En Monterrey, México hay un platillo llamado barbacoa, — es “una comida bastante grasosa, pero muy sabrosa” — son de esos platillos de los que menos nos conviene por el alto colesterol; explícale a alguien todo lo que implicaría dejarla y te va a decir que sí, que está de acuerdo, pero invítalo al día siguiente a unos tacos y ahí vas a descubrir quién verdaderamente se está transformando y a quién simplemente le gustó cómo sonaba la idea.

Juan Tamez, CIO de UVM, contó esta anécdota el pasado 26 de agosto durante un debate en vivo organizado por The Open Group y TheBlueprint.mx, y la usó para hacerle a su contraparte — Verny Vargas — la pregunta que pudiera ser la más relevante: ¿por qué, después de décadas de que la disciplina de Arquitectura Empresarial existe, madura y tiene resultados demostrados, seguimos viendo tan poca adopción real dentro de las organizaciones? ¿Qué nos ha estado faltando para pasar del “yo lo quiero” al “voy a invertir en esta capacidad”?

Dos posturas, menos distancia de la que creíamos

El debate se planteó como una discusión con dos bandos: Verny Vargas defendiendo que la Arquitectura Empresarial es un prerrequisito para escalar IA de forma sostenible; Juan Tamez argumentando que los marcos formales, aplicados con rigidez, frenan la velocidad que hoy exigen los negocios. Pero conforme avanzó la conversación, ambos terminaron coincidiendo en algo más interesante que cualquiera de sus posturas iniciales: el problema nunca fue la disciplina en sí. Fue cómo la hemos vendido al top management.

Verny Vargas lo dijo sin rodeos: buena parte de la responsabilidad es de quienes practican la arquitectura empresarial, no de quienes se resisten a ella. “Nos hemos vuelto muy técnicos”, reconoció, cuando el verdadero trabajo del arquitecto siempre fue traducir —convertir la complejidad del negocio en decisiones que un director general pueda entender y priorizar.

Juan Tamez no lo contradijo: coincidió en que cuando un CEO de verdad comprende qué es la Arquitectura Empresarial, deja de verlo como un costo y se convierte en la palanca más efectiva que tiene para ordenar la transformación de su negocio.

La diferencia no radica en frameworks o metodologías, sino en la importancia de habilitar una estructura, ese musculo organizacional que nos permita tomar decisiones con base en información, en lograr que cada inversión en tecnología realmente genere el retorno y beneficios esperados.

Por qué la IA puede detonar un cambio

Durante la conversación se habló desde la experiencia tanto de Verny como Juan y Miguel, acordaron que el momento que vivimos puede ser el más idóneo para detonar la adopción de Arquitectura Empresarial para gestionar el cambio en las empresas.

Las olas de transformación anteriores —ERP, la nube, la digitalización— les dieron a las empresas años, a veces décadas, para cargar con desorden estructural sin pagar la factura completa. Los datos inconsistentes, los procesos fragmentados, las decisiones sin dueño claro: todo eso podía coexistir con el progreso de la empresa, pero con la llegada de la inteligencia artificial no ofrece ese margen. Verny lo resumió con una imagen que cualquier líder de negocio entiende sin necesidad de una traducción técnica: no se puede cambiar el motor de un auto sin evaluar si la dirección, los frenos y el chasís van a soportarlo. La IA es ese motor nuevo, y lo que antes tardaba meses en manifestarse como un problema —un dato mal gobernado, un sistema legado generando deuda técnica, un riesgo reputacional que nadie vio venir— ahora se manifiesta en minutos, a una escala que ningún líder puede permitirse ignorar.

Eso es, quizás, lo que finalmente puede resolver la pregunta de Juan Tamez. Durante años, la Arquitectura Empresarial pidió que las organizaciones le creyeran por adelantado, con la promesa de un beneficio que llegaría después y que era difícil de medir en el corto plazo. La IA invierte esa lógica: hace visible el costo de no tenerla, de no haber creado ese musculo organizacional para gestionar el cambio ocasionado por la tecnología. Ya no hay que convencer a nadie de una vulnerabilidad o perdida de participación de mercado — el desorden se amplifica solo, en público, frente al negocio completo y lo peor los clientes lo pueden ver en el servicio que se les ofrece —.

La pregunta que de verdad importa ahora

Sonia González — The Open Group —, cerró el debate con una síntesis que probablemente sea el aprendizaje más práctico de toda la sesión: la etiqueta importa menos de lo que el gremio ha creído. Lo que las organizaciones necesitan —gobierno de tecnología, datos confiables, responsables claros, valor y beneficios medibles— es lo mismo exista o no un departamento formal que lleve el nombre de Arquitectura Empresarial.

La pregunta que sí importa, entonces, ya no es si hace falta o no una práctica formal. Es si cada organización va a esperar a que la IA le muestre el costo de no tenerla, o si va a adelantarse mientras todavía tiene margen para diseñar el cambio en sus propios términos.

Por primera vez en mucho tiempo, esa decisión ya no depende de convencer a nadie de comer menos barbacoa. Depende de si la próxima factura llega antes de que alguien esté listo para pagarla.

Este artículo resume muy brevemente los aprendizajes del debate virtual “Arquitectura Empresarial: clave para la transformación digital y la adopción de IA”, organizado por The Open Group en colaboración con TheBlueprint.mx el 26 de agosto de 2026, con la participación de Verny Vargas, Juan Tamez, Miguel García como moderador y Sonia González en representación de The Open Group.

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El pasado 26 de agosto, The Open Group y TheBlueprint.mx organizaron un debate en vivo que arrancó con una pregunta incómoda: ¿por qué, después de décadas de que la Arquitectura Empresarial existe, madura y tiene resultados demostrados, seguimos viendo tan poca adopción real dentro de las organizaciones?

Dos posturas, un mismo problema de fondo: Verny Vargas defendiendo que la Arquitectura Empresarial es un prerrequisito para escalar IA de forma sostenible; Juan Tamez argumentando que los marcos formales, aplicados con rigidez, frenan la velocidad que hoy exigen los negocios. Si ya viste el resumen, sabes que la conversación terminó en un lugar más interesante de lo que el planteamiento inicial prometía. Esto es lo que te vas a encontrar en la grabación completa:

La anécdota de la barbacoa. Juan Tamez abre con una historia sobre uno de los platillos más queridos de Monterrey para explicar la diferencia entre estar de acuerdo con una idea y realmente estar dispuesto a transformarse por ella — y con eso reta a Verny Vargas con la pregunta que termina definiendo todo el debate.

Por qué “nos hemos vuelto muy técnicos”. Verny Vargas reconoce, sin rodeos, que buena parte de la responsabilidad de la poca adopción no es de las empresas — es de cómo los propios arquitectos han comunicado el valor de su trabajo al top management.

El motor nuevo en un auto viejo. Una de las metáforas más claras de toda la sesión: no puedes cambiar el motor de un auto sin evaluar si la dirección, los frenos y el chasís lo van a soportar. Escucha por qué Verny Vargas cree que la IA es exactamente ese motor — y qué significa eso para cualquier organización que la esté adoptando ahora mismo.

El momento en que ambos coinciden. Aunque llegaron a posturas distintas, Verny Vargas y Juan Tamez —con Miguel García moderando— terminan de acuerdo en algo que cambia el tono de todo el debate: la etiqueta “Arquitectura Empresarial” importa menos de lo que el gremio ha creído. Lo que de verdad se necesita es el mismo músculo organizacional, tenga o no ese nombre.

El cierre de Sonia González. La síntesis final, de parte de The Open Group, aterriza la conversación en la pregunta que de verdad le sirve a cualquier líder de negocio hoy: ¿vas a esperar a que la IA te muestre el costo de no tener esta capacidad, o te vas a adelantar mientras todavía tienes margen para diseñar el cambio en tus propios términos?

Si te interesa la transformación digital, la adopción de IA, o simplemente quieres escuchar un debate real —sin guion, con preguntas del público incluidas— este es exactamente el tipo de conversación que vale la pena ver completa.

[Ver la grabación completa aquí →]

Debate virtual organizado por The Open Group en colaboración con TheBlueprint.mx el 26 de agosto de 2026, con la participación de Verny Vargas, Juan Tamez, Miguel García como moderador y Sonia González en representación de The Open Group.

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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 adoptar el modelo de seguridad “Zero Trust”?

• Quantum Technology ya está en su punto de inflexión comercial: del laboratorio a convertirse en una ventaja competitiva

• ¿Por qué Microsoft está ganando la carrera de la IA sin tener el mejor modelo?

¿Por qué adoptar el modelo de seguridad “Zero Trust”?

Adoptar un modelo de seguridad integral —como el marco Zero Trust— es un esfuerzo complejo y multianual el cual abarca desde la estrategia empresarial hasta la implementación técnica. Sin un enfoque estructurado, los programas de modernización de seguridad se vuelven fragmentados, reactivos y difíciles de sostener en entornos híbridos y multi-nube.

¿Por qué importa desde una perspectiva estratégica?

Para los líderes empresariales, la ciberseguridad ya no es solo un asunto técnico de cumplimiento; es el habilitador fundamental de la continuidad del negocio. Utilizar un modelo de adopción estructurado, como el Security Adoption Framework (SAF), permite alinear tres dimensiones críticas que suelen operar desconectadas:

• Escenarios de Negocio: Permiten a los directivos definir resultados críticos —como adoptar IA de forma rápida y segura, minimizar daños por incidentes o proteger activos esenciales— traduciendo las prioridades corporativas en metas de seguridad accionables.

• Disciplinas de Seguridad: Guían a los líderes de TI y seguridad en la planificación, arquitectura y operaciones, asegurando que las inversiones se traduzcan en resultados de negocio medibles.

• Pilares Tecnológicos: Conectan la estrategia con la implementación sobre los activos reales de la organización (identidades, dispositivos, datos, redes e infraestructura).

Beneficios clave para la C-Suite

• Maximizar inversiones existentes: Permite extraer el máximo valor de las herramientas actuales antes de incorporar nuevas capacidades.

• Adaptación continua: Facilita la evolución de la postura de seguridad al ritmo en que cambian las amenazas, las tecnologías y las necesidades del negocio.

• Alineación de roles: Conecta de manera cohesiva a líderes de negocio, arquitectos y equipos técnicos bajo un mismo lenguaje y métricas de éxito

La ciberseguridad no es un tema técnico ni unicamente de la oficina de tecnología, debe ser considerado como parte de la estrategia del negocio.

→ https://learn.microsoft.com/en-us/security/zero-trust/security-adoption-model

Quantum Technology ya está en su punto de inflexión comercial: del laboratorio a convertirse en una ventaja competitiva

La computación cuántica ha dejado oficialmente de ser una promesa teórica para convertirse en una realidad comercial en pleno ascenso. Según el informe Quantum Technology Monitor 2026 de McKinsey, más de 300 grandes empresas globales —como JPMorgan Chase, Airbus y Boehringer Ingelheim— ya están colaborando activamente con proveedores cuánticos para resolver problemas de negocio complejos. El mercado ha cruzado un umbral crítico donde la pregunta ya no es si la tecnología funcionará, sino cuándo y cómo se integrará en los flujos operativos.

Los catalizadores de la transformación

• Crecimiento de mercado e inversión: Las empresas de computación cuántica generaron más de mil millones de dólares en ingresos globales durante 2025, proyectando alcanzar hasta $4.4 mil millones para 2028. En paralelo, la inversión en start-ups del sector escaló hasta los $12.6 mil millones en 2025, multiplicándose por más de seis respecto al año anterior.

• Potencial económico masivo: Se estima que la computación cuántica podría generar hasta $2.7 billones de dólares en valor económico mundial hacia 2035, impulsando tanto casos de uso tradicionales como completamente nuevos.

• El modelo híbrido como puente: Lejos de reemplazar de inmediato a la computación clásica, la estrategia dominante actual combina sistemas clásicos, inteligencia artificial para la orquestación y procesamiento cuántico dedicado a resolver los subproblemas más complejos.

Impacto sectorial y adopción corporativa

La adopción se concentra principalmente en tres industrias clave que buscan resultados tangibles a corto plazo:

• Química y Ciencias de la Vida: Utilizan simulaciones a nivel molecular y físico para acelerar y abaratar la detección y priorización de compuestos y materiales avanzados.

• Logística y Transporte: Optimizan restricciones de enrutamiento y planificación de cadenas de suministro mediante cálculos combinatorios de alta fricción.

• Servicios Financieros: Emplean modelos cuánticos avanzados para la gestión de riesgos extremos y la reevaluación urgente de arquitecturas de ciberseguridad ante el inminente horizonte del “Q-Day”.

La computación cuántica ya no tendrá una postura de "esperar y ver". Las empresas líderes están tratando la computación cuántica como una capacidad estratégica que debe construirse hoy mediante experimentación en la nube (Quantum-as-a-Service), desarrollo de talento y alianzas.

→ https://tinyurl.com/32vuydmr

¿Por qué Microsoft está ganando la carrera de la IA sin tener el mejor modelo?

El mercado de la IA ha dado un giro radical: la prioridad ya no es tener el modelo más grande, sino el más eficiente. Microsoft demostró esta nueva realidad tras reportar un trimestre récord que disparó sus acciones un 16% en un solo día, sumando 450 mil millones de dólares a su capitalización de mercado. Con ingresos trimestrales de 90 mil millones de dólares y un crecimiento del 43% en Azure, la estrategia de la compañía está dando frutos contundentes.

La ventaja de la eficiencia y el legado

Mientras competidores como Meta gastan masivamente en infraestructura para competir en la frontera tecnológica —reportando caídas drásticas en flujo de caja libre—, Microsoft ha apostado por la rentabilidad empresarial:

• Modelos optimizados en costos: Con lanzamientos como su modelo de razonamiento MAI-Thinking-1 (35 mil millones de parámetros) y herramientas de ciberseguridad como MAI-Cyber-1-Flash, la compañía reduce drásticamente los costos de tokens y operaciones de seguridad frente a los líderes del mercado.

• El poder de la infraestructura heredada: Microsoft no necesita el modelo más potente del mundo porque posee el ecosistema corporativo. Al integrar Copilot directamente en su stack existente (Outlook, Teams y Azure), ofrece una adopción fluida, segura y lista para empresas que los laboratorios puros no pueden igualar.

El valor se desplaza hacia la implementación

El mercado está presenciando una mercantilización de los modelos de IA, donde incluso gigantes como OpenAI han reducido drásticamente los precios de sus versiones ligeras. El verdadero valor ya no reside únicamente en crear la inteligencia más avanzada, sino en las plataformas capaces de desplegarla con seguridad, consistencia y retorno de inversión comprobable.

En la carrera de la IA no la ganará quien tenga el modelo más costoso, sino quien sepa convertir la tecnología en resultados operativos eficientes.

→ https://tinyurl.com/3ez62ex9

En este episodio conversé con Liliana Díaz, ingeniería electrónica y arquitecta empresarial con más de 25 años de trayectoria, platicamos sobre un tema que casi nunca se discute abiertamente en las empresas: por qué hay tan pocas mujeres liderando la arquitectura empresarial y la transformación digital en Latinoamérica.

Liliana fue clara desde el principio: no es un problema de preparación, las mujeres llegan hoy con más maestrías, más certificaciones y más credenciales que generaciones anteriores — y aun así —, la participación femenina en roles de liderazgo en la región no llega ni al 30%. El obstáculo no está en el conocimiento técnico, sino en algo más difícil de nombrar: la cultura y las estructuras corporativas.

Liliana no lo dice a manera de queja, sino como diagnóstico — las estructuras organizacionales se diseñaron durante décadas pensando en un solo perfil de liderazgo, y ese sesgo, según Liliana, está documentado por firmas como McKinsey y PwC, y por estudios de organismos financieros en distintos países de la región.

Hablamos también de dónde se origina el problema, tradicionalmente, el camino hacia la arquitectura empresarial viene de carreras técnicas — sistemas, bases de datos, redes, telecomunicaciones — y ahí sí hay cada vez más mujeres. Pero algo pasa en la transición hacia roles más estratégicos, de liderazgo, donde se toman decisiones y se define el rumbo del negocio.

Liliana lo resume con una metáfora: seguimos pescando talento en el mismo lago, cuando deberíamos estar buscando en un mar mucho más amplio; abriendo la puerta no solo a más mujeres técnicas, sino a otras disciplinas que también saben orquestar el cambio o como lo decimos nosotros en TheBlueprint.mx — Arquitectando el Cambio —.

También platicamos sobre lo que se está haciendo — y lo que falta por hacer — para construir comunidad entre mujeres arquitectas en la región, el valor que la diversidad de pensamiento aporta a la innovación y a la toma de decisiones, y cómo Liliana ha construido su carrera alrededor de una idea muy simple, pero poderosa: “las mujeres quieren más visibilidad y más voz”.

Esta es una conversación honesta, sin filtros, y con ejemplos muy concretos de lo que significa —y lo que cuesta— abrirse camino en una industria que todavía no está diseñada para todos por igual.

Si te interesa la arquitectura empresaria, transformación digital y activar el cambio en las empresas o simplemente crees que este es un tema que merece más espacio en la conversación, te invito a ver la charla completa con Liliana.

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Rompiendo Barreras: Mujeres en Arquitectura Empresarial

Mujeres en Arquitectura Empresarial: un cambio de juego

Construyendo confianza en la arquitectura empresarial

Mujeres en Tecnología: rompiendo barreras en Latinoamerica

Hace algunos años hablábamos de Shadow IT — con la llegada del software como servicio (SaaS), la implementación de tecnología se descentralizó de las oficinas de IT hacia otras áreas del negocio — principalmente comerciales, con Salesforce a la cabeza y el resto del ecosistema de marketing digital.

Mientras las empresas diseñan estrategias para incrementar la adopción de la inteligencia artificial, sus colaboradores están usando dispositivos personales con sus propias cuentas e información sensible de clientes o financiera de la empresa.

Adicional a que se están saltando póliticas de seguridad — el cual ya es un reto enorme para las empresas, mantener el ritmo de regulación con la evolución de la tecnología —, el principal problema es la sobrecarga de trabajo por lo que han buscando formas de ser más productivos.

Los colaboradores más jóvenes están consultando modelos de IA en lugar de preguntarle a sus colegas — muchas veces para evitar ser percibidos como alguien que no sabe —, esto pudiera parecer menor pero en realidad es un tema importantisimo para el desarrollo de sus carreras profesionales.

Aprender de aquellas personas con más experiencia, más camino recorrido, poder hablar con ellos, observarlos en el trabajo, pedirles un consejo, así fue como muchas generaciones aprendimos y crecimos.

El mayor riesgo es que la IA está reemplazando las conversaciones humanas.

Hace más de veinte años, Miguel García fue mi asesor de tesis, hoy, después de más de tres décadas de experiencia en arquitectura empresarial, agilidad y transformación digital, volvimos a platicar sobre uno de los temas más importantes para cualquier empresa: cómo transformar un negocio en un entorno de cambio permanente.

Durante nuestra charla exploramos la evolución de la agilidad desde sus inicios, el papel que ha desempeñado la arquitectura empresarial en las empresas de todos los tamaños e industrias y la manera en que la inteligencia artificial está redefiniendo el futuro de esta profesión. También hablamos sobre el papel del liderazgo, la importancia de crear relaciones, comunicar la tecnología en términos de negocio y la necesidad de generar resultados visibles para construir credibilidad y acelerar el cambio.

Miguel nos compartio una idea muy poderosa: no existe una metodología única y ninguna transformación puede sostenerse sin el compromiso de los líderes, especialmente del top management. La tecnología es importante, pero la verdadera diferencia está en la capacidad que tenemos las personas para conectar la estrategia con la ejecución.

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Arquitectura Empresarial: Modernización con IA

Impacto y evolución del Manifiesto Ágil

Comunicar la Arquitectura Empresarial al top management

Metodologías Ágiles: one size doesn't fit all

Las empresas llevan años invirtiendo en tecnología: desde grandes implementaciones de ERPs, CRMs, plataformas web y móviles, hasta plataformas de datos, automatizaciones y, últimamente, inteligencia artificial. Sin embargo, la conversación que se sigue repitiendo en los comités directivos es la misma: ¿por qué no estamos viendo el valor que esperábamos de las inversiones en tecnología?

Un CFO con el que trabajé en vidas pasadas decía: ustedes los de tecnología siempre piden big tickets.

En realidad no es una pregunta retórica, ni solamente la está haciendo el CFO. Es un problema de retorno de inversión que está ocurriendo en empresas de todos los tamaños e industrias. El elefante en el cuarto en las juntas directivas.

El problema no es la tecnología, nunca lo ha sido; la tecnología funciona bien —aunque la industria avanza cada vez más rápido—. Por ejemplo, el salto de Big Data a Cloud Computing tomó algunos años; ahora es cuestión de días para que tengamos un nuevo modelo LLM.

El problema es el modelo con el que las empresas están desplegando estas tecnologías —yo le llamo Arquitectando el Cambio—, y sobre todo los liderazgos que deben existir para poder llevar a cabo estas transformaciones.

Durante décadas, el líder de tecnología de una empresa era el responsable de mantener los sistemas funcionando, gestionar la infraestructura y telecomunicaciones, y traducir requerimientos del negocio a soluciones técnicas. Era un rol de soporte al negocio, bastante reactivo.

Uno de mis jefes solía llamarla a este rol: “El fierrero”, los que mantienen el barco a flote.

El negocio decidía qué quería y la oficina de tecnología lo construía o lo compraba. Este modelo ya no alcanza.

Las empresas necesitan un líder que entienda el negocio y habilite la tecnología para hacerlo más eficiente —bottom line—, o generar más ingresos —top line—, pero sobre todo para atender mejor a sus clientes.

El reto es enorme. Una sola persona no puede cambiar a toda una organización; por eso es necesario que el líder co-diseñe la estrategia, que orqueste el cambio en toda la empresa, que sea capaz de conectar cada decisión de tecnología con un resultado medible, con los KPIs clave.

Esto implica un cambio de fondo en el rol del CTO, aquellas empresas que no logren entenderlo van a seguir teniendo pilotos que no escalan, inversión en tecnología que no genera retorno, y seguirán ampliando la brecha entre lo que la tecnología promete y lo que realmente entrega.

Por qué los pilotos no se entregan valor

Existe un patrón que se repite constantemente: un ejecutivo de alguna de las áreas de negocio —principalmente operativas, comerciales o financieras— asiste a una conferencia, o algún proveedor lo invita a comer para hacerle una demostración de una herramienta, y llega totalmente convencido de que eso es exactamente lo que su área necesita.

El reto es implementarla: hacer que se integre al resto del ecosistema, priorizarla y, sobre todo, asegurar que soporte una capacidad del negocio. Crear valor a partir de la tecnología no es un problema técnico, es un problema de negocio. Implica definir una estrategia de adopción, gestionar el cambio, identificar el talento correcto, reentrenarlo, actualizar el modelo operativo, y hasta el final viene lo técnico.

Cualquier tecnología sin una correcta estrategia de implementación se vuelve un gasto, no una inversión; una automatización sin rediseñar el proceso o flujo de trabajo generará más burocracia y cuellos de botella, en lugar de simplificar la operación.

El CTO necesita ser capaz de orquestar todos los elementos que hacen que la tecnología realmente funcione en la empresa: la estrategia, los procesos, el talento, los datos, el modelo operativo y, probablemente el más importante de todos, el cambio cultural que todo esto implica.

El nuevo mandato: cuatro roles en uno

El CTO ya no tiene un solo rol, ahora tiene cuatro —y la capacidad de moverse entre ellos según lo que la empresa requiera en cada momento es lo que define su influencia y liderazgo para generar el impacto real—.

Empecemos:

“El Orquestador”

El primer rol —y el más transformador— no es en el sentido técnico de coordinar la implementación de sistemas, sino en el sentido más estratégico de coordinar la estrategia, personas, áreas y agendas alrededor de un objetivo común.

Actuar como orquestador implica establecer proactivamente conversaciones con los ejecutivos, entender sus necesidades y preocupaciones del negocio, evitando empezar de plataformas o herramientas. Las preguntas que guían estas conversaciones no son "¿qué tecnología necesitas?", sino "¿dónde está el mayor costo, la mayor fricción o la oportunidad de crecimiento de tu área, y cómo podemos resolverlo juntos?".

Esto cambia todo, porque cuando la conversación empieza desde el problema de negocio y no desde la solución tecnológica, las decisiones de inversión se vuelven más inteligentes y la adopción es más natural.

Para ejercer este rol de forma efectiva, el CTO necesita algo que va más allá del conocimiento técnico: necesita credibilidad, ganarse la confianza de los ejecutivos y estar en la mesa donde se toman las decisiones estratégicas. Esta credibilidad no se gana con presentaciones en power point; se gana cuando los ejecutivos empiezan a ver al CTO como alguien que entiende el negocio tan bien como entiende la tecnología —y que puede traer diferentes perspectivas a la discusión—.

Los incentivos deben cambiar y alinearse directamente al crecimiento de ingresos, la mejora del margen operativo o la satisfacción del cliente. Esto hará que el CTO se comporte como un socio estratégico, en lugar de un proveedor interno de tecnología.

“El constructor”

El segundo rol es el de constructor, pero no en el sentido tradicional de construir infraestructura o sistemas, sino en el sentido de construir productos y servicios que generen valor directo en el mercado.

Una de las oportunidades más subestimadas que tienen los ejecutivos de tecnología es que gestionan algo bastante valioso: los sistemas y los datos que describen cómo opera el negocio, quiénes son sus clientes, cuáles son sus necesidades y cómo se comportan en cada punto de contacto o momento de verdad.

Si se aprovecha este conocimiento, no solo se mejora la operación, sino que se pueden crear productos que generen otro flujo de ingresos. Por ejemplo: el conocimiento acumulado durante años para gestionar las operaciones de una planta industrial puede transformarse en un software que otras empresas quieran utilizar. El conocimiento profundo del comportamiento de los clientes puede habilitar canales de venta directa (direct-to-consumer) que hoy no existen. Los datos que hoy alimentan reportes internos, el día de mañana pueden generar valor agregado para socios o clientes.

La inteligencia artificial generativa está acelerando esta posibilidad de forma exponencial: los costos del desarrollo de software están disminuyendo y la velocidad de construcción está aumentando. Las empresas que entiendan esto tienen una ventana de oportunidad ante sus competidores.

“El protector”

El tercer rol es el de protector —y su relevancia está creciendo a una velocidad que muchas empresas todavía no logran adoptar—.

La inteligencia artificial está siendo utilizada para crear ataques cada vez más sofisticados, más difíciles de detectar y, por ende, de contener; y al mismo tiempo la cantidad de código que se está produciendo está aumentando, y con ella la superficie de exposición.

El CTO, en su rol de protector, ya no gestiona la seguridad de forma reactiva, respondiendo a incidentes cuando ya ocurrieron; ahora tiene que atenderla de forma proactiva, construyendo resiliencia operativa a través de monitoreo, observabilidad e identificación de la tecnología que soporta las capacidades críticas para que pueda operar el negocio.

No todos los sistemas o plataformas son igual de críticos; tratar de proteger todo con el mismo nivel de recursos es una estrategia que garantiza que lo más importante quede desprotegido.

Implica también integrar la seguridad desde el inicio del desarrollo de productos y servicios —no como una revisión al final, sino como parte del proceso—.

“El operador”

El cuarto rol es el de operador —y es donde el impacto de la tecnología se hace más tangible e inmediato para el negocio—.

La inteligencia artificial generativa ya ha demostrado su capacidad para automatizar flujos de trabajo, reducir costos operativos e incrementar la productividad, especialmente en funciones de back-office hasta la atención a clientes. Pero la promesa y el potencial de esta tecnología todavía están siendo capturados de forma fragmentada, área por área, sin una visión que logre escalar el impacto en toda la empresa.

El CTO, como operador, necesita co-diseñar una estrategia de adopción que incluya todas las áreas del negocio, que evite duplicidad de herramientas, sobregasto y trabajo desincronizado. Para ello debe colaborar con el Chief Transformation o Strategy Officer, para formular una agenda de transformación que ninguno podría construir por su cuenta.

Pero, ¿por dónde entrarle?, ¿qué sigue?

El primer cambio es posicionarse en conversaciones estratégicas. Pero no solo por tener el rol te van a invitar: hay que estar preparado y llevar información valiosa que aporte en la toma de decisiones, participar activamente en la formulación de la estrategia, involucrarse en la ejecución de las iniciativas clave —como bien dice el dicho, el diablo está en los detalles—.

El segundo cambio es organizacional: crear equipos multidisciplinarios, con personas de distintos roles trabajando hacia el mismo objetivo y medidos en resultados de negocio. Implica detectar talento clave, reentrenarlo o incluso traer talento nuevo del mercado.

El tercer cambio es de mentalidad sobre el uso de los datos. La gestión y el gobierno de los datos no son un problema técnico, son un activo estratégico que el negocio debe adueñarse. Lograr instalar esta mentalidad requiere un esfuerzo de evangelización en todos los niveles de la empresa — construir Data Products, explotar General Purpose Data —; esto crea una ventaja competitiva para el negocio, en la que las decisiones e iniciativas se toman con base en datos y analítica.

Y el cuarto cambio es el más difícil: cambiar la identidad de líder técnico a ejecutivo que logra —Arquitectar el Cambio—, de gestor de sistemas a co-diseñador de estrategias, capaz de conectarlas con la ejecución y de medir la realización de beneficios de estas inversiones en tecnología.

Este cambio no ocurre de la noche a la mañana. Requiere que el CTO esté dispuesto a salir de la comodidad del territorio técnico donde ha operado por años y es reconocido como experto, para adentrarse en el territorio estratégico, donde sin lugar a duda tiene que ganarse la confianza y el reconocimiento desde cero.

Es el movimiento más difícil que puede hacer un ejecutivo de tecnología, y es exactamente el que las empresas de todos los tamaños e industrias más necesitan que haga.

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:

• ¿El fin del ERP tal como lo conocemos?

• El “LO” profético: La lección de humildad necesaria para la innovación radical

• La carrera de la IA se está librando en el lugar equivocado

¿El fin del ERP tal como lo conocemos?

Durante décadas, el ERP ha sido el ancla de la gestión empresarial: un sistema de registro robusto, pero a menudo lento, complejo y costoso. — El System of Record — Sin embargo, la llegada de los sistemas agenticos, la IA generativa no solo está “mejorando” el ERP; lo está rediseñando por completo desde sus cimientos.

Cinco disrupciones estratégicas para tener en el radar:

1. La arquitectura se vuelve “Headless” (sin interfaz)

El ERP del futuro no será un conjunto de pantallas donde los empleados ingresan datos manualmente. La interacción se desplazará hacia agentes autónomos que median, deciden y ejecutan. El sistema de registro (el core) se mantiene para garantizar la fiabilidad y el cumplimiento, pero el ERP se vuelve “headless”: una infraestructura invisible que alimenta una capa de agentes inteligentes que ejecutan el negocio en tiempo real.

2. La era del “Clean Core” no es negociable

La tentación de poner “parches” de IA sobre sistemas legados es fuerte, pero peligrosa. Así como la automatización robótica (RPA) demostró ser una solución a corto plazo con limitaciones estructurales, los agentes de IA requieren una base limpia. Modernizar el núcleo del ERP sigue siendo una inversión estratégica obligatoria: sin datos limpios y una arquitectura sólida, tus agentes de IA simplemente escalarán el caos.

3. Procesos de Transformación 2x: más rápidas y baratas

La economía de las migraciones de ERP está cambiando radicalmente. Los primeros despliegues demuestran que los agentes pueden reducir el esfuerzo de implementación y la duración de los programas al menos a la mitad. Desde el diseño de procesos hasta la migración de datos y las pruebas, la automatización está transformando un proceso tradicionalmente manual y propenso a errores en una ejecución asistida por agentes/robots.

4. Los proveedores recuperan el control del ecosistema

Históricamente, la calidad de entrega de un ERP dependía de la variabilidad del socio integrador. Ahora, los proveedores de software (SAP, Oracle, Microsoft) tienen la oportunidad de recuperar el control entregando soluciones de despliegue integradas y asistidas por agentes. El mercado está premiando la estandarización sobre la personalización, y los proveedores están moviéndose para asegurar que la implementación entregue resultados al negocio.

5. Del “Build” al “Buy”: El imperativo de la estandarización

Para las capacidades que no son diferenciadoras (la mayoría de los procesos de un ERP), el enfoque de “construir a medida” está muriendo. Las empresas que intentan crear sus propios agentes para tareas estándar perderán frente a aquellas que adopten soluciones embebidas de sus proveedores de ERP. La estrategia ganadora es simple: usa software estándar para lo común y reserva tus recursos de IA para construir capacidades que realmente te diferencien en el mercado y generen ventaja competitiva.

Estamos ante el nacimiento del "ERP Agéntico". La ventaja competitiva ya no vendrá de tener el sistema de registro más caro, sino de tener la arquitectura de agentes más integrada. → https://tinyurl.com/2h5kzj9y

El "LO" profético: La lección de humildad necesaria para la innovación radical

El 29 de octubre de 1969, en un laboratorio de la UCLA, el profesor Leonard Kleinrock y su equipo intentaron realizar el primer inicio de sesión remoto de la historia. Querían escribir la palabra “LOGIN”, pero al teclear la ‘G’, el sistema colapsó. El primer mensaje que cruzó la red fue, simplemente, “LO”. Como diría el propio Kleinrock, fue profético: lo and behold (he aquí, mira por dónde). Aquel fallo no fue un error, fue el primer aliento de una red que estaba diseñada para encontrar sus propios límites.

Esta anécdota es un recordatorio necesario en un mundo obsesionado con la perfección. La historia de Internet nos enseña que el progreso real rara vez sigue una hoja de ruta o guión. La ventaja competitiva nace de la voluntad de probar los límites, de aceptar que el sistema colapse bajo presión y de tener la visión de entender que un fallo en el “LOGIN” es, en realidad, el descubrimiento de una nueva capacidad.

La tecnología que permitió este hito fue la conmutación de paquetes, un método que fragmenta mensajes largos en pequeñas unidades independientes que viajan por rutas distintas para reensamblarse al final. Esta es la metáfora definitiva de la agilidad empresarial: las organizaciones que logran descomponer sus pesadas estrategias de transformación en “paquetes” pequeños, independientes y ejecutables son las únicas capaces de navegar el caos actual. Los proyectos monolíticos, largos y rígidos, son tan frágiles como una carta de una sola pieza que se pierde si el sobre se rompe.

Más allá de lo técnico, lo que define a un líder transformador es su capacidad para cultivar una mentalidad de largo plazo en un entorno que exige resultados inmediatos. Kleinrock pasó décadas formando a generaciones de científicos, insistiendo en que el valor no reside en la resolución de problemas estrechos, sino en la adopción de una visión amplia. La IA, al igual que Internet en sus inicios, no es un destino al que llegamos mediante una implementación perfecta, sino una serie de aciertos y errores que debemos estresar, medir y expandir continuamente.

La carrera de la IA se está librando en el lugar equivocado

El mercado actual de IA está obsesionado con la interfaz: agentes más rápidos y capas de orquestación cada vez más brillantes. Sin embargo, estamos perdiendo de vista la realidad operativa. Las empresas no funcionan con prompts; funcionan a través de las personas, con ejecución, coordinación, procesos complejos y dependencias financieras, regulatorias y pólitica interna.

Mientras el mercado compite por quién tiene el chat más inteligente, los que están liderando el camino están descubriendo que la inteligencia desconectada del contexto operativo es simplemente ruido, o peor aún, un nuevo foco de riesgo y fragmentación.

Un modelo de IA puede generar una recomendación convincente que, al ignorar las reglas de cumplimiento, los compromisos con proveedores o las restricciones financieras, termina siendo inútil o hasta peligrosa. La IA empresarial no sufre por falta de outputs, sino por falta de sistemas capaces de entender las consecuencias operativas y de largo plazo.

• El valor de lo “Legado”: durante décadas, tus sistemas de gestión (ERP, CRM, finanzas, cadena de suministro) han acumulado la memoria institucional de tu empresa: políticas, autorizaciones y relaciones económicas. Este es el verdadero “oro” para la IA.

• Del Insight a la Ejecución: la IA ganadora no es la que predice una demora en la cadena de suministro, sino la que coordina automáticamente la respuesta: ajustando cronogramas, evaluando inventarios globales, estimando impactos financieros y alertando riesgos de entrega simultáneamente en toda la organización.

La fase de experimentación con pruebas de concepto aisladas ha terminado. En esta próxima etapa exige un cambio de enfoque:

1. Prioriza la integración, no la experimentación: deja de financiar pilotos de IA que viven fuera de tus sistemas operativos. La IA debe vivir dentro de donde ocurren las transacciones y se toman las decisiones de negocio.

2. Contexto sobre Modelo: tu ventaja no vendrá del modelo de IA que elijas —estos se venden rápido—, sino de la calidad de tus datos y la integridad de tus procesos. Si la IA no entiende la ontología de negocio, no está razonando; está adivinando.

3. Autonomía con responsabilidad: la IA nunca reemplazará al humano; sin embargo reducirá la fricción administrativa. La prioridad del liderazgo debe ser diseñar arquitecturas donde los humanos definan los objetivos, la estrategia y la IA orqueste la ejecución.

Ganar en esta década no serán los que tienen más IA, sino los que han logrado que sus sistemas de ejecución y sus agentes operen como una sola entidad cohesiva.
→ https://news.sap.com/2026/05/ai-race-being-fought-in-wrong-place/

La empresa identifica una serie de problemas (oportunidades) que limitan el crecimiento e impiden la posibilidad ser más eficientes — inversiones en tecnología sin visibilidad, sin contexto del impacto que podrían generar —, por tal motivo contratan a alguien con la experiencia necesaria para poder solucionarlo.

Al ser nuevo en la organización esa persona llega con la energía necesaria para realizar un diagnóstico adecuado del problema y con ganas de generar un impacto positivo en el negocio. En las primeras semanas empieza a proponer cambios, identifica ineficiencias, construye modelos que técnicamente son correctos pero los ejecutivos no logran entender.

Sin embargo, a los sies u ocho meses el programa de transformación, sigue atorado, no avanza y se está consumiendo gran parte del presupuesto. La organización no ha sido capaz de gestionar el cambio de la manera correcta, el equipo directivo perdió todo interés y el Arquitecto quien hizo lo que marcan los libros se pregunta — qué salió mal —.

