En Converge 2025, líderes de AWS, Salesforce e IBM coincidieron: los agentes y la cuántica avanzan, pero manda la cultura.
La revolución sin anunciarse, ya está aquí
La conversación sobre inteligencia artificial cambió de tono: ya no gira alrededor de “probar” modelos generativos, sino de operar con sistemas que actúan. En Converge 2025, encuentro de la firma tecnológica Globant en diciembre de 2025, el eje fue claro: la IA “agéntica” —capaz de ejecutar tareas de principio a fin— y la computación cuántica dejaron de ser diapositivas futuristas. Ahora son decisiones de negocio, de seguridad y, sobre todo, de liderazgo. pasted
El mensaje central se repitió en distintas voces: la tecnología se acelera, pero el resultado depende de cómo las organizaciones integren a las personas, definan reglas, cambien procesos y construyan confianza.
Agentes: del asistente al “colega” digital
El momento bisagra aparece cuando el software no sólo sugiere, sino que resuelve. Guibert Englebienne (cofundador de Globant) lo sintetizó con una idea que ya ronda salas de juntas: con agentes, por primera vez se ve software que razona, aprende y actúa automáticamente. El reto, entonces, no es si se adopta o no, sino cómo se opera un sistema híbrido donde humanos y agentes colaboran en tiempo real.
Desde Salesforce, Vivienne Wei planteó que la transformación real no está en “poner IA encima” de lo existente, sino en rediseñar el flujo de trabajo: conectar tareas humanas y tareas agentizadas para habilitar nuevas eficiencias sin romper la experiencia del cliente. En su propio ejemplo, los agentes ya atienden una parte mayoritaria de casos de soporte y sostienen millones de conversaciones mensuales, pero la compañía insiste en tratarlos como extensión de la fuerza laboral, no como reemplazo.
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Liderar sin convertir la IA en excusa
El punto más incómodo del debate apareció pronto: la tentación de usar la IA como atajo para recortar personal. Vivienne Wei fue directa al criticar ese enfoque. En su lectura, un líder que reduce el proyecto a “ser más eficiente y recortar gente” se equivoca de brújula, porque el crecimiento sostenido sigue necesitando equipos, conocimiento y continuidad.
Esa postura abre una consecuencia práctica: nacen puestos nuevos. Entre ellos, el rol de manager de agentes (gestión humana + entendimiento técnico), pensado para guiar sistemas que toman decisiones o interactúan con clientes. No se trata de “administrar robots”, sino de administrar responsabilidades: qué puede hacer un agente, con qué datos, bajo qué límites y con qué supervisión.
Gobernanza: la pregunta que llega después del “wow”
Cuando un agente atiende clientes, recomienda acciones o ejecuta cambios, la confianza deja de ser un concepto abstracto y se convierte en política interna. Vivienne Wei y Guibert Englebienne coincidieron en la necesidad de gobernanza: definir roles de los agentes, permisos, trazabilidad y criterios de calidad.
Aquí entra una idea sencilla pero pesada: la forma en que una organización trata a sus clientes termina definiendo la percepción de su marca. En entornos agentizados, esa coherencia se vuelve más frágil si no hay reglas claras. Por eso, las decisiones “técnicas” ya suenan a decisiones editoriales: tono, límites, tiempos de respuesta, escalamiento a humanos y manejo de errores.
“El miedo al empleo” y la obligación de educar
Desde AWS, Werner Vogels empujó el debate hacia una responsabilidad incómoda para el sector tecnológico: educar a clientes y usuarios, no sólo vender soluciones. En su marco, el gran fantasma del momento —la pérdida masiva de empleo— suele crecer más por percepción que por evidencia.
Su llamado fue a erradicar el miedo paralizante y enfocarse en aprender, experimentar y formar talento. La discusión, en otras palabras, se parece menos a “IA contra humanos” y más a “humanos con nuevas herramientas”: quién se capacita, quién se adapta, quién lidera el cambio y quién define el impacto social del despliegue tecnológico.
Computación cuántica: utilidad, no ciencia ficción
La otra gran pieza del rompecabezas fue la computación cuántica. