La inteligencia artificial dejó de ser un experimento en las compañías argentinas y empezó a entrar en la operación diaria. Con ese telón de fondo, el SAP NOW AI Tour Argentina 2026, que reunió a más de 1.800 líderes y tomadores de decisiones en La Rural, puso en el centro de la agenda un concepto: la empresa autónoma.
La compañía presentó su portfolio de soluciones para hacer realidad la empresa autónoma,SAP Autonomous Suite, que ejecuta los procesos centrales del negocio; SAP Business AI Platform, para construir, contextualizar y gobernar agentes de IA; y Joule, el copiloto de IA de SAP que permite a las personas interactuar con toda la empresa en lenguaje natural.
En ese contexto, Fernanda Pérez, country manager de SAP Argentina, compartió con iProUP la visión de la compañía sobre la revolución de las empresas autónomas.
El principal mensaje es que la inteligencia artificial ya no debe pensarse como una herramienta adicional, sino como una nueva capacidad de gestión de las empresas.
Estamos pasando de incorporar IA en procesos aislados a construir organizaciones capaces de utilizar datos, aplicaciones y agentes inteligentes para ejecutar procesos completos. Eso es lo que llamamos Empresa Autónoma.
Y es importante aclarar qué significa autonomía: no significa una empresa sin personas. Significa que las personas definen la estrategia, los objetivos y las reglas de gobernanza, mientras los agentes de inteligencia artificial pueden ejecutar procesos de punta a punta, siempre dentro de un marco de supervisión y cumplimiento.
Ese cambio necesita algo más que tecnología: requiere datos contextualizados, procesos integrados, infraestructura cloud y un ecosistema de partners capaz de llevar esas capacidades a cada industria.
Porque estamos dejando atrás la etapa de experimentación con inteligencia artificial y entrando en una etapa de ejecución y escala.
Hasta hace poco la conversación estaba muy concentrada en asistentes y herramientas de IA generativa. Hoy podemos hablar de agentes capaces de comprender un contexto, tomar determinadas decisiones dentro de reglas predefinidas y ejecutar acciones.
En SAP vemos que ese cambio ya está ocurriendo. Más de 700 agentes de inteligencia artificial fueron desarrollados globalmente sobre Joule Studio, que permite crear agentes, aplicaciones y workflows inteligentes sobre SAP Business AI Platform.
Por eso 2026 es un punto de inflexión: la discusión dejó de ser qué puede hacer la IA y empieza a ser qué procesos completos queremos que transforme.
Cambió la pregunta que hacen las empresas.
Hace un año, muchas organizaciones estaban preguntando qué podía hacer la inteligencia artificial. Hoy preguntan dónde puede generar valor, cuánto puede mejorar un proceso y cómo pueden incorporarla de manera segura.
También vemos una mayor comprensión de que la IA no funciona aislada. Para que un agente sea realmente útil necesita acceder a datos confiables y contextualizados y estar conectado con los procesos de negocio. Por eso la conversación pasó de la herramienta al modelo operativo.
Son muchas. Y podemos afirmar que, globalmente, más de 45.000 clientes de SAP en la nube ya utilizan SAP Business AI.
En América Latina tenemos una plataforma muy importante para acelerar esa adopción: más de 400 partners especializados por industria y solución, que trabajan sobre SAP Business AI, Joule y el desarrollo de agentes inteligentes. Muchos de esos desarrollos se han hecho en Argentina.
Para mí, además, hay una cuestión más importante que contar cantidad de empresas: medir la profundidad de la adopción. No es lo mismo utilizar IA para generar una recomendación que tener agentes ejecutando un proceso completo.
Argentina tiene una característica muy interesante: hay una fuerte capacidad de innovación y una gran predisposición de las empresas a probar nuevas tecnologías para resolver problemas concretos.
Pero no veo una frontera tajante entre Argentina y el resto de América Latina. Lo que estamos observando es una región que está avanzando rápidamente y que SAP considera particularmente dinámica dentro de su ecosistema global.
Hay oportunidades particularmente importantes en industrias donde existen grandes volúmenes de datos, operaciones complejas y procesos que requieren coordinación. Energía, minería, manufactura, servicios financieros, retail, logística y telecomunicaciones son algunos ejemplos.
Pero lo interesante es que ya no estamos hablando solamente de sectores tecnológicos. En Argentina vemos empresas industriales y energéticas utilizando estas capacidades para transformar operaciones concretas.
El caso de VMOS es muy ilustrativo porque permite pensar desde el comienzo una arquitectura preparada para incorporar IA. Algo parecido ocurre con lo que nos mostró el equipo de Mercado Libre durante SAP Now.
Los primeros serán aquellos procesos que tienen reglas relativamente claras, gran cantidad de información y objetivos que pueden medirse: compras, finanzas, supply chain, gestión de pedidos, mantenimiento, atención al cliente y determinadas funciones administrativas.
En cambio, las decisiones estratégicas, la definición de objetivos, la gestión de personas y aquellas que impliquen consecuencias éticas, regulatorias o de alto impacto van a seguir requiriendo intervención humana.