El Arquitecto llego a una organización nueva con la intención de resolver los problemas, de aportar a la estrategia, conectar con la ejecución y realmente generar un impacto al negocio. — para eso lo contrataron —.

Pero el problema fue que quiso resolver, diseñar antes de escuchar a los principales stakeholders, realmente entender cómo funciona la organización, la cultura, la forma de tomar decisiones incluso los cotos de poder.

Este es el error más costoso que se puede cometer en esta función, los primeros 90 días no son para demostrar lo que sabes — eso ya lo evaluaron durante el proceso de selección —, este tiempo lo debes ocupar para ganarte el derecho a ser escuchado, generar relaciones y establecer confianza.

Esto lo cambia todo…

Porque los primeros 90 días son los más críticos

El Arquitecto opera en un territorio desconocido para otros perfiles ejecutivos: la intersección entre la estrategia y la capacidad tecnológica de la empresa. Para ser efectivo en este territorio necesita algo que no te enseñan en ningún programa de certificación ni lo traen los frameworks o estándares globales. “CONFIANZA”.

La confianza no se declara en una reunión, se construye y toma tiempo, requiere presencia, humildad y pequeñas victorias para demostrar que se está entregando el valor esperado — no solo documentos y diagramas —.

Otro problema es que las empresas no tienen claridad sobre la expectativa del Arquitecto en los primeros meses, súmale que el Arquitecto no se preocupa por dar esa claridad y establecer expectativas desde el principio. Ambas partes asumen que se deben entregar resultados rápido y no se tiene una conversación honesta sobre lo que significa el éxito durante este periodo.

Lo primero a realizar es tener una conversación franca y abierta con el jefe directo, —el cual pudiera ser el sponsor ejecutivo —.

• ¿Qué significa tener éxito en mis primeros 90 días?

• ¿Cuáles son las expectativas concretas?

• ¿Qué victorias rápidas importan más?

Sin esa conversación, los primeros 90 días serán como escalar una montaña sin mapa.

Escuchar, aprender y conectar

Primeros 30 días: el objetivo es solo ENTENDER la organización. No proponer, No diseñar, No cambiar nada. Solo entender y presentarte con los principales stakeholders.

Esto implica involucrarse en varias partes de la organización con curiosidad y humildad — al ser nuevo, se tiene el pretexto de hacer cualquier pregunta —, las preguntas que hace el Arquitecto en las primeras semanas son frecuentemente la primera señal de su nivel de experiencia profesional.

Esas preguntas no solo generan información - generan credibilidad.

Demuestran que el Arquitecto entiende que su trabajo es contextual, que no existen soluciones prediseñadas ni formulas ya escritas. Está genuinamente interesado en entender antes de poder intervenir.

Durante este primer mes, se deben tener sesiones 1:1 con el equipo directivo, con aquellos líderes de las unidades de negocio y con su propio equipo. No solamente para presentarse formalmente, sino para escuchar. Entender las prioridades, necesidades, frustraciones y expectativas sobre el rol.

Cada conversación es información que ira definiendo como comunicarse en los diferentes niveles de la empresa, empezar a identificar posibles alianzas y dónde concentrar la energía en los siguientes meses.

No es un entregable, es una herramienta de pensamiento que permite al Arquitecto procesar lo que va observando y construir un diagnóstico con evidencia real, no juicios ni suposiciones.

El diagnóstico que nadie pidió, pero todos necesitan

Durante el segundo mes el foco se mueve de escuchar a ANALIZAR. Ya se puede tener suficiente contexto para empezar a construir una imagen del estado actual de la organización. — fortalezas, oportunidades y riesgos —.

El diagnostico tiene varias dimensiones a revisarse en paralelo…

Desde la perspectiva estratégica, evaluar el modelo operativo. ¿Cómo fluye el trabajo en la organización? ¿Cuáles son los procesos que generan mayor valor para el cliente y qué tecnología los soporta? ¿Cómo se realiza la planeación estratégica y asignación del presupuesto?.

Desde la perspectiva tecnológica, identificar ¿cuántas aplicaciones se tienen?, ¿cuáles soportan procesos críticos?, ¿cuáles ya no se utilizan, pero generan costos para poder operarlas? ¿cuántas plataformas hacen lo mismo para diferentes áreas del negocio?.

Desde la perspectiva de gobierno, ¿Cómo se toman las decisiones de inversión en tecnología?, ¿Quién tiene autoridad para aprobar qué?, ¿Cómo se adopta tecnología nueva — de forma centralizada, descentralizada o por cada área a su propio criterio?, ¿Cómo se mide la realización de los beneficios?.

Y probablemente la más importante, no como disciplina técnica, sino como capacidad estratégica. ¿El equipo directivo entiende el valor de la arquitectura? ¿Hay patrocinadores internos que crean en ella? — o incluso detractores —, ¿O el Arquitecto está empezando desde cero, vendiendo una idea que la organización aún no sabe que necesita?.

Este diagnóstico es clave, apoyará las siguientes decisiones — sobre dónde concentrar los primeros esfuerzos, cuáles quick wins son posibles, cuáles son los riesgos que se deben comunicar al top management antes de que se conviertan en problemas.

El diagnostico generado debe llegar al equipo directivo, no como un documento técnico de 80 páginas — que nadie va a leer —. Como una narrativa que muestre el estado actual de la empresa, los riesgos más urgentes a atender, las oportunidades más relevantes a aprovechar y una propuesta de ruta de trabajo para gestionar el cambio, ya sea por una estrategia nueva, regulaciones, amenazas del mercado o competidores o adopción de tecnologías emergentes.

Esta presentación — entregada dentro de los primeros 90 días — es el primer acto público del Arquitecto en la organización. Y es la primera prueba real de si este rol sabe comunicarse con el nivel donde se toman las decisiones que importan, las que mueven la aguja de la estrategia, las que generan impacto real.

Quick Wins construyen credibilidad

El tercer mes es el momento de entregar valor, — no con la transformación completa, eso toma varios años —. Pero con victorias muy concretas, que darán visibilidad y serán relevantes para el negocio.

Crear un lenguaje común entre las áreas del negocio y la oficina de tecnología, Un mapa que muestre de forma visual y esté accesible para el comité directivo sobre lo que hace la empresa para poder operar y servir a sus clientes. — no como está estructurada jerárquicamente —. Este mapa es la herramienta que permitirá al director de operaciones (COO) y al director de tecnología (CIO) hablar de las mismas cosas sin malentendidos.

Construirlo requiere realizar talleres de descubrimiento con el top management, sesiones donde el Arquitecto facilita la conversación con el objetivo de que el equipo directivo lo construya en conjunto. Aquí está la diferencia, co-crearlo, ellos son dueños de este mapa, una herramienta que sentirán como propia.

Teniendo este mapa, otro quick win de alto impacto es poder identificar duplicidades de inversión en tecnología, es decir soluciones o plataformas soportando el mismo proceso de negocio, o como se está asignando el presupuesto. Sin lugar a duda, esto le puede interesar al director de finanzas (CFO).

La clave es no resolver todo al mismo tiempo, se entiende que en el top management exista el apetito para resolverlo, pero es importante empezar con algo muy específico que genere valor visible. Entrégalo bien, comunica el resultado en lenguaje de negocio y deja que este éxito empiece a abrir otras puertas para lo que sigue.

Lo que marca la diferencia

Existen características de liderazgo que ninguna metodología o framework (TOGAF, Zachman) enseñan, pero determinan si el rol generará un impacto o solo se convertirá en otra función que produce documentación.

Conocer los marcos de trabajo no te dan las credenciales para asegurar que puedas entregar el valor en una empresa. Esto lo determina la experiencia, las cicatrices de batallas pasadas.

