La inteligencia artificial (IA) dejó de ser una promesa para convertirse en una herramienta disponible para las organizaciones. El desafío que comienza a tomar fuerza ahora es otro: cómo utilizarla de manera controlada, eficiente y con resultados medibles.
Ese fue uno de los ejes planteados por Andrés Roepke Del Solar, gerente general de Microsoft Chile, durante el XIV Summit País Digital, encuentro que se desarrolla entre el 6 y el 8 de octubre en Santiago bajo el lema “El Momento es Ahora”.
La XIV Summit País Digital —que además se realiza en el marco de los 25 años de Fundación País Digital— busca precisamente mover la conversación desde el diagnóstico hacia la acción, abordando IA, datos, conectividad, ciberseguridad, productividad, educación, salud digital, futuro del trabajo e innovación.
Para Andrés Roepke, esa evolución también se observa dentro de las empresas.
“El 2025 era todo lo que queríamos implementar. 2026 mucha gente estaba haciendo análisis, 70, 80% de las empresas ya implementaron algún tipo de modelo. Entonces yo creo que ya la opción está. Ahora viene la opción controlada y con resultado”, sostuvo.
Aunque esa estimación de adopción empresarial corresponde a la apreciación planteada por el ejecutivo, los datos más recientes de Microsoft muestran que la utilización de IA continúa acelerándose. Según el Global AI Diffusion Report publicado en septiembre de 2026, el 18,8% de la población mundial en edad laboral utilizaba herramientas de IA en junio, frente al 17,8% registrado durante el primer trimestre. En Chile, la cifra llegó al 24%, un aumento de 1,3 puntos porcentuales en el trimestre.
El dato ayuda a explicar el cambio de foco: la discusión ya no se limita a quién está utilizando IA, sino a cómo se incorpora a los procesos productivos sin perder control sobre costos, datos, seguridad y resultados.
De implementar modelos de IA a elegir el modelo correcto
Uno de los conceptos que Andrés Roepke destacó durante el Summit fue la necesidad de contar con mayor flexibilidad para escoger qué modelo utilizar en cada situación.
“Una de las cosas que nosotros estamos viendo y estamos impulsando bastante es la libertad de los modelos. Tener la posibilidad de elegir un modelo en base al resultado que estoy esperando que me entregue, pero un tema muy importante, en base al costo”, explicó.
La lógica es relativamente sencilla: no todas las preguntas ni todos los procesos requieren el modelo más sofisticado y costoso.
Una consulta simple puede resolverse con un modelo rápido y económico. En cambio, un análisis complejo, una investigación extensa o un proceso que requiere mayor capacidad de razonamiento puede justificar el uso de un modelo de mayor capacidad.
Esta idea ya tiene una implementación concreta en Microsoft Foundry a través de Model Router, una tecnología que selecciona automáticamente, para cada solicitud, el modelo de lenguaje que considera más adecuado según factores como complejidad, calidad, costo y latencia. Microsoft ofrece actualmente modos orientados a calidad, costo o un equilibrio entre ambos.
La herramienta permite incluso trabajar con un conjunto de modelos de distintos proveedores y seleccionar dinámicamente cuál utilizar para cada solicitud. La documentación de Microsoft señala que el objetivo es utilizar modelos más pequeños y económicos cuando son suficientes y reservar modelos más avanzados para tareas que realmente los necesitan.
Para el ejecutivo, esta capacidad es especialmente relevante porque el costo de la IA puede convertirse en una barrera para su expansión.
“El tema del costo no es solamente que la factura llegue alta; a costos altos no hay opción. Y la opción de no usar de forma masiva modelos de inteligencia artificial dentro de la compañía no va a tener los resultados que esperamos y que realmente estamos buscando”, señaló.
El desafío, por tanto, consiste en encontrar un equilibrio entre calidad, costo, velocidad y escala.
La gobernanza deja de ser una conversación secundaria
El cambio de etapa también modifica la discusión sobre gobernanza.
A medida que las empresas incorporan más modelos, agentes y aplicaciones de IA, aumenta la necesidad de saber qué información utilizan, quién puede acceder a ella, qué modelo procesa determinados datos y bajo qué políticas opera cada aplicación.
Microsoft ha advertido precisamente sobre esta nueva frontera. En febrero de 2026, la compañía señaló que el crecimiento de los agentes de IA está haciendo que la observabilidad, la gobernanza y la seguridad sean elementos centrales para las organizaciones. Según Microsoft, el 80% de las compañías de Fortune 500 ya utilizaba agentes activos de IA en ese momento.
La gobernanza, en este contexto, no significa solamente poner restricciones. También significa crear las condiciones para que la IA pueda escalar.
La propia arquitectura de Microsoft apunta hacia ese enfoque. Fabric integra capacidades de seguridad y gobernanza, mientras Microsoft Purview permite gestionar y proteger los datos a través de distintos entornos, incluyendo aplicaciones y agentes de inteligencia artificial.
El problema que precede al modelo: los datos
En la conversación, Roepke puso especial énfasis en un punto que suele quedar detrás de la fascinación por los modelos: la calidad y organización de los datos.
Su ejemplo fue directo: imaginar a un analista al que se le entrega un libro de 8.000 páginas y se le pide encontrar determinada información.
“Necesitaba pasarle un documento de 8.000 páginas o perfectamente podría pasarle uno de 500 y el resultado va a ser más rápido, más barato y probablemente el output sea mucho mejor”, explicó.