La clave es que la empresa define qué puede hacer autónomamente un agente, dentro de qué límites y cuándo debe intervenir una persona.
Vamos a pasar de administrar tareas a administrar resultados. Si un agente puede analizar información, generar una recomendación y ejecutar una parte importante de un proceso, la persona puede concentrarse en excepciones, decisiones complejas, innovación y estrategia.
Eso va a modificar también las competencias que buscamos. Necesitaremos personas que entiendan profundamente el negocio y sepan trabajar con sistemas inteligentes. La inteligencia artificial no elimina la necesidad de talento. Cambia el tipo de talento que necesitamos.
Las actividades repetitivas, administrativas y basadas en reglas son las que tienen mayor potencial de automatización. Pero una organización necesita personas para definir objetivos, interpretar resultados, gestionar excepciones, tomar decisiones y asumir responsabilidad.
El verdadero desafío es la reconversión. Las compañías tendrán que acompañar a sus equipos para que puedan trabajar con agentes y utilizar la IA como una herramienta de productividad y no simplemente como un reemplazo.
Por esto es que hoy estamos trabajando en pensar a las organizaciones no tanto por el perfil laboral tradicional de las personas, sino centrados en los skills o habilidades para pensar, interpelar, aprender y desaprender, entre otras cosas.
VMOS es un caso particularmente interesante porque nació prácticamente con una hoja en blanco desde el punto de vista tecnológico.
La compañía implementó SAP S/4HANA para Finanzas, Compras, Recursos Humanos y gestión de activos, además de capacidades específicas para mantenimiento, integridad, seguridad y Oil & Gas. A eso se suman SAP Signavio, SAP Cloud ALM y SAP LeanIX, junto con capacidades de inteligencia artificial.
Esto permite que la IA no sea una capa agregada posteriormente, sino que pueda incorporarse sobre procesos y datos que fueron diseñados desde el comienzo con una arquitectura integrada.
Lo más importante fue construir una plataforma integrada para una compañía que tiene un proyecto de infraestructura de enorme escala. SAP funciona como el corazón del negocio y permite integrar áreas como finanzas, compras, recursos humanos, activos, mantenimiento, seguridad e integridad. Esa integración genera algo fundamental para la IA: datos estructurados y contextualizados.
Una empresa no puede pretender tener agentes inteligentes si primero no tiene información confiable sobre cómo funciona su propio negocio.
El principal desafío no suele ser tecnológico. Es organizacional.
Hay que entender qué problema se quiere resolver, preparar los datos, revisar los procesos, definir responsabilidades y establecer reglas de gobernanza.
Y acá aparece nuevamente el rol de los partners. La IA empresarial necesita conocimiento tecnológico, pero también conocimiento de la industria. Un partner que conoce energía, manufactura, banca o retail puede traducir la tecnología en una solución concreta de negocio.
Por eso SAP está fortaleciendo tanto su ecosistema. Los partners son una fuerza multiplicadora para llevar Business AI a escala.
Tenemos un dato concreto a nivel global que refleja la dimensión de esta estrategia: SAP creó un fondo de €100 millones para impulsar el desarrollo, activación y escalamiento de soluciones basadas en IA dentro de su red de partners.
Además, SAP está desarrollando herramientas como Joule Studio para que partners y clientes puedan crear sus propios agentes y workflows inteligentes.
En América Latina, el ecosistema ya cuenta con más de 400 partners especializados. Esa red es fundamental para convertir la inversión tecnológica en soluciones concretas para las empresas de la región.
Estamos frente a una aceleración muy fuerte porque vemos un cambio estructural en la demanda. Las empresas están pasando de pequeños pilotos a proyectos que buscan transformar procesos completos.
Y eso amplía muchísimo el mercado potencial, porque la oportunidad ya no está solamente en incorporar una herramienta de IA: está en rediseñar cómo funciona una organización.
Necesitamos cuatro cosas. Primero, datos de calidad. Segundo, infraestructura y capacidad cloud. Tercero, talento. Y cuarto, un ecosistema capaz de implementar estas soluciones. Tenemos mucho de esto.
El mayor riesgo es perder competitividad. Una compañía que no incorpore inteligencia artificial puede terminar compitiendo contra empresas que tienen procesos más rápidos, mejores capacidades de análisis, menor costo operativo y mayor capacidad de respuesta.
Pero hay otro riesgo: adoptar IA sin estrategia. No se trata de tener IA por tenerla. Se trata de utilizarla donde genera valor, con datos confiables, procesos preparados y reglas claras.
Por eso en SAP hablamos de Business AI y no simplemente de inteligencia artificial. Nuestro foco no está en agregar IA a una empresa, sino en ayudar a construir una nueva manera de operar.
Y allí aparece la verdadera oportunidad de la Empresa Autónoma: que las personas puedan concentrarse en definir hacia dónde va la organización y que la tecnología se encargue de hacer mucho más eficiente el camino para llegar allí.