La primera, el Arquitecto tiene que ver la organización completa — desde la estrategia, cultura, incentivos, restricciones, tensiones políticas y ambiciones de largo plazo —, es un socio estratégico — no tiene los reflectores, pero su lugar en la mesa de decisiones influye en cómo se ejecuta la estrategia —. Está diferencia determinará el nivel donde se tomarán las decisiones o solo se quedarán en conversaciones técnicas.

La segunda, es la humildad y curiosidad, el impacto en los primeros 90 días no viene de lo que el Arquitecto o su equipo conocen, viene de cómo se involucran en los procesos del negocio, apoyando iniciativas existentes en lugar de reemplazarlas.

La tercera, es la construcción de alianzas ya que se enfrentará a resistencia institucional de áreas que no quieren perder autonomía sobre sus decisiones en tecnología, líderes que ven a la Arquitectura Empresarial como una capa burocrática adicional, — si así hemos operado por años, porque deberíamos cambiar —. Sin un sponsor ejecutivo en el top management el camino por recorrer será más difícil, no sobrevivirá las presiones a corto plazo y en la mayoría de los casos no se generará valor estratégico, se diluirá a una función técnica — arquitectura de solución —.

La cuarta, es una comunicación ejecutiva. El trabajo más complejo para el Arquitecto no es diseñar el mapa de capacidades, es poder traducirlo en una narrativa que sea entendible para el CEO, COO, CFO, que puedan usar para la planeación estratégica, asignación de presupuesto y priorización de iniciativas.

La capacidad de traducir lo complejo, lo abstracto determinará si el Arquitecto tendrá un asiento en la mesa de los niños grandes, donde se toman las decisiones de la empresa, donde se define el futuro de la organización.

En conclusión, los primeros 90 días no son un sprint, no se trata de demostrar que tan inteligente somos, son la base en la cual se empezará a construir lo que vendrá después. Invertirlos bien, con escucha, con diagnostico honesto y con quick wins muy concretos y bien comunicados, marcará la diferencia entre poder transformar el negocio y gestionar el cambio de manera estructura y ordenada.

Con la adquisición de Traceloop, ServiceNow incorpora capacidades de AI Observability a su plataforma, permitiendo monitorear cómo se comportan los agentes de IA, prompts, cómo responden, detectar alucinaciones, medir la calidad de sus resultados y evaluar su desempeño a lo largo del tiempo.

Lo interesante es que esta funcionalidad no será un producto independiente. ServiceNow planea integrarla dentro de AI Control Tower, consolidando una capa de gobierno para los agentes de IA que operan dentro de la organización.

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

Porque el reto ya no es únicamente construir agentes de IA.

El verdadero desafío será operarlos con la misma disciplina con la que hoy se administran aplicaciones, infraestructura o servicios críticos.

La observabilidad de IA permitirá responder preguntas fundamentales:

→ ¿Como se autentico el agente?

→ ¿Qué decisiones está tomando un agente?

→ ¿Con qué información las tomó?

→ ¿Está generando respuestas confiables?

→ ¿Su desempeño mejora o se deteriora con el tiempo?

→ ¿Podemos explicar una decisión frente a un auditor o regulador?

Esta adquisición confirma una tendencia: el siguiente reto no será desarrollar más agentes, sino gobernarlos, medirlos y generar confianza para que puedan operar a escala dentro de las empresas.

El reto para las organizaciones será incorporar estas capacidades desde el diseño. Porque en un entorno donde los agentes tomarán cada vez más decisiones, la confianza, trazabilidad y el gobierno dejarán de ser opcionales para convertirse en una capacidad estratégica.

Casi todas las empresas tienen principios de arquitectura empresarial, por lo general están bien redactados, son coherentes con la estrategia y se ven sólidos en una presentación. El problema es que la mayoría vive ahí — en un PowerPoint guardado en alguna carpeta de SharePoint que nadie vuelve a abrir—.

En esta conversación, Francisco Quiroz, arquitecto empresarial con más de 20 años de experiencia, nos comparte: los principios no fallan por estar mal definidos, fallan porque nadie les da seguimiento, porque el lenguaje con el que se escriben no le habla al negocio, y porque cuando la presión del tiempo llega, son lo primero que se sacrifica sin que nadie documente por qué ni asuma la responsabilidad de las consecuencias.

Paco comparte una idea clave: un principio no es una regla técnica — es un contrato social entre personas. Y como todo contrato, su valor no está en cómo fue redactado sino en si se respeta, se comunica y se gobierna en el día a día. La conversación va al fondo de cómo diseñar principios que el negocio entienda y adopte, cómo manejar las presiones políticas que los hacen romper, y por qué romper un principio de forma consciente y documentada es muy distinto a ignorarlo sin consecuencias.

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Diseñando Principios Empresariales Efectivos

Principios en el Negocio: Más allá del Jerga Técnica

Principios: Más que solo palabras

Principios: No es todo negro o blanco

La mayoría de las empresas no pueden responder en menos de cinco minutos una pregunta básica: ¿cuántas aplicaciones tenemos, cuánto nos cuestan y qué procesos críticos dependen de ellas? Esa incapacidad no es un problema operativo — es un problema de visibilidad estratégica que compromete cada decisión de inversión en tecnología que toma el comité directivo. En esta conversación, Santiago Lasso, Solution Advisor de LeanIX para Hispanoamérica, pone nombre a ese problema y explica por qué las empresas en México y América Latina siguen tomando decisiones millonarias en tecnología sin el plano arquitectónico que las sustenta.

La conversación va al fondo de algo que pocas veces se dice con claridad: la arquitectura empresarial no es un ejercicio académico ni un diagrama en PowerPoint — es la capacidad de contextualizar lo que tienes, entender lo que necesitas y trazar hacia dónde vas. Santiago comparte desde experiencia directa cómo una empresa embotelladora líder en América adquirió un software de compras sin entender qué capacidad realmente necesitaba desarrollar, y cómo ese tipo de decisiones — repetidas en cientos de organizaciones — son exactamente el costo invisible que una herramienta de gestión arquitectónica viene a eliminar.

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Gestión de la Transformación: una Guía para un CFO

Fragmentación de IA y riesgos de seguridad de datos

¿Cómo superar la resistencia a la arquitectura empresarial?

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:

• El lenguaje común de la empresa: Por qué Microsoft Ontology es el eslabón de la IA

• De las respuestas incorrectas a las acciones no autorizadas: El verdadero peligro de los agentes de IA

• Microsoft lanza su propia fuerza de despliegue en IA

El lenguaje común de la empresa: Por qué Microsoft Ontology es el eslabón de la IA

Dejemos de preguntar a los datos y empecemos a preguntar al negocio.

La mayoría de las iniciativas de IA empresarial fracasan por una razón fundamental: la fragmentación semántica. El equipo de ventas define “cliente” de una forma, el equipo de soporte de otra y el sistema de finanzas de una tercera. Cuando intentas alimentar una IA con estos datos inconexos, el resultado es ruido.

Aquí es donde entra Microsoft Ontology, parte de Fabric IQ. No es solo otra herramienta de modelado; es un intento ambicioso de crear una “fuente de verdad” universal para tu empresa, traducida a un lenguaje que tanto las personas como los agentes de IA pueden entender.

¿Qué es realmente Ontology?

En esencia, Microsoft Ontology es un diccionario de tu negocio. Define qué es un Producto, un Cliente, o un Pedido, qué propiedades tienen y cómo se conectan entre sí.

Más que una base de datos, es una capa de contexto:

• Representación de grafo: En lugar de perderte en laberintos de lógica SQL y joins complejos, Ontology permite a tu IA navegar a través de relaciones directas (por ejemplo: “Cliente -> realiza -> Pedido”).

• Vinculación de datos (Data Binding): Conecta tus definiciones de negocio directamente a los datos reales en OneLake. Si el dato cambia, el modelo de negocio se actualiza.

