramientas. Notebooks unifica SQL, Python y Markdown en una sola interfaz dentro de Snowsight, con visualizaciones de Streamlit incrustadas y Git nativo. Es el inicio de un entorno de desarrollo all-in-one.

4. Cortex Analyst: datos con voz propia

Usuarios de negocio ahora pueden preguntar algo complejo a los datos de la empresa y recibir una respuesta precisa, gracias a que el modelo entiende el modelo semántico de la organización. Es el fin de los reportes estáticos: estamos entrando en la era de los datos conversacionales.

5. Snowflake Openflow: la tubería invisible

La integración de datos suele ser el talón de Aquiles de cualquier empresa. Openflow simplifica la creación y automatización de pipelines ELT con gobernanza unificada. Es la infraestructura “aburrida” pero crítica que permite que los agentes de IA tengan datos limpios y frescos en tiempo real.

Snowflake está jugando un juego de “plataforma cerrada vs. plataforma abierta”. Al integrar agentes de codificación, notebooks y gobernanza en un solo lugar, están reduciendo radicalmente la fricción para que las empresas pasen de tener datos a tener aplicaciones de IA.

¿Qué ocurre cuando una organización tiene una estrategia correcta, recursos suficientes y tecnología disponible... pero sigue sin transformarse?

En esta conversación con Víctor Ordóñez analizamos uno de los temas más importantes para cualquier CEO o líder empresarial: cómo desarrollar las capacidades humanas necesarias para ejecutar una estrategia y sostener el cambio en el tiempo.

Desde liderazgo y cultura hasta equipos directivos, middle management y ejecución, exploramos por qué las empresas que logran transformaciones exitosas entienden una verdad fundamental:

Las empresas no se transforman. Las personas son quienes transforman las empresas.

Subscribe now

Alinear la identidad con los valores para el éxito organizacional

Transformando Equipos: de la Infancia a la Madurez

El Factor Humano en la ejecución de la estrategia

Liderazgo Evolutivo en Multinacionales

Middle Management: la clave para la Ejecución de la Estrategia

Hay una conversación que se repite en las empresas y que casi siempre termina igual: el equipo de tecnología presenta una iniciativa, el equipo de negocio dice que no entiende bien cómo eso conecta con los resultados, y al final se aprueba un presupuesto a medias, con expectativas confusas, sin un dueño claro y sin una definición precisa de qué significa del beneficios esperado al negocio.

Seis meses después, el proyecto está retrasado. Dieciocho meses después, alguien lo cancela o lo reemplaza con la siguiente iniciativa que promete resolver todo lo que la anterior no pudo.

Este patrón no es un problema de tecnología. Es un problema de cómo la empresa está organizada para tomar decisiones de inversión en tecnología, asignar recursos y ejecutar en un mundo donde la tecnología ya no solo soporta el negocio — es la columna vertebral del modelo de negocio.

La mayoría de las empresas medianas y grandes enfrentan una contradicción que pocos directivos nombran con claridad: sus modelos de operación fueron diseñados para una época de cambio lento y jerarquías estables, pero compiten en un entorno que exige velocidad, adaptación continua y decisiones transversales.

El resultado es una empresa fragmentada en sus procesos, en su información, en su gente y en el uso de la tecnología. Cada área toma sus propias decisiones y forma de medir los beneficios y agenda de inversión. Cuando alguien intenta conectar todos esos fragmentos para crear valor real para el cliente, se encuentra con que no hay un lenguaje común, no hay incentivos que lo promuevan.

Esto es lo que le llamamos deuda técnica. Pero la deuda técnica real no vive en los servidores, data centers ni en el código legacy. Vive en los procesos que nadie ha rediseñado en años, en las estructuras organizacionales que protegen territorios en lugar de crear valor, y en los modelos mentales de liderazgo que siguen pensando en tecnología como un costo a controlar en lugar de una capacidad a desarrollar.

Por qué el modelo actual ya no funciona

Durante décadas, las empresas organizaron su trabajo en torno a funciones y jerarquías. Finanzas, operaciones y tecnología era el departamento que mantenía los sistemas funcionando. Cada área tenía su presupuesto y su planeación anual.

Ese modelo tuvo sentido cuando el entorno era predecible y los cambios llegaban despacio. Cuando transformarse era algo que sucedía una vez por generación de liderazgo.

Como contexto, está epoca fue cuando se implementaban los ERPs (Enterprise Resource Planning).

El problema es que ese mundo ya no existe.

Hoy, una empresa que quiere lanzar un nuevo producto digital no puede hacerlo con un equipo de tecnología que espera requerimientos, un equipo de negocio que define qué quiere sin entender qué es posible, y un equipo de finanzas que aprueba o rechaza presupuestos anuales sin entender el valor que se está creando. Esa cadena de trabajo es demasiado lenta, demasiado fragmentada y demasiado propensa a perder el objetivo original en algún punto de la cadena.

Lo que las empresas competitivas están aprendiendo a hacer es organizar el trabajo en torno a flujos de valor —Value Streams—, no en torno a funciones.

Un flujo de valor es la secuencia completa de actividades que transforma una necesidad del cliente en un resultado real. Y para gestionar ese flujo de punta a punta se necesitan capacidades — tecnológicas, humanas y de proceso — que hoy están dispersas en distintos silos.

La consecuencia más dañina de la organización en silos no es la ineficiencia operativa. Es la incapacidad para tomar decisiones de inversión inteligentes.

Cuando los portafolios de iniciativas son completamente verticales — cada área gestiona sus propios proyectos sin visibilidad de lo que hace el resto — la empresa no puede identificar duplicidades, no puede priorizar lo que más importa desde una perspectiva empresarial completa, y no puede tener conversaciones honestas sobre qué está generando valor y qué no.

El resultado es que se financia — o asigna presupuesto — , lo que tiene mejor lobby interno, no lo que tiene mayor impacto estratégico.

El playbook: cómo construir una empresa que ejecuta

Cambiar este modelo no empieza con tecnología, empieza con una pregunta que muy pocos equipos directivos se hacen con la honestidad que requiere:

¿quiénes queremos ser como empresa en los próximos cinco años, y qué capacidades necesitamos para llegar ahí?

Esa pregunta no tiene respuesta técnica, tiene respuestas estratégicas. A partir de esto se deriva todo lo demás: cómo hay que organiar a la gente, que habilidades nuevas requieren aprender, qué procesos hay que rediseñar, qué tecnología hay que construir o adquirir, y qué comportamientos hay que incentivar.

Este es el camino.

Primero, define el modelo operativo desde las capacidades, no desde los sistemas. Las capacidades son estables en el tiempo y nos permiten planear.

El error más común es invertir en tecnología antes de definir con claridad qué capacidades necesitan desarrollar y por qué esas capacidades importan para el cliente y para los resultados financieros. — Cuando eso sucede, la tecnología se convierte en un fin en sí mismo y los proyectos se evalúan por su sofisticación técnica en lugar de por el valor que generan. —

La conversación correcta en una sala de juntas no empieza con “vamos a implementar una plataforma de datos”. Empieza con “queremos ser la empresa que toma mejores decisiones comerciales más rápido que nuestra competencia, y para eso necesitamos estas capacidades, que a su vez requieren estas tecnologías”. Esa secuencia cambia todo.

Segundo, encuentra los horizontales en un mundo vertical.

Uno de los problemas más costosos y menos visibles de las empresas es que sus portafolios de inversión son completamente verticales. Cada área financia sus propias iniciativas, con sus propios sistemas, sin coordinarse con el resto. El resultado es que la empresa tiene cinco proyectos de analítica de datos en paralelo, tres iniciativas de experiencia del cliente que no se hablan entre sí, y cuatro plataformas tecnológicas que hacen básicamente lo mismo.

La solución no es centralizar todo — eso destruye la velocidad y la capacidad de respuesta local. La solución es crear una visión horizontal que identifique dónde las capacidades son compartidas y dónde deben ser propias de cada negocio.

Esa visión horizontal es lo que permite tener conversaciones inteligentes sobre inversión en tecnología. El equipo directivo puede evaluar cómo cada iniciativa contribuye a las capacidades estratégicas que la empresa necesita desarrollar, y dónde hay oportunidades de construir una vez y usar muchas veces en lugar de duplicar esfuerzos.

Tercero, diseña el gobierno tecnológico como un sistema de orquestación, no de control.

El gobierno tecnológico en la mayoría de las empresas funciona como un sistema de control: hay un comité que aprueba o rechaza proyectos, establece estándares técnicos y decide qué se puede y qué no se puede hacer. Ese modelo es necesario pero insuficiente.

Lo que las empresas que ejecutan bien han aprendido es que el gobierno más valioso no es el que controla, sino el que influye y orquesta. La diferencia es crítica. Un sistema de control le dice a las áreas qué pueden hacer. Un sistema de influencia/orquestación crea las condiciones para que las áreas tomen buenas decisiones de manera autónoma — con las guías correctas, con visibilidad de lo que hacen los demás y con la capacidad de tomar decisiones cuando hay tensión entre velocidad, costo y riesgo.

Cuarto, rediseña la organización en torno al trabajo, no a las jerarquías.

Este es el punto más incómodo y el más importante. La estructura organizacional es casi siempre lo último que cambian las empresas cuando se transforman. Y es el principal obstáculo para que todo lo anterior funcione.

Las jerarquías son el sistema de control que las empresas construyeron cuando la información era escasa y las decisiones tenían que subir y bajar por la cadena de mando. En un mundo donde la información está disponible en tiempo real y las decisiones necesitan tomarse cerca de donde ocurre el trabajo, las jerarquías son más un freno que un habilitador.

La alternativa no es eliminar la estructura. Es rediseñar quién es responsable de qué en función del trabajo que hay que hacer, no en función del territorio que hay que proteger. Eso significa crear equipos con responsabilidad de punta a punta sobre flujos de valor completos, con la autoridad para tomar decisiones dentro de su ámbito y con las herramientas tecnológicas y los datos necesarios para hacerlo bien.

El cambio más profundo que requiere este rediseño no es estructural ni tecnológico. Es cultural. Los comportamientos, los incentivos y el modelo de liderazgo tienen que cambiar antes que cualquier organigrama. Una empresa que reorganiza sus equipos sin cambiar cómo los líderes piensan sobre el control, la autonomía y la responsabilidad, simplemente reordena los mismos obstáculos o problemas en un orden diferente.

Tres preguntas para empezar mañana:

Si eres el CEO o formas parte del equipo directivo de una empresa que reconoce este problema, hay tres preguntas concretas que deberías llevar a la mesa:

1. La primera: ¿tenemos claridad sobre las cinco capacidades críticas que necesitamos desarrollar en los próximos tres años para ejecutar nuestra estrategia? Si la respuesta no es unánime en la sala, la conversación de inversión tecnológica no tiene una base sólida.

2. La segunda: ¿nuestro portafolio de iniciativas refleja esas prioridades estratégicas, o refleja el peso político de las áreas que mejor saben pedir presupuesto? Esta pregunta es incómoda porque casi siempre la respuesta honesta es la segunda opción.

3. La tercera: ¿las personas que lideran las iniciativas más importantes tienen responsabilidad real de punta a punta sobre los resultados, o tienen responsabilidad sobre actividades que son solo una parte del problema? El accountability fragmentado es la causa más frecuente de iniciativas que se ejecutan bien en sus partes y fracasan en el conjunto.

Las empresas que responden estas tres preguntas con honestidad y actúan en consecuencia no se transforman de la noche a la mañana. Pero sí empiezan a construir el sistema operativo que las va a permitir competir — no solo el año que viene, sino en la siguiente década.

La tecnología más poderosa del mundo no puede compensar una organización que no sabe hacia dónde va, no tiene claridad sobre qué necesita construir para llegar ahí, y no está diseñada para ejecutar con velocidad y responsabilidad real.

El orden importa: primero la dirección (estrategía), luego las capacidades (lenguaje común), luego la tecnología que las hace posibles.

Hoy comparto la dosis de “Espresso de Tecnología”, una lista de lo que estoy explorando y reflexionando, espero que esta información te sirva.

🚩 Hoy recibes en 5 minutos o menos:

• Por qué la alianza SAP + Anthropic cambiará el juego

• La maldición del éxito aleatorio: ¿Por qué fracasan las grandes transformaciones digitales?

• Desmitificando los LLMs: La maquinaria detrás de la IA y su impacto en la estrategia de negocio

Por qué la alianza SAP + Anthropic cambiará el juego

Durante años, los anuncios de grandes asociaciones tecnológicas llegaban con bombos y platillos... para desvanecerse en el olvido poco tiempo después. Sin embargo, la expansión anunciada por SAP y Anthropic en el Sapphire 2026 pudiera ser diferente. Es una jugada que transformará por completo las conversaciones entre los líderes de negocios.

¿Qué se puso sobre la mesa?

Anthropic —Claude— se convierten en el motor oficial de razonamiento y agentes dentro de la oferta de IA de SAP. Esto significa que operarán directamente integrados en Joule y en la nueva SAP Business AI Platform.

Los agentes impulsados por Claude operarán de forma nativa en los flujos de trabajo más complejos y críticos de la compañía —como S/4HANA, SuccessFactors y Ariba—. ¿El objetivo? Resolver problemas reales de principio a fin: desde preparar un informe financiero ejecutivo en tiempo real, hasta redirigir la orden de un proveedor con retraso o gestionar solicitudes de personal.

¿Por qué importa esto en la estrategia corporativa?

La gran barrera de la IA está en la gobernanza. Al implementar soluciones de IA en entornos tan regulados como el de SAP, los líderes se enfrentan a: integraciones a la medida complejas, falta de claridad en el cumplimiento y el riesgo de que los agentes tomen decisiones sin control o supervisión humana.

Esta alianza cambia esa conversación:

• Operación dentro de los límites de confianza: Claude no opera en una caja negra aislada. Funciona dentro de los esquemas de cumplimiento, flujos de aprobación y gobernanza de datos que las empresas ya han tardado años en perfeccionar.

• De asistente a actor: Pasamos de una IA que “sugiere respuestas” a una IA que “ejecuta tareas paso a paso”. Esto libera una inmensa capacidad humana que antes se consumía en procesos manuales.

• El ángulo de los desarrolladores: Con Joule Studio soportando Claude Code y la llegada de plugins de código abierto enfocados en SAPUI5, el desarrollo de agentes personalizados se acelera. Menos configuración repetitiva y un camino más corto de la idea a la solución en producción.

Aquellas organizaciones que orquestren esta transición obtendrán una ventaja competitiva brutal. Si estás en medio de una transformación digital o evaluando tu roadmap con SAP, esta integración exige algo más que una simple revisión: exige una reevaluación de tu estrategia operativa. → https://tinyurl.com/6n7jdzba

La maldición del éxito aleatorio: ¿Por qué fracasan las grandes transformaciones digitales?

Cada año se invierten miles de millones de dólares en modernización: migraciones a la nube, plataformas SaaS, pilotos de IA, etc. Sin embargo, los resultados continúan dejando un sabor amargo.

Un estudio de Gartner que rastrea a más de 3,100 directivos de TI revela un dato rudisimo: menos de la mitad de las iniciativas digitales logran los resultados de negocio esperados. Gartner ha bautizado este patrón como “la maldición del éxito aleatorio”.

El falso culpable: La herramienta

La reacción más común cuando un proyecto fracasa es cuestionar la plataforma, la tecnología o al proveedor. Pero en la realidad, rara vez ahí radica el problema. Lo que falla es la ejecución, y la ejecución exige un componente insustituible: las personas adecuadas. El mismo estudio de Gartner lo expone: los ejecutivos de TI ven la escasez de talento como la barrera de adopción más significativa, para el 64% de las tecnologías emergentes, frente a un mero 4% en 2020. Las organizaciones no fallan por elegir la arquitectura equivocada; fallan porque no tienen suficientes profesionales con el talento necesario para construirla, desplegarla y mantenerla.

¿Cómo identificar al talento que realmente “mueve la aguja”?

Más allá de acumular certificaciones o currículums deslumbrantes, los perfiles de mayor impacto en proyectos de transformación suelen compartir características conductuales que marcan la diferencia:

• Autonomía real: la capacidad de observar un problema, formarse un criterio y avanzar hacia una solución sin requerir microgestión constante.

• El valor de la confrontación constructiva: los mejores ingenieros no solo ejecutan órdenes; cuestionan, proponen y desafían las metodologías o requerimientos ineficientes. Al principio, esta fricción puede ser leída erróneamente como arrogancia o resistencia, pero rápidamente se transforma en el motor de productividad que el proyecto requería.

¿Qué busca el talento de alto nivel?

No se trata únicamente de compensación económica. Los perfiles más codiciados evalúan a las empresas tanto como ellas a ellos, priorizando la flexibilidad, proyectos sólidamente organizados, líderes con visión clara y un entorno que les permita aportar, donde su trabajo genere un impacto real al negocio.

La próxima vez que planees tu presupuesto anual, no inicies la conversación evaluando catálogos de software o plataformas. Empieza por analizar tu capacidad de ejecución. Si el talento es el activo que determina el éxito o el fracaso, la gestión de personal debe dejar de ser una función administrativa para convertirse en el núcleo de tu estrategia de negocio. → https://tinyurl.com/33hdbx9h

Desmitificando los LLMs: La maquinaria detrás de la IA y su impacto en la estrategia de negocio

Hablar de Inteligencia Artificial como si fuera una caja negra o una especie de oráculo digital es un lujo que los líderes de hoy no se pueden permitir. Para tomar decisiones informadas y rentables, es necesario mirar bajo el capó de los Modelos de Lenguaje (LLMs). Lejos de la narrativa de ciencia ficción, la inmensa mayoría de estos modelos comparten un mismo esqueleto: la arquitectura de bloques conocida como Transformer.

No necesitas que tus directivos programen redes neuronales, pero sí que comprendan la naturaleza de los Transformers. → https://www.0xkato.xyz/how-llms-actually-work/

¿Cómo está redefiniendo la inteligencia artificial el ciclo de vida del desarrollo de software?

Los cambios han sido drásticos. Una anécdota que ya no suena a ficción: un banco en Londres donde los agentes de IA programan durante la noche mientras los desarrolladores llegan al día siguiente a revisar el código generado. No a escribirlo. A revisarlo.

Este modelo no solo incrementa la velocidad de entrega — redefine por completo el ciclo de desarrollo de software.

Carlos Gutiérrez experto en DevSecOps, nos platica como la IA está revolucionando la forma en que se construye software — y lo que eso significa para las organizaciones que quieren seguir siendo competitivas.

Si te aporta valor está conversación, suscríbete y compártela con tus conocidos.

Subscribe now

IA en el desarrollo de software

Vibe Coding

Impacto de la IA en el ciclo de vida del desarrollo de software

IA para la mejora de código

Recientemente anunció la adquisición de Reltio, una de las plataformas líderes en Master Data Management (MDM), fortaleciendo sus capacidades para gestionar y gobernar datos críticos de clientes, productos, proveedores.

A esto se suman dos movimientos adicionales:
→ Reltio fortalece la gestión de datos maestros (MDM), ayudando a crear una única versión confiable de clientes, productos y proveedores.

→ Dremio permite unificar datos SAP y no SAP, reduciendo la fragmentación y acelerando iniciativas de analítica e IA.

→ Prior Labs incorpora capacidades avanzadas de Tabular Foundation Models (TFMs), una nueva generación de modelos diseñados específicamente para trabajar con datos estructurados de negocio como ventas, inventarios, órdenes de compra o indicadores financieros.

Subscribe now

Estas adquisiciones no son aisladas. Forman parte de una visión más amplia: construir una plataforma donde los datos, los procesos de negocio y la inteligencia artificial operen como un solo sistema.

¿Por qué debería importarle esto a un CEO, CIO o Chief Data Officer?

Porque el principal obstáculo para escalar Inteligencia Artificial no son los modelos, sino los datos. Las organizaciones siguen operando con información dispersa entre ERPs, CRMs, plataformas SaaS y aplicaciones legadas.

La apuesta es convertirse en la plataforma donde se ejecutan los procesos de negocio y desde donde se alimentan los agentes de IA.

Platique con Jeann Frias sobre la importancia de un buen gobierno de tecnología. Sin una dirección adecuada, las empresas enfrentan duplicidad de plataformas, sobre-costos y la pérdida de oportunidades de mercado.

La falta de alineación entre las áreas de negocio y la oficina de tecnología puede llevar a decisiones erróneas y a inversiones sin retorno.

El gobierno de tecnología no es solo responsabilidad del área técnica, sino de toda la organización. ¿Estás listo para involucrar a tu equipo directivo en estas decisiones?

Si te aporta valor está conversación, suscríbete y compártela con tus conocidos.

Subscribe now

El papel de la gobernanza de tecnología en la estrategia

Implementando la gobernanza tecnologíca

GRC de la defensa al ataque

Cobit 2019 vs CGEIT: diferencias y beneficios

Evolución de la gobernanza de tecnología

Hay una reunión que se repite cada trimestre en casi todas las empresas - tanto medianas como grandes -. El director de transformación (Chief Transformation Officer) entra a la sala de juntas, abre su presentación de 40 slides, repasa los avances del programa, responde tres preguntas superficiales y sale por la misma puerta por la que entró. El consejo escucha., asiente, aprueba y vuelve a su rol de espectador hasta el siguiente trimestre.

El problema no es el consejo. Es el modelo con el que las empresas los están usando.

Mientras que las transformaciones empresariales se han vuelto cada vez más frecuentes, más complejas y costosas que nunca —digitales, de IA, de sustentabilidad, de eficiencia operativa, de expansión geográfica— los comités directivos o juntas de consejo siguen operando con un manual diseñado para una época en que transformarse era algo que pasaba cada veinte años.

Las personas con más experiencia acumulada como directores que han sobrevivido ciclos económicos, liderado fusiones/adquisiciones, navegado crisis —geopolíticas, económicas o cibernéticas—, son también las personas menos aprovechadas en el momento más crítico de una empresa.

Solo el 26% de los directores de transformación dicen que su consejo está altamente involucrado en los programas de cambio (transformación). Solo el 14% considera que las contribuciones del consejo son realmente útiles. Y casi dos tercios de estos líderes reportan que el consejo se limita a recibir actualizaciones de estatus. — de acuerdo con un estudio realizado por la consultora BCG.

Si estás liderando una transformación en tu empresa, esto debería preocuparte. Tienes un recurso estratégico de primer nivel sentado en esa sala de juntas, y lo estás usando como audiencia.

El mito de la supervisión

Durante décadas, el rol del consejo de administración se definió con una palabra: oversight. Supervisión. Los directores tenían que asegurarse de que la empresa no se desviara del rumbo, que los estados financieros fueran precisos, que los riesgos estuvieran controlados.

Ese modelo tiene mucho sentido cuando el entorno es estable. Cuando los mercados se mueven despacio. Cuando transformarse es una decisión excepcional que se toma una vez por generación de liderazgo.

Pero ese mundo ya no existe. El cambio es la constante.

Las empresas hoy no se transforman porque quieren, se transforman porque no tienen opción, porque de no hacerlo pierden ventaja competitiva. La inteligencia artificial está reescribiendo modelos de negocio completos. La presión regulatoria en temas de sustentabilidad obliga a repensar cadenas de suministro. El riesgo geopolítico hace obsoletas estrategias de expansión que funcionaron por décadas, el consumidor actual tiene expectativas que hace cinco años eran de ciencia ficción.

En este contexto, un consejo que solo supervisa es un consejo que llega tarde.

Lo que las empresas necesitan ahora no es un árbitro que valide decisiones ya tomadas. Necesitan un socio estratégico que piense con ellas mientras las decisiones aún están siendo formadas.

Tomar decisiones de portafolio que se ven bien en un Excel y en la realidad fueron un desastre, integraciones post-fusión que destruyeron valor porque nadie prestó atención a la cultura. Iniciativas digitales morir no por falta de tecnología sino por falta de cambio de mentalidad en la gerencia medía — donde se ejecutan los proyectos —.

El equipo directivo que ejecuta una transformación tiene un problema estructural: está demasiado adentro. Conoce cada detalle del programa, vive cada crisis operativa, está emocionalmente invertido en las decisiones que ya se tomaron. Es una espada de doble filo, generan mucho valor, pero también es un punto ciego.

Se necesita tener: distancia. Perspectiva externa, experiencia directa ejecutando transformaciones similares en otras industrias, con retos similares.

90% de los directores de transformación dicen que su consejo apoya el programa. El problema no es la alineación. El problema es que ese apoyo se queda en lo declarativo y nunca llega a lo operativo.

El playbook: tres palancas para transformar el rol del consejo

Cambiar el modelo de engagement del consejo no requiere reestructurar el gobierno corporativo ni reformar los estatutos de la empresa. Requiere decisiones concretas, deliberadas y bien ejecutadas. Estas son las tres más importantes.

Palanca 1: Crea un grupo de trabajo, no un comité de supervisión

La primera trampa en la que caen las empresas cuando quieren “involucrar más al consejo” es crear un nuevo comité formal. El problema con los comités es que heredan la misma lógica que queremos cambiar: se reúnen en fechas fijas, reciben reportes y emiten opiniones en tiempo diferido.

Lo que funciona es algo diferente: un grupo de trabajo pequeño, de tres a cuatro directores multidisciplinarios seleccionados por su experiencia específica, y su disposición a involucrarse de manera activa, que actúa como contraparte real del equipo de transformación.

La selección es clave. No todos los directores tienen el mismo apetito por la operación, ni la misma experiencia relevante. Un programa de transformación digital necesita directores que hayan navegado esa transición, una reestructura financiera necesita directores con experiencia en situaciones de estrés de balance. La clave es mapear las capacidades del negocio contra las necesidades específicas del programa y asignar en consecuencia.

Este grupo no reemplaza al consejo completo en sus funciones de supervisión. Lo complementa con algo que el consejo completo no puede dar: profundidad y agilidad.

Palanca 2: Sincroniza el ritmo del consejo con el ritmo de la transformación

Una transformación empresarial tiene su propio metabolismo. Hay momentos donde se requiere tomar decisiones rápidamente, donde en dos semanas se toman más decisiones críticas que en seis meses de operación normal. Y hay momentos de ejecución sostenida donde el riesgo principal no es la velocidad sino la consistencia en la entrega.

El problema de las juntas trimestrales es que son agnósticas a ese ritmo. Se realizan cuando toca el calendario, no cuando el programa lo necesita.

El nuevo modelo requiere puntos de contacto sincronizados con los hitos de la transformación. No reuniones de estatus. Sesiones de trabajo diseñadas alrededor de decisiones específicas: ¿cerramos esta línea de producto?, ¿aceleramos la inversión en esta capacidad tecnológica?, ¿cómo respondemos a este cambio en el entorno competitivo?, ¿invertimos en esta tecnología?

En términos prácticos, esto puede significar sesiones cortas por videollamada con el grupo de trabajo antes de decisiones críticas, no después. El objetivo no es que el consejo apruebe lo que ya se decidió. Es que su perspectiva entre en el proceso antes de que la decisión se cierre.

Solo el 17% de los directores de transformación tienen interacción con directores del consejo fuera de las juntas formales. Ese número debería estar mucho más cerca del 80%.

Palanca 3: Conecta los incentivos con los resultados de la transformación

Este es el punto más incómodo de discutir, implica cambios en el top management y por eso es el más importante.

Las transformaciones fracasan frecuentemente no por falta de estrategia o de capacidad de ejecución, sino por falta de alineación real de incentivos. El equipo directivo tiene objetivos de corto plazo. La transformación tiene un horizonte de mediano plazo. Cuando entran en conflicto, el corto plazo gana casi siempre.

Solo el 29% de las empresas tienen un plan de incentivos específico para la transformación, con un vínculo claro a métricas financieras mejoradas. El 66% restante usa incentivos estándar o los ajusta marginalmente.

Si la transformación es la prioridad estratégica número uno de la empresa, los incentivos deben reflejarlo. Para el CEO, para el equipo directivo, y también para los directores del consejo en la medida en que su compensación esté vinculada al desempeño de la empresa.

Cuando los incentivos están mal diseñados, el consejo tiene todos los motivos para hacer preguntas incómodas en las reuniones y ninguno para involucrarse en el trabajo duro de resolverlas. Cambiar eso no es solo una decisión financiera. Es un cambio cultural sobre qué es lo que realmente importa.

Si estás liderando una transformación, o si eres parte de un consejo que supervisa una, aquí están las tres preguntas que deberías responder antes de tu próxima reunión:

Primero, ¿cuántos directores del consejo tienen experiencia directa y relevante con el tipo de transformación que estás ejecutando? Si la respuesta es varios, ¿los estás usando de manera activa o solo en las juntas formales?

Segundo, ¿cuándo fue la última vez que un director del consejo participó en una decisión crítica del programa antes de que se tomara, no después? Si tienes que pensar más de diez segundos para recordarlo, ya tienes tu respuesta.

Tercero, ¿los incentivos del equipo directivo están diseñados de manera que una transformación exitosa en tres años sea más atractiva que los resultados del trimestre que viene? Si la respuesta es no, estás apostando la estrategia de largo plazo contra la mecánica de corto plazo, y el corto plazo lleva ventaja.

Las transformaciones no fracasan por falta de visión, fracasan por falta de los recursos correctos en el momento correcto.

Hoy comparto la dosis de “Espresso de Tecnología”, una lista de lo que estoy explorando y reflexionando, espero que esta información te sirva.

🚩 Hoy recibes en 5 minutos o menos:

• AI - ¿La gran apuesta o el gran espejismo?

• IBM y RedHat anuncian el proyecto: Lightwell

• Por qué “Magnifica Humanitas” es la guía estratégica que necesitabas

¿La gran apuesta o el gran espejismo?

El dilema del billón de dólares en IA

Las Big Tech siguen quemando cash a un ritmo nunca antes visto. Estamos ante una carrera donde se invierten miles de millones en infraestructura de cómputo (GPUs, data centers, energía) esperando que el mercado “crezca” hacia esas capacidades. Pero, ¿qué sucede cuando la infraestructura supera a la adopción?

Pudieramos estar antes tres realidad posibles:

1. Estalla la burbuja de AI

Es el escenario que más inquieta a Wall Street. Si la inversión masiva en hardware no se traduce en ingresos reales y tangibles en los próximos meses, la “burbuja” podría desinflarse. Históricamente, cada revolución tecnológica tuvo su fase de sobreinversión. Si las empresas no logran monetizar la IA más allá de la eficiencia operativa básica, veremos una corrección severa. El mercado dejará de financiar la “promesa” y exigirá resultados, forzando a los gigantes tecnológicos a recortar drásticamente su CapEx.

2. Productividad lenta pero sostenida

Este es el escenario más probable según los expertos en historia económica. La IA incrementa la productividad, pero la adopción masiva tomará tiempo. Como ocurrió con la electricidad o Internet, la tecnología tarda décadas en alcanzar su máximo potencial porque las empresas deben transformar sus procesos internos, su cultura y sus estructuras antes de ver el verdadero valor. Aquí la IA no es un evento de una noche, sino una transformación continua que, en diez años, habrá cambiado la base de la economía.

3. El punto de inflexión

El escenario más disruptivo. La llegada de los “Agentes de IA” (Agenteic AI) provoca que la utilidad de la tecnología se dispare no de forma lineal, sino exponencial. Aquí, la IA no solo mejora procesos, sino que crea nuevas categorías de negocio impensables hace unos años. La adopción no es lenta; es masiva porque el costo de no usar IA se vuelve insostenible. En este caso, la inversión masiva de las Big Tech hoy parece una ganga frente al valor creado mañana.

Estamos apostando a que el “gasto” de hoy se convertirá en la “infraestructura” de mañana. Pero mientras tanto, la pregunta que todo líder debe hacerse no es cuánta IA está usando, sino cuánta de esa IA está realmente moviendo la aguja del margen operativo.

¿En cuál de estos tres escenarios crees que estamos? →

https://isaiprofitable.com/

IBM y RedHat anuncian el proyecto: Lightwell

Mientras las otras Big Tech invierten millones en infraestructura para IA, algo más fundamental está ocurriendo en las sombras. IBM y Red Hat acaban de lanzar Project Lightwell, un anuncio que, a simple vista, parece la definición de “aburrido”. Sin embargo, pudiera ser la jugada estratégica más significativa de 2026.

¿Por qué? Porque han logrado lo que nadie más: convencer a los once gigantes financieros más grandes de Norteamérica —desde JPMorgan Chase hasta Bank of America y Visa— de respaldar un mismo proyecto.

El mercado de la IA está obsesionado con el front-end: los chatbots, la generación de video. Pero IBM ha decidido apostar por los cimientos: la seguridad de las dependencias de código abierto (Open Source).

En la era de la IA, el riesgo no es solo un error humano; es una dependencia de código abierto vulnerable que puede filtrar un modelo entero, provocar una violación de cumplimiento catastrófica o disparar facturas de consumo en la nube que harían temblar a cualquier CFO.

Quienes llevamos ya algunos años en el ecosistema tecnologico empresarial hemos visto esta película antes. La tecnología que define la década no es la que se lleva los titulares, sino la que se vuelve esencial. Active Directory, Defender, Azure: estas herramientas no emocionaron a nadie en su día, pero fueron las que construyeron los imperios de ingresos recurrentes de la última década.

Mientras otros compiten por ver quién lanza el modelo más poderoso, IBM ha decidido asegurar la tubería por donde pasa todo el valor. En 2026, si quieres encontrar dónde vivirá el margen de beneficio de la próxima década, deja de mirar el hype y empieza a mirar dónde se oculta el riesgo.

A veces, ser el más aburrido en la sala es la mejor estrategia. IBM acaba de recordarnos que, en los negocios, el “hype” vende revistas, pero la infraestructura vende empresas. → https://n9.cl/it1fl1

Por qué “Magnifica Humanitas” es la guía estratégica que necesitabas

Si piensas que los temas de ética y humanidad pertenecen exclusivamente a los departamentos de HR, es buen momento de cambiar la perspectiva. El lanzamiento de la encíclica Magnifica Humanitas ha provocado repensar el uso de la tecnología en la empresa. En un mundo donde los agentes de IA pronto superarán nuestras capacidades de ejecución, el Vaticano ha puesto sobre la mesa una pregunta fuertisima:

El documento pudiera ser un mapa para la diferenciación competitiva en la era de los agentes y modelos de Inteligencia Artificial:

1. Del “Capital Humano” al “Valor Único”

La encíclica advierte contra la reducción de la persona a una métrica de productividad. Las empresas que traten a su talento simplemente como un conjunto de “tareas automatizables” están creando organizaciones frágiles y sin propósito. El documento propone que el valor humano reside en el juicio, la compasión y la responsabilidad, elementos que, irónicamente, son los más escasos y valiosos en la economía de agentes. Las empresas que integren esto en su cultura tendrán una ventaja competitiva imposible de replicar por un agente.

2. La ética como arquitectura, no como parche

Magnifica Humanitas exige que la tecnología no sea un fin, sino un medio. Desde una perspectiva corporativa, esto significa mover la ética del “cumplimiento legal” (compliance) al diseño del producto. Las empresas que construyan tecnología que respete la agencia humana y la privacidad no solo se ganarán la confianza de la gente, sino la lealtad de un mercado que está empezando a sentir miedo de la “caja negra” digital.

3. El liderazgo de la “Soberanía Humana”

El Vaticano argumenta que la tecnología debe expandir la capacidad del individuo, no reemplazarla. Para un líder, esto es un llamado a rediseñar los roles:

• No busques eficiencia a cualquier costo: busca efectividad humana potenciada por IA, repiensa los modelos de trabajo hibridos.

• Redefine el éxito: si tu éxito financiero se basa en la eliminación sistemática de la intervención humana, pudieras estar creando un modelo de negocio con fecha de caducidad. El futuro pertenece a las empresas que actúan como “organizadores de la creatividad humana”.

Estamos entrando en una fase donde “ser humano” es la ventaja competitiva que tiene una empresa. Mientras que la competencia está obsesionada con reducir costos al cero absoluto mediante la automatización, Magnifica Humanitas sugiere que la verdadera victoria será para aquellos que sepan capitalizar aquello que las máquinas, por definición, no pueden poseer: la capacidad de tomar decisiones con juicio, propósito y ética.

No leas esta encíclica como un texto religioso, léela como un white paper sobre la supervivencia corporativa. En un mercado inundado de contenido generado por máquinas, la “humanidad” es el activo más escaso, más difícil de copiar y más caro del mundo. Si construyes una empresa que amplifique la humanidad en lugar de reemplazarla, encontrarás la ventaja estratégica para el 2030. →
https://www.vatican.va/content/leo-xiv/es/encyclicals/documents/20260515-magnifica-humanitas.html

Empresas exitosas como BBVA o WalMex no solo compraron tecnología; redefinieron sus modelos de negocio y adaptaron sus estrategias para mejorar la experiencia del cliente. Sus líderes tuvieron que transformarse primero para poder llevar acabo esté programa.

Sin un enfoque claro en las necesidades del cliente, las inversiones en tecnología pueden caer en el vacío. Imagina tener un Ferrari pero manejarlo en un camino lleno de baches. ¿De qué sirve?

La clave está en entender que la tecnología es solo una herramienta. El verdadero cambio viene de las personas que operan el negocio, las que atienden al clientes y trabajan con proveedores.

Si te aporta valor está conversación, suscríbete y compártela con tus conocidos.

#TransformaciónDigital #Cultura #Personas

Transformación Digital: Más Allá de la Tecnología

Transformando el Negocio: Enfócate en el Núcleo

Alinear la tecnología con los objetivos empresariales

Vender la Transformación Digital a los Ejecutivos

Transformando el Negocio: El Factor Humano en la Tecnología

Subscribe now

The Importance of People in Digital Transformation

Digital transformation involves integrating digital technology into all areas of a business, fundamentally changing how you operate and deliver value to customers. However, the success of this transformation hinges on one critical element: the people within the organization.

Understanding the Gap Between Technology and People

Many organizations focus on adopting the latest technologies, but they often fail to invest in training and developing their teams. This gap can lead to significant challenges, including low employee morale, high turnover rates, and ultimately, unsuccessful transformation efforts.

The SFIA Framework: A Solution for Skills Assessment

One effective way organizations can address workforce development is through frameworks like the Skills Framework for the Information Age (SFIA). This framework offers a structured approach to defining and assessing skills within the organization.

What is SFIA?

SFIA is a model that provides a common language for defining skills and competencies in the digital workforce. It outlines various skills across different levels of autonomy, helping organizations identify gaps and training needs.

Benefits of Implementing SFIA

• Clarity in Skill Requirements: SFIA helps organizations articulate the specific skills needed for various roles, reducing ambiguity.

• Global Standard: Recognized in many countries, SFIA serves as a universal reference for skill assessment, which is crucial for international businesses.

• Continuous Improvement: With regular updates, SFIA ensures that organizations are aligned with industry standards and emerging trends.

Strategies for Workforce Retention Through Development

To retain talent and foster a culture of growth, organizations should implement strategic workforce development initiatives. Here are some actionable strategies:

1. Create Clear Career Pathways: Outline potential career paths within the organization, showing employees how they can progress and develop their skills over time.

2. Offer Continuous Learning Opportunities: Invest in training programs, online courses, and workshops that encourage employees to enhance their skills.

3. Encourage Mentorship and Coaching: Pair less experienced employees with seasoned professionals to foster knowledge sharing and skill development.

4. Foster a Positive Work Environment: Create a culture where employees feel valued, heard, and supported, which is crucial for job satisfaction and retention.

Conclusion

In conclusion, successful digital transformation relies heavily on investing in people. By focusing on workforce development and employing frameworks like SFIA, organizations can ensure they are not only adopting new technologies but also equipping their teams with the skills necessary to thrive.

Subscribe now

Invertimos una buena cantidad de tiempo pensando y creando principios que nos ayuden a guiar las decisiones que se toman en las empresas, principalmente relacionados al uso de tecnología.

Ejemplos tenemos muchos:
→ Buy before Build

→ API first

→ Digital first

→ Standardization before Customization

→ Security by Design

→ Single Source of Truth

Pero seamos honestos…

¿Cuántas veces esos principios realmente influyen en una decisión de inversión en tecnología o una estrategía que podría impactar el top-line del negocio? o peor aun, ¿Cuántas veces nosotros mismos dejamos de seguirlos cuando existe presión del negocio, una urgencia operativa o un proyecto estratégico?

Ahí es donde empieza el verdadero problema.

La palabra “Principio” se ha subutilizado dentro de las organizaciones.

Desde la religión, la política hasta los negocios, se suelen utilizar para comunicar al exterior lo que queremos aparentar que creemos como organización. Pero en la práctica, muchas veces no los vivimos.

Google define un principio como:

“Una verdad o proposición fundamental que sirve de base a un sistema de creencias o comportamientos”.

Y también como:

“Una regla o creencia que rige el comportamiento.”

Lo interesante aquí es entender algo muy básico:

Un Principio no es un adjetivo. No es una sugerencia. No es opcional.

Es una regla fundamental. Es una forma de gobierno.

TOGAF los define como:

“Reglas y directrices generales concebidas para ser perdurables y raramente modificadas, que informan y apoyan cómo una organización cumple su misión.”

IBM menciona que:

“Los principios respaldan la misión general de la organización y guían la toma de decisiones.”

En teoría todo esto suena correcto, pero existe un problema enorme: seguimos sin entender cómo hacer que los principios funcionen en la realidad. Escribirlos es relativamente sencillo, lo complicado es mantenerlos operativos, es un documento vivo, utilizando cuando se diseña un roadmap, aparecen restricciones de presupuesto, urgencias comerciales, presión política o tecnologías nuevas.

Estamos hablando de perdida de “confianza” del comité directivo, la junta de consejo y en general de toda la organización, principios de arquitectura documentados que nadie consulta y nosotros mismos los rompemos.

A los líderes del negocio les interesa una sola cosa:

Como la tecnología impulsa el crecimiento, genera eficiencias o incrementa la resiliencia operativa del negocio. - Valor Real

Por eso principios como: “Cloud First”, “Buy vs Build”, “API First”; se vuelven irrelevantes si en la práctica cada decisión termina negociándose dependiendo del contexto político o de quién tenga más influencia.

Un principio mal diseñado genera exactamente lo contrario a lo que promete, en lugar de dar claridad: confunde. En lugar de alinear: fragmenta. Y en lugar de acelerar decisiones: genera discusiones interminables.

Por eso hay que evitar que los principios: sean tan abstractos que permitan cualquier interpretación. Sean seguidos solo por algunos equipos. Se confundan con estrategia. O generen una especie de “Torre de Babel” donde cada área interpreta algo distinto.

Los principios deberían existir para influir positivamente, crear coherencia en las decisiones que toman los líderes, alineados a la estrategía definida. Para ayudar a que cientos decisiones operativas se alineen con una misma dirección.

Quizá necesitamos regresar a algo mucho más simple.

Dos principios rectores:

❶ No hagas daño.

❷ Siempre entrega valor.

Todo lo demás son tensiones que deben equilibrarse continuamente:

⚖️ Flexibilidad vs Estandarización
⚖️ Estabilidad vs Innovación
⚖️ Gobernanza vs Empoderamiento
⚖️ Modularidad vs Integración

Los principios no solamente se declaran, se practican, se viven. Incluso cuando nadie está observando. Ahí es donde realmente empieza la Arquitectura Empresarial.

Arquitectemos el Cambio.

Hoy comparto la dosis de “Espresso de Tecnología”, una lista de lo que estoy explorando y reflexionando, espero que esta información te sirva.

🚩 Hoy recibes en 5 minutos o menos:

• La reinvención del mundo: infraestructura es el nuevo motor de la historia

• La economía de agentes: cómo rediseñar un mundo que ya no está limitado por el esfuerzo humano

• La paradoja del silicio: Cuando la IA sale más cara que el talento humano

La reinvención del mundo: infraestructura es el nuevo motor de la historia

Durante décadas, cuando pensábamos en infraestructura, nos imaginábamos: puentes de acero, puertos llenos de contenedores y autopistas. Eran los cimientos para el crecimiento económico. Pero hoy, esos cimientos están cambiado más rápido de lo que esperábamos.

Estamos en un punto de inflexión. El sistema que se construyó durante el siglo XX ya no es suficiente para la dinámica del XXI. Ha nacido una nueva geografía: la digital. Hoy, una fibra óptica o un centro de datos son tan críticos para el desarrollo económico como lo fue en su momento una vía férrea.

La nueva frontera

El concepto de infraestructura se está expandiendo. Ya no se trata solo de mover bienes físicos; se trata de mover información y energía de forma inteligente. Estamos ante un desafío que requerirá una inversión de 106 billones de dólares hacia 2040.

La tecnología, y específicamente la Inteligencia Artificial, es la herramienta que nos permitirá construir mejor, más rápido y con mayor eficiencia.

Para los líderes e inversionistas, el viejo modelo de “comprar y retener” pudiera estar diluyéndose. La infraestructura del mañana es una herramienta geopolítica, un habilitador de la soberanía digital y el escenario donde se decidirá la competitividad de las naciones.

Lo que decidamos construir hoy —desde granjas inteligentes y estaciones de carga eléctrica hasta satélites y centros de datos en el espacio— determinará cómo se conectan las próximas generaciones. No estamos solo renovando carreteras o tendidos eléctricos; estamos trazando el mapa del mundo en el que viviremos. → https://email.mckinsey.com/industries/private-capital/our-insights/global-private-markets-report/infrastructure?__hScId__=v710000019dfedfc14cbe0a9af4bbe5cfc0&__hRlId__=72faca56991e40890000021ef3a0bccf&__hDId__=72faca56-991e-4089-ba0c-8d5d1523f62e&__hSD__=d3d3Lm1ja2luc2V5LmNvbQ==&cid=mgp_opr-eml-nsl-mkq-mgp-glb--&hlkid=da7710a938f940fe8b9189a61779b116&hctky=12762177&hdpid=72faca56-991e-4089-ba0c-8d5d1523f62e

La economía de agentes: cómo rediseñar un mundo que ya no está limitado por el esfuerzo humano

Durante la historia de la humanidad, la tecnología ha vivido bajo una tiranía invisible: la de nuestras propias limitaciones. Hemos diseñado sensores que “aplanan” la realidad porque nuestros ojos no pueden ver más allá; hemos escrito código que debe ser “legible” para que otros humanos puedan entenderlo; y hemos construido empresas que dependen de la velocidad de nuestra coordinación. Hemos diseñado el mundo como si siempre hubiera un humano al final de la cadena.

Pero, ¿qué sucede cuando la tecnología deja de trabajar para nosotros y empieza a trabajar para... otras máquinas? Estamos cruzando el umbral de la “economía de los agentes”, un momento en el que el mayor avance no es lo que podemos construir, sino lo que finalmente podemos dejar de explicar.

El fin de la deuda humana

Imaginen la medicina. Durante décadas, hemos medido el éxito de un tratamiento contra el cáncer observando el diámetro de un tumor. No porque el diámetro fuera el indicador perfecto, sino porque era la única métrica que un radiólogo humano podía medir y comunicar de forma consistente. Era una “compresión” de la realidad para que nuestra mente lo entendiera.

Cuando la Inteligencia Artificial toma el relevo, esa compresión ya no es necesaria. La IA puede procesar la complejidad total de una imagen tridimensional, detectando patrones invisibles para el ojo clínico. Lo mismo ocurre con el software: la “deuda técnica” que tanto nos agobia no es más que una “deuda de comprensión humana”. Si la máquina no necesita leer el código para entenderlo, ¿por qué seguimos obligándola a que sea legible para nosotros?

El nuevo recurso escaso

En cada transición tecnológica, el valor se desplaza hacia lo que se vuelve escaso. Cuando la computación -hardware- se hizo barata, el valor se movió al software. Hoy, la ejecución se está volviendo abundante y gratuita gracias a los agentes. Ya no es una ventaja competitiva “tener ingenieros”.

El recurso escaso ha dejado de ser el cómo construir y se ha convertido en el qué. En un mundo donde las máquinas pueden construir a una velocidad que no podemos seguir, la capacidad humana más valiosa es la visión y experiencia: saber qué problemas merecen ser resueltos y qué es lo que realmente importa.

Un territorio sin mapas

Estamos entrando en un territorio fascinante y, admitámoslo, un poco alarmante. Estamos creando sistemas cuyos resultados pueden ser impecables, pero que quizás no podamos verificar con nuestros métodos tradicionales. Un sistema médico que llega a conclusiones que un doctor no puede seguir paso a paso; un código fuente que funciona perfectamente pero que ningún ingeniero comprende en su totalidad.

El límite ya no es lo que podemos fabricar. El límite es lo que nos atrevemos a imaginar. La pregunta para esta generación de fundadores y ciudadanos no es cómo podemos controlar a las máquinas, sino cómo podemos navegar este nuevo mundo donde nuestras herramientas finalmente han superado nuestras propias limitaciones.

Bienvenidos a la era en la que la tecnología, por primera vez, no tiene que ser como nosotros para ser brillante. → https://www.linkedin.com/pulse/when-machines-build-dror-berman-gtjoc

La paradoja del silicio: Cuando la IA sale más cara que el talento humano

Durante el último año, las grandes corporaciones han estado inmersas en una fiebre de oro digital. Bajo la promesa de una revolución de productividad, empresas como Microsoft, Uber y Amazon incentivaron a sus equipos a “tokenizar” cada tarea, creando incluso competencias internas —con nombres como Claudeonomics— para ver quién usaba más Inteligencia Artificial. La premisa era seductora: el software, en teoría, es más barato que un salario.

Pero ese promesa ha empezado a romperse. Microsoft, en un giro revelador, ha comenzado a cancelar licencias masivas de Claude Code para sus ingenieros, y Uber confesó haber agotado su presupuesto anual de IA en apenas cuatro meses. Lo que estamos presenciando es el choque entre la teoría y la realidad. - La financiera.

La trampa de la eficiencia

El problema reside en una paradoja fundamental: a medida que la IA se vuelve más eficiente, su uso se vuelve exponencialmente más intensivo. Es lo que algunos economistas llaman el efecto rebote. Si cada interacción con una IA es barata, la tentación es usarla para todo. Pero cuando sumas millones de consultas diarias, el resultado no es un ahorro, sino una factura de nube que crece más rápido de lo que cualquier ejecutivo puede justificar.

Incluso cuando los costos por “token” bajen —y bajarán drásticamente para 2030—, el volumen de consumo necesario para que un agente de IA realice un trabajo complejo es tan vasto que el ahorro unitario desaparece en el volumen total. Como bien advirtió Bryan Catanzaro, de Nvidia: “Para mi equipo, el costo de cómputo ya supera con creces el costo de los empleados”.

El fin de la luna de miel

Estamos entrando en una fase de madurez dolorosa. La visión de Jensen Huang, CEO de Nvidia, de un futuro donde cada empleado trabaje junto a 100 agentes de IA, es tecnológicamente fascinante, pero financieramente complicada. Si cada uno de esos agentes consume recursos como si fueran infinitos, la factura final podría asfixiar los márgenes de cualquier negocio.

La lección para el C-Suite hoy no es renunciar a la IA, sino adoptarla con estrategia en aquellas capacidades donde realmente se genera una ventaja competitiva. La productividad no vendrá de saturar el sistema con consultas automatizadas, sino de entender qué tareas realmente justifican el costo. El verdadero reto para el próximo año no será ver quién usa más IA, sino quién la usa con la precisión suficiente para que se mantengan los márgenes del negocio. → https://fortune.com/2026/05/22/microsoft-ai-cost-problem-tokens-agents/

#TheBlueprint.mx #EspressoTecnología

Con el crecimiento del trabajo híbrido, aplicaciones SaaS y el uso de inteligencia artificial generativa, gran parte del trabajo corporativo hoy ocurre directamente desde el browser.

Ahí es donde empiezan a tomar relevancia los llamados “Enterprise Browsers”.

Más que un navegador tradicional, estas plataformas buscan convertirse en una capa de seguridad, gobierno y observabilidad sobre la interacción diaria de empleados con los datos y aplicaciones que se utilizan.

¿Por qué esto debería importarle a un CEO, CIO o CISO?

Porque el perímetro tradicional desapareció.

La operación ya no vive únicamente dentro del centro de datos o las nubes de los hyperscalers; ahora ocurre desde cualquier lugar, dispositivo o aplicación en la nube.

Esto permite:

→ Reducir riesgos de fuga de información

→ Tener mayor visibilidad sobre cómo se utilizan aplicaciones SaaS

→ Proteger datos sensibles sin afectar la experiencia del usuario

→ Establecer controles sobre herramientas de AI generativa

→ Simplificar modelos de seguridad para fuerza laboral híbrida

Pero el verdadero cambio es estratégico.

El navegador empieza a convertirse en el nuevo “workspace corporativo”, concentrando identidad, acceso, colaboración y ejecución operativa en un solo punto.

El reto nuevamente no es tecnológico…

Es encontrar el balance correcto entre seguridad, experiencia del empleado y velocidad operativa. — la pregunta no es si van a existir un ataque cibernético, es cuando va a pasar y que tan listos estamos para reaccionar —; se convierte en una prioridad y estrategia del negocio. La continuidad operativa!

Porque en un entorno donde el trabajo ocurre desde cualquier lugar, el browser deja de ser una herramienta de productividad, se convertirá en infraestructura crítica del negocio.

Subscribe now

La realidad es que, sin una estrategia bien definida, la transformación del negocio se convierte en un reto monumental. Algunos negocios logran definir su estrategia pero no la ejecutan correctamente. Otros ni siquiera la documentan, lo que complica su comunicación interna.

Hemos visto casos donde las empresas se van a retiros estratégicos -off sites-, definen su dirección, pero luego se olvidan de documentarlo. ¿Cómo comunicar algo que no está claramente establecido?

Es crucial tener claridad en la misión y visión de una organización. Esto permite definir las capacidades internas y evaluar si realmente podemos competir en el mercado y como queremos ganar. En lugar de reinventar la rueda cada año, debemos revisar y ajustar nuestra estrategia para mantenernos alineados con nuestros objetivos a largo plazo.

Si te aporta valor está conversación, suscríbete y compártela con tus conocidos.

Subscribe now

Planificación estrategica

Definir la identidad corporativa

Alinear la estrategia con la ejecución

Subscribe now

Aunque los avances en IA son sorprendentes, —aumentando dramáticamente la productividad—, una excesiva dependencia de CTOs, Chief Architects o Enterprise Architects en “Agentes de IA”, especialmente si se utilizan como sustituto del juicio humano puede poner en riesgo tanto la operación del negocio como la integridad estratégica, sobre todo cuando se delegan decisiones críticas.

--- sigue leyendo.👇

La promesa parece irresistible “AI Agents” soportando la creación de hojas de ruta, creación de documentos, modelando soluciones, diseños de patrones, etc.

¿Qué pasa cuando confiamos demasiado en la IA para tomar decisiones críticas de negocio?

Está tecnología sin lugar a duda cambiará la forma en como trabajamos -- Way of Working--, y el modelo operativo, pero sobre todo como aportamos valor en las organizaciones, puede:

→ Acortar el proceso de análisis de tendencias.

→ Acelerar la generación de documentos y entregables.

→ Facilitar el descubrimiento y comparación de soluciones o plataformas.

→ Ayudar a mantener la adherencia a estándares, frameworks y buenas prácticas.

→ Automatizar procesos repetitivos que antes consumían semanas.

Pero no todo lo que brilla es oro

Los agentes funcionan bien en entornos controlados —cuando están entrenados con políticas, lineamientos y estándares—, pero en escenarios reales siempre requieren la intervención y, sobre todo, la responsabilidad final de un Chief Architect o Enterprise Architect para tomar la última decisión y mantener la confianza de los stakeholders.

La realidad de una organización no es un entorno controlado, las empresas son cambiantes, necesitan adaptarse continuamente a nuevas regulaciones, competidores, estrategias de crecimiento o eficiencias y estar continuamente mejorando e innovando.

Para esto las estructuras organizacionales se ajustan cada trimestre o semestre, se crean nuevas capacidades estratégicas y las respuestas que podemos obtener de los asistentes o agentes de IA no consideran:

→ La complejidad heredada de los sistemas (legacy) – al menos que sea un startup.

→ La estructura organizacional y política interna.

→ Las restricciones de cumplimiento.

→ Tolerancia al riesgo y cambio cultural.

“Contextual Awareness: elaborar un contexto holístico es critico para los Enterprise Architects.

Subscribe now

El contexto lo es todo

El valor real de la práctica de Arquitectura Empresarial está en interpretar la complejidad de la organización, anticipar los impactos de las decisiones y conectar la estrategia con la ejecución.

“Strategic ownership” implica defender, explicar y adaptar cada capa de lo que proponemos, —especialmente en el entendimiento de la estrategia—. En foros ejecutivos, esto refuerza tanto la responsabilidad individual del Chief Architect como la credibilidad de la práctica en su conjunto.

La gobernanza y los estándares no deberían ser externalizados para los agentes de IA

Aquello que no deberíamos delegar es:

• Gobierno y estándares: la IA puede recomendar, pero no puede tomar decisiones de gobernanza.

• Trade-offs estratégicos: explicar y defender por qué se elige un camino sobre otro en un comité ejecutivo requiere juicio humano.

• Contexto organizacional: cultura, política interna, estrategia… nada de esto está en un dataset público.

El nuevo rol del Arquitecto Empresarial

Los agentes de AI requieren personalización e integración con la estrategia del negocio para que sean efectivos, y por supuesto esta información es sensible y no está en el dominio público en Internet o LLM’s que cualquier persona pueda consultar.

La IA debe ser vista como una herramienta para potenciar la productividad, nunca para reemplazar al Arquitecto Empresarial.

El valor está en construir confianza con los stakeholders, guiar decisiones estratégicas y moldear en conjunto con otros líderes el futuro de la organización.

Dos perspectivas para usar la IA en la práctica de Enterprise Architecture:

1. EA impulsando la adopción de IA en la organización: apoyar la innovación con gobernanza ágil y estrategia.

2. EA usando IA dentro de la propia práctica: generar eficiencias en documentación, descubrimiento y comparación de soluciones.

Pero antes de lanzarnos a desarrollar asistentes o agentes, o empezar a probar herramientas como Google AI Studio, Codex de OpenAI, EMA, Perplexity, etc. – cada día salen novedades --, es importante entender estas cuatro etapas clave:

Back to the Basics | entendamos los fundamentos

→ Conceptos como machine learning, deep learning, LLMs, transformers.

→ Identificar casos de uso de alto valor para el negocio como la detección de fraudes, mantenimiento predictivo, experiencia de cliente e incluso calidad de los datos.

→ Asociar los casos de uso a flujos de valor (value streams) estratégicos y cuantificar el impacto.

Si no se puede explicar el beneficio de negocio, no se debería hacer nada

Aplicación Técnica en la práctica

→ Identificar los orígenes de datos que entrenaran y alimentaran a los agentes; como la CMDB, principios, políticas, estándares, lineamientos, arquitecturas de referencias, arboles de decisión, patrones.

→ Crear agentes para casos muy específicos como la generación de roadmaps, technology radars o outlooks, así como también artefactos de arquitectura.

→ Experimentar estratégicamente con las PoC/PoV para demostrar el verdadero valor que pueden aportar los agentes.

Integración Estratégica

→ Usar agentes para evaluar cumplimiento de estándares o reforzar el gobierno de tecnología.

→ Adoptar estándares ISO/IEC 42001 como marco de gobernanza de IA.

Mejora Continua | apenas comienza el viaje

→ Mantener radar de tendencias globales de tecnología con análisis PESTLE.

→ Escalar agentes a otras unidades de negocio.

→ Integrarlos con ERPs, CRMs y sistemas core.

Retos para que los Asistentes o Agentes entreguen valor de negocio

1. Calidad de datos: identificar fuentes, perfilar, limpiar y normalizar los datos.

2. Integración: conectar con CMDB, bibliotecas de estándares y sistemas existentes.

3. Gobernanza: supervisión humana -human in the loop-, y aplicación de principios éticos de IA para mitigar sesgos.

Beneficios

• Velocidad: semanas reducidas a horas.

• Agilidad: actualizaciones al metamodelo de forma iterativas y continuas.

• Costos: menor esfuerzo manual en documentación y análisis.

• Ventaja competitiva: construir confianza con stakeholders, entender el negocio y conectar estrategia con ejecución.

Conclusión

Asistentes o Agentes de IA pueden ser aceleradores para la documentación, descubrimiento y la comparación de soluciones.

Pero las decisiones finales y el pensamiento crítico deben permanecer en el profesional -parte humana-, aquellos profesionales con la experiencia y entendimiento del contexto organizacional y la visión estratégica de la empresa.

El verdadero valor de negocio se genera en la interacción con los stakeholders, en el juicio estratégico, entendimiento del contexto y en las decisiones estratégicas que solo un humano puede ejercer. La IA debe seguir siendo un acelerador, nunca un sustituto del juicio humano ni la experiencia profesional.

Los agentes de IA no reemplazarán al Arquitecto, pero sí lo potenciarán. Su verdadero valor está en acelerar la práctica, liberar tiempo para enfocarnos en lo más estratégico: cerrar la brecha entre la estrategia y la ejecución e impulsar la eliminación de silos.

Las decisiones finales y el pensamiento crítico deben permanecer en el profesional -parte humana-, aquellos profesionales con la experiencia y entendimiento de la cultura organizacional y la visión estratégica de la empresa.

El verdadero valor de negocio se genera en la interacción con los stakeholders, en el juicio estratégico, entendimiento del contexto y en las decisiones estratégicas que solo un humano puede ejercer. La IA debe seguir siendo un acelerador, nunca un sustituto del juicio humano ni la experiencia profesional.

Subscribe now

Mientras los CIOs invierten millones en ciberseguridad, migraciones a la nube y plataformas digitales, una de las herramientas más poderosas sigue subutilizada: la Práctica de Arquitectura Empresarial.

Y por “Práctica de Arquitectura Empresarial” me refiero a una capacidad madura, capaz de cubrir de punta a punta las necesidades de tecnología a un nivel estratégico y, al mismo tiempo, dar soporte a la entrega de soluciones.

Si en este punto estás pensando: “no somos lo suficientemente grandes para tener un equipo de Arquitectura Empresarial”, o “no tengo uno”, o peor aún, “los proveedores gestionan la arquitectura por mí”.

Retos que enfrenta el CIO

Estar en la posición de CIO en la actualidad no es una tarea sencilla, es un reto enorme sobre todo en la “era de la inteligencia” los retos se multiplican:

Estrategia

↳ Presiones para habilitar AI o establecer una estrategia sin capacidades internas para entregar valor real.

↳ Consejos cuestionando fuertemente el ROI de inversiones en tecnología previas, como migraciones de ERPs o CRMs que no han entregado los resultados esperados.

↳ Falta de visibilidad y transparencia del ecosistema tecnológico.

Riesgo

↳ Ciberseguridad: la pregunta no es si ocurrirá un ataque, sino cuándo y qué tan preparados estamos.

↳ Proveedores ofertan soluciones con la promesa de que resolverán el problema incluso antes de entenderlo.

Operación

↳ Transformaciones digitales que no entregan los beneficios esperados.

↳ Presupuestos reducidos y la exigencia de “hacer más con menos”, ahora bajo la promesa de Agentes de IA.

↳ Dificulta para atraer y retener talento en medio de la “guerra por el talento”.

↳ Ciclos de innovación cada vez más cortos, y la presión para balancear decisiones tácticas a corto plazo vs estratégicas a largo plazo.

Pero ¿qué tipo de CIO necesita tu empresa?

Depende del momento que viva la organización: pude ser un startup buscando crecer, una empresa establecida que quiere digitalizarse o una compañía en turnaround que requiere transformar su modelo operativo.

¿Cómo han evolucionado los CIOs?

Tradicionalmente vistos como expertos tecnológicos, los CIOs han pasado a ser líderes estratégicos. Hoy impulsan la evolución del negocio y moldean la cultura organizacional, trabajando de la mano con talento y operaciones para habilitar la fuerza de trabajo digital.

Sus principales mandatos son:

• Establecer “Digital Trust”.

• Gobernanza de datos.

• Fortalecer la Ciberseguridad.

• Mejorar la experiencia de clientes y empleados (CX).

• Migraciones a la nube.

• Habilitar AI en la fuerza laboral.

Pero, más allá de la tecnología, el CIO hoy empodera a las personas: impulsa el upskilling, reconoce el talento y los habilita con nuevas competencias.

Los CIOs juegan un rol clave en la definición de la estrategía, cultura y ejecución.

¿Cómo se ve una práctica madura de Arquitectura Empresarial?

La mayoría de los Arquitectos Empresariales son muy técnicos y pocos actúan como Strategic Thinkers, traduciendo necesidad del negocio en soluciones. Por eso, muchos CIOs no confían en esta práctica para resolver los problemas que enfrentan.

Pero cuando se construye con las capacidades correctas, la Arquitectura Empresarial puede convertirse en una Consultoría Interna, un verdadero Advisor para el CIO:

• Información valiosa para la planeación estratégica.

• Alineación de tecnología con prioridades de negocio.

• Mitigación de riesgos tecnológicos.

Soportando Estrategia | → Conectando estrategia y tecnología

↳ Visión clara del estado actual del ecosistema tecnológico.

↳ Lenguaje común entre negocio y tecnología vía modelos de capacidades y value streams.

↳ Traducir la estrategia del negocio en un estado futuro para presentarlo al comité directivo o consejo de administración.

↳ Roadmaps que alinean y comunican la transición hacia ese estado futuro.

↳ Colaboración con el CISO para reforzar la postura de seguridad.

Soportando Portafolios | → Priorizando inversiones y reduciendo riesgos

↳ Foros de decisiones para alinear y tomar decisiones sobre inversiones, riesgos y duplicidades tecnológicas.

↳ Principios claros que guíen la planeación estratégica de los portafolios.

↳ Gestión proactiva del ciclo de vida del ecosistema tecnológico y sus riesgos.

Soportando Proyectos | → Acelerando entrega de soluciones

↳ Guía a los equipos mediante estándares, patrones o mejores prácticas.

↳ Traducción de conceptos complejos a audiencias no técnicas.

↳ Evaluación de tecnologías emergentes, identificando trade-offs antes de tomar decisiones.

↳ Gestionar la relación con proveedores, filtrar el hype del mercado.

↳ Proveer alineación tecnológica a los equipos de entrega de soluciones.

Conclusión

Establecer una práctica de Arquitectura Empresarial madura requiere inversión en talento y herramientas, pero sus beneficios son claros: se convierte en el Advisor estratégico del CIO, CDO, CTO, ayudando a maximizar inversiones, mitigar riesgos y racionalizar el portafolio tecnológico.

En un mundo de disrupción constante, donde la tecnología puede ser el mayor riesgo o la mayor ventaja, la Arquitectura Empresarial no es opcional: es el aliado estratégico que todo CIO necesita.

Subscribe now

Hoy comparto la dosis de “Espresso de Tecnología”, una lista de lo que estoy explorando y reflexionando, espero que esta información te sirva.

🚩 Hoy recibes en 5 minutos o menos:

• La nueva era de Softtek: CEO Global David Jiménez

• IA más un coautor que un reemplazo

• OCI IoT Platform: cuando los datos finalmente cobran vida

La nueva era de Softtek: CEO Global David Jiménez

En el mundo de la tecnología, pocos nombres resuenan con la fuerza de Blanca Treviño. Tras 26 años liderando Softtek y consolidándola como un gigante global de servicios de IT.

A partir de octubre, Softtek iniciará una nueva era ahora bajo el mandato de David Jiménez, un veterano de la casa con 15 años de trayectoria y una visión sobre la transformación digital, asumirá el rol de CEO Global. Por su parte, Blanca Treviño no se despide; dirigirá la Presidencia Ejecutiva, desde donde seguirá liderando la visión estratégica de la compañía.

Interesante transición, justo cuando más se habla de un modelo de trabajo hibrido entre personas + agentes, el reto como siempre es mantener la cultura y las personas mientras se evoluciona. → https://www.softtek.com/news-releases/softtek-names-david-jiménez-as-global-ceo-and-strengthens-leadership-structure?hsLang=en

Por qué la IA es más un coautor que un reemplazo

Durante décadas, la historia de la automatización se ha contado como un juego de suma cero: robots haciendo las tareas humanas. Pero hoy, frente al reto de adopción de la Inteligencia Artificial, comienza a emerger una narrativa más matizada y, quizá, más esperanzadora. Según un exhaustivo análisis microeconómico, los próximos tres años no veremos un éxodo masivo de las oficinas; en su lugar, entraremos en la era del “empleo rediseñado”.

Mientras gran parte de la ansiedad actual se centra en el desplazamiento (personas perdiendo trabajos, roles desapareciendo), los datos sugieren que, para la gran mayoría de nosotros, la IA no nos quitará nuestro trabajo: por el contrario cambiará radicalmente lo que hacemos. Más de la mitad de la fuerza laboral en USA está a punto de ver sus responsabilidades diarias transformarse. Menos temor de perder el empleo pero requiere mucha más imaginación.

El camino por delante no será fácil — en ninguna era lo ha sido —. Los roles junior probablemente enfrenten la presión más inmediata a medida que se automatizan las tareas rutinarias de nivel inicial. Esto creará una “tensión estructural” para formar a la próxima generación de líderes: si eliminamos los primeros peldaños de la escalera corporativa, ¿cómo ayudamos a la gente a seguir creciendo? o motivada para mantenerse en un corporativo.

La respuesta pudiera estar en un replanteamiento radical de la carrera profesional. Nos alejamos de un mundo de “roles estáticos” hacia uno de “capacidades dinámicas”. Dentro de cinco años, la habilidad más valiosa en un currículum no será una certificación de software específica, sino la “fluidez en IA”: la capacidad de co-trabajar con la tecnología para producir algo que ninguno de los dos podría lograr por separado.

No estamos presenciando el fin del trabajo. Estamos presenciando el fin del trabajo tal como lo conocemos. El futuro implica que encontremos una forma de trabajar más creativa, impactante y, fundamentalmente, más humana. → https://www.bcg.com/publications/2026/ai-will-reshape-more-jobs-than-it-replaces

OCI IoT Platform: cuando los datos finalmente cobran vida

En el corazón de cada fábrica moderna, en cada red eléctrica y en cada flota de logística, miles de dispositivos están “hablando”, generando miles o millones de datos por segundo. El problema es que, hasta ahora, hablaban en dialectos distintos, generando un ruido digital tan denso que la mayoría de las empresas simplemente no podían descifrarlo a tiempo. Oracle intenta romper está barrera

Con el lanzamiento de OCI IoT Platform, Oracle no solo presenta una nueva plataforma; está ofreciendo un traductor, un sistema nervioso para la industria moderna. Imagina una plataforma que no solo escucha a millones de sensores en tiempo real, sino que los organiza, los protege y, lo más importante, los conecta directamente con los modelos de Inteligencia Artificial sin que los datos tengan que pasar por el lento y tortuoso camino de los procesos tradicionales de integración.

Al eliminar los complejos procesos de limpieza de datos (ETL o ELT), la información fluye desde el sensor hasta los modelos de datos. Esto significa que una ambulancia puede encontrar una ruta más rápida antes de que el tráfico se congestione, o que una pieza de maquinaria puede pedir mantenimiento antes de que se rompa, ahorrando millones en downtime.

No es solo Internet de las Cosas (IoT); es una plataforma vertical, por cierto Oracle recorto 30,000 empleos, reallocando inversiones en data centers para impulsar la Inteligencia Artificial → https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/introducing-oci-iot-redefining-enterprise-iot?elq_mid=273689&sh=912239182012132652699121515011010&cmid=DEVT250610P00005C00011

#TheBlueprint.mx #EspressoTecnología

Subscribe now

El problema ya no es la falta de datos, es la incapacidad de convertirlos en decisiones de negocio, crear una narrativa que permitan tomar decisiones o evaluar si la estrategia se esta ejecutando correctamente.

Databricks se han logrado posicionar como una de las plataformas más relevantes para gestionar los datos. Empieza a cobrar relevancia estrategia para CEOs, CFOs, en un entorno donde los datos siguen estando fragmentados entre áreas y plataformas.

Más que una plataforma tecnológica, Databricks busca convertirse en la infraestructura de datos que permite conectar información financiera, operativa y comercial bajo un mismo ecosistema habilitando analítica avanzada, inteligencia artificial y automatización.

¿Por qué esto debería importarle al comité ejecutivo o la junta de consejo?

Porque la capacidad de una empresa para competir depende directamente de qué tan rápido pueda transformar datos en decisiones que lleven a eficiencias operativas y nuevos ingresos.

→ Mejor visibilidad financiera y operativa

→ Reducción de costos por duplicidad de plataformas y datos —el famoso TCO—

→ Modelos predictivos para anticipar demanda, fraude o riesgos

→ Mayor velocidad para lanzar nuevos productos o servicios

→ Mejor gobierno y trazabilidad de la información —especialmente para temas regulatorios—

Los datos son un activo estratégico para cualquier empresa, podríamos decir que la segunda prioridad después del talento humano.

El reto no es comprar otra plataforma de datos, es diseñar una capacidad organizacional alrededor de ella: gobierno, ownership, interoperabilidad, integración entre sistemas y una estrategia clara para monetizar la información a través de “Data Products”.

Las empresas que inviertan de forma estratégica y logren consolidar un foundation layer de datos tendrán una ventaja enorme sobre aquellas que continúen operando con información fragmentada y decisiones tomadas en silos.

Subscribe now