La comparación resume uno de los desafíos centrales de la IA empresarial. No necesariamente se trata de entregar más información al modelo, sino de entregarle la información correcta, estructurada y contextualizada.
“Ahí viene el tema de los datos, es parametrizar bien la información”, agregó.
Es precisamente en esta capa donde Microsoft posiciona a Microsoft Fabric como una plataforma para integrar datos, análisis e inteligencia artificial. Fabric permite reunir información de distintas fuentes en un entorno unificado y utiliza OneLake como lago de datos común, mientras incorpora herramientas de integración, ingeniería de datos, ciencia de datos, inteligencia empresarial y análisis en tiempo real.
La importancia de esta arquitectura aumenta a medida que las empresas pasan de experimentar con asistentes de IA a utilizarlos en procesos críticos.
En otras palabras, si los modelos cambian rápidamente, la información que alimenta esos modelos adquiere un valor estratégico aún mayor.
Menos datos no significa necesariamente menos inteligencia
El ejemplo planteado por Roepke también permite entender una transformación importante en la arquitectura de IA empresarial.
La discusión no necesariamente consiste en poner “todos los datos” a disposición de un modelo. El objetivo es construir un acceso gobernado a la información relevante.
Fabric incorpora capacidades para catalogar, proteger y gobernar los datos, apoyándose en OneLake y Microsoft Purview. La compañía plantea esta combinación como una forma de administrar calidad, seguridad, accesibilidad y cumplimiento en los entornos de datos.
La consecuencia práctica es relevante: una organización puede reducir tiempos y costos no solamente utilizando un modelo más barato, sino también mejorando la información que ese modelo debe procesar.
Ese punto conecta directamente con la idea de Roepke sobre eficiencia. La optimización de la IA no comienza necesariamente en el modelo. Puede comenzar mucho antes: en la arquitectura de datos, en la selección de información, en la definición del contexto y en las políticas de acceso.
De la nube a una infraestructura preparada para la IA
Esta transformación también exige infraestructura.
Roepke plantea que las empresas deben avanzar mediante servicios conectados y capacidades cloud más robustas para evitar que la adopción de IA termine profundizando las brechas digitales existentes dentro de las propias organizaciones.
El desafío es que la infraestructura tecnológica acompañe el crecimiento de la demanda. La IA requiere datos disponibles, capacidad de procesamiento, seguridad, conectividad y herramientas que permitan a distintas áreas utilizar estas capacidades sin tener que reconstruir la arquitectura tecnológica desde cero.
En ese escenario, la nube deja de ser solamente un mecanismo para alojar aplicaciones y pasa a funcionar como una capa habilitante para la inteligencia artificial.
La evolución de Fabric refleja justamente esa tendencia: Microsoft presenta la plataforma como un entorno unificado para datos, análisis e IA, con capacidades para procesar información en tiempo real y trabajar con grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados.
El XIV Summit como espacio para pasar del diagnóstico a la acción
Para Roepke, la participación de Microsoft en el Summit País Digital también tiene un componente que va más allá de la tecnología.
“Participar acá es espectacular. 25 años de una fundación fuera de serie. Creo que hay que aplaudirlo”, afirmó.
El ejecutivo destacó el foco histórico de Fundación País Digital en la adopción tecnológica con impacto, una visión que, a su juicio, coincide con el desafío actual de la inteligencia artificial.
La XIV edición del Summit busca precisamente ese tránsito: conectar las tecnologías con problemas concretos del país. Su agenda contempla jornadas dedicadas a educación, ciberseguridad, salud, seguridad ciudadana, productividad y emprendimiento, además de espacios sobre telecomunicaciones, inteligencia artificial, geopolítica de la IA y pagos digitales.
La presencia de Roepke se inserta además en una trayectoria que viene desde la edición anterior del encuentro. En el XIII Summit País Digital, el ejecutivo abordó la transformación organizacional mediante IA y la evolución desde asistentes digitales hacia agentes capaces de intervenir en procesos completos.
La IA deja de ser un juguete tecnológico
La conclusión de Roepke apunta a un cambio cultural dentro de las organizaciones.
“Si tenemos claro para qué queremos ocupar la inteligencia artificial, hacia atrás lo podemos construir. Importante es tener claro para qué la quiero ocupar, que no sea un juguete tecnológico como ha pasado varios, pero que sea ya una herramienta que yo creo que ya estamos todos claros que esto llegó para quedarse”, sostuvo.
La frase resume buena parte de la transición que atraviesa actualmente el mercado.
La primera etapa estuvo marcada por la curiosidad y la experimentación: probar asistentes, generar contenidos, resumir documentos y explorar nuevas capacidades. La siguiente etapa exige algo diferente: identificar procesos donde la IA genere valor, establecer métricas, controlar los costos, seleccionar los modelos apropiados, ordenar los datos y definir reglas de gobernanza.
En ese sentido, el desafío de 2026 ya no parece ser convencer a las organizaciones de que la inteligencia artificial existe.
Es demostrar dónde genera valor, cuánto cuesta, qué datos necesita, qué riesgos implica y cómo puede escalarse de manera segura.
Y ese cambio de pregunta —de “¿qué podemos hacer con IA?” a “¿cómo hacemos que la IA produzca resultados sostenibles?”— es precisamente uno de los temas que comienza a dominar la conversación en el XIV Summit País Digital.
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