• Interfaz de lenguaje natural (NL2Ontology): Permite que cualquier ejecutivo pregunte en lenguaje natural sobre conceptos de negocio, y el sistema traduce esa consulta a una búsqueda técnica precisa en segundo plano.

La importancia estratégica para el C-Suite

Para un líder empresarial, la adopción de Ontology tiene tres implicaciones críticas:

1. La IA ya no es una caja negra: Al “anclar” (grounding) a tus agentes de IA en una ontología formal, reduces drásticamente las alucinaciones. La IA no intenta adivinar qué significa un dato; consulta el modelo de negocio oficial.

2. Gobernanza a escala: Eliminas el “éxito aleatorio”. Al centralizar las definiciones, aseguras que cuando un agente tome una decisión de negocio, lo haga basándose en las mismas reglas que definiste para tus equipos humanos.

3. Agilidad operativa: Reduces el tiempo que tus científicos de datos pasan limpiando y estandarizando información. La estructura del negocio ya está pre-definida, lo que permite que los agentes se desplieguen en días en lugar de meses.

Durante años, hemos construido torres de Babel de datos. Microsoft Ontology pudiera ser el primer paso real hacia un "Sistema Operativo de Negocio".
→ https://tinyurl.com/92tmbayc

De las respuestas incorrectas a las acciones no autorizadas: El verdadero peligro de los agentes de IA

Contexto » el modelo propone, el entorno decide: Por qué la gobernanza en tiempo de ejecución es la nueva frontera de la IA corporativa «

Durante los últimos tres años, la mayor preocupación alrededor de la Inteligencia Artificial generativa ha sido el contenido: respuestas con alucionaciones, sesgadas o imprecisas. Sin embargo, a medida que la industria migra masivamente de asistentes conversacionales a agentes autónomos, la naturaleza del riesgo ha cambiado de forma radical.

Ya no se trata solo de lo que la IA dice, sino de lo que la IA hace. Un chatbot crea un riesgo de respuesta; un sistema RAG (generación aumentada por recuperación) crea un riesgo de contexto; pero un agente de IA que interactúa con tu ERP, tu base de datos o tu cadena de suministro crea un riesgo de acción. Cuando las máquinas empiezan a ejecutar procesos financieros, autorizar pedidos o modificar registros de clientes, la seguridad no puede detenerse en la salida del modelo.

Oracle ha planteado un cambio de paradigma necesario: la Ejecución Gobernada. La gobernanza de la IA ya no puede ser una simple revisión de políticas estáticas antes de lanzar un modelo. Debe ser una arquitectura de aseguramiento que vive en el camino de ejecución (runtime), controlando en tiempo real lo que el sistema puede acceder, decidir y hacer.

Esto significa que cada acción —desde consultar un dato sensible hasta invocar una herramienta que modifique un estado corporativo— pasa por un controlador de tiempo de ejecución que verifica:

• Identidad y autorización: ¿Tiene este agente permiso para realizar esta acción específica?

• Presupuesto y límites: ¿Esta acción excede los umbrales de gasto o riesgo definidos?

• Contexto y pruebas: ¿Existe un rastro de evidencia que explique por qué se tomó esta decisión?

Para los líderes empresariales, este enfoque transforma la gobernanza de un “stopper” burocrático a una disciplina de ingeniería. La Gobernanza como Código (Governance-as-Code) permite que las políticas de seguridad se gestionen, prueben, auditen y desplieguen con el mismo rigor que el software crítico.

No se trata de restringir la innovación, sino de permitir que la IA tome acciones de alto impacto con la confianza de que existe un “Governance Envelope” que registra cada paso, cada decisión y cada aprobación.

El cambio estratégico: La gobernanza como ingeniería
→ https://tinyurl.com/bdftmar8

Microsoft lanza su propia fuerza de despliegue en IA

La era de venderle a las empresas una “caja de herramientas” de IA y desearles suerte ha terminado. Esta semana, Microsoft dio un golpe sobre la mesa al anunciar la Microsoft Frontier Company, una división operativa respaldada por $2,500 millones de dólares y 6,000 ingenieros de élite, cuya única misión es asegurar que las implementaciones de IA en las empresas sean exitosas.

No están simplemente enviando consultores; están desplegando una fuerza de ingeniería técnica, un modelo que, aunque muchos llaman Forward Deployed Engineering (FDE), Microsoft prefiere definir como la organización de ingeniería más capaz y orientada a resultados en la historia de la industria.

¿Por qué es un giro estratégico radical?

Hasta ahora, las Big Tech (Amazon, OpenAI, Anthropic y Microsoft) vendían la promesa. Pero la realidad en el campo es que la brecha entre “tener acceso a un modelo” y “tener una solución que genere valor operativo” es un abismo que la mayoría de las empresas no saben cruzar.

• De la venta transaccional a la responsabilidad compartida: Microsoft está reconociendo implícitamente que la complejidad de integrar IA es demasiado alta para los departamentos de TI promedio. Al inyectar 6,000 expertos directamente en las cuentas de sus clientes, Microsoft está moviendo la responsabilidad del éxito de la implementación del cliente a ellos mismos.

• La guerra del talento especializado: Con este movimiento, Microsoft monopoliza el recurso más escaso de la economía actual: el ingeniero capaz de conectar un LLM con los sistemas legados (legacy) de una multinacional. Si tu empresa busca talento para transformar sus operaciones con IA, ahora estarás compitiendo por esos mismos perfiles contra la propia infraestructura de Microsoft.

• El estándar del “resultado”: La alianza con gigantes como el London Stock Exchange o Unilever indica que el mercado ya no aceptará reportes de “experimentos piloto”. El nuevo estándar son resultados de negocio auditables, y Microsoft está configurando su estructura para ser evaluada bajo ese estándar.

Microsoft acaba de apostar $2,500 millones a que el cuello de botella de la IA no está en los algoritmos, sino en la ejecución humana dentro de las trincheras corporativas.
→ https://tinyurl.com/y56rpv9w

Cuando una organización evalúa un ERP, normalmente la conversación gira alrededor de SAP, Oracle o Microsoft. Sin embargo, en el mercado hay una oferta para todos los tipos de empresas, desde pequeñas, medianas hasta multinacionales.

Solutiones como IFS, Workday, Acumatica, Business Central, Infor, Epicor u Odoo están ganando terreno porque responden mejor a necesidades específicas de ciertas industrias o segmentos de mercado.

Lo interesante es que las empresas con mayores niveles de satisfacción no necesariamente utilizan el ERP más grande o más costoso.

Utilizan el ERP correcto para su modelo de negocio, de aquí la importancia de conocer y comunicar el modelo operativo del negocio.

Para empresas medianas, plataformas como Business Central, Acumatica, NetSuite u Odoo ofrecen una combinación atractiva de flexibilidad, rapidez de implementación y menor costo total de propiedad.

Para organizaciones globales y multinacionales, SAP S/4HANA, Oracle Fusion Cloud, Workday o IFS continúan siendo opciones muy robustas para soportar operaciones complejas, múltiples geografías y procesos altamente integrados.

El reto es que muchas organizaciones siguen seleccionando ERPs como proyectos tecnológicos cuando en realidad son decisiones de modelo operativo.

El modelo operativo nos indica que procesos de negocios deben tener un cierto nivel de estandarización e integración para poder entregar los productos o servicios a los clientes.

Un ERP define cómo se ejecutan los procesos financieros, cadena de suministro, recursos humanos, manufactura y servicio al cliente durante la próxima década.

Por eso la pregunta no debería ser:

¿Cuál es el ERP más popular?

La pregunta correcta es:

¿Qué plataforma soporta mejor la forma en que nuestra empresa opera y genera valor?

Después de todo, los proyectos exitosos rara vez son consecuencia del software, son consecuencia de una estrategia clara, y una organización dispuesta a transformar la forma en que trabaja.

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.

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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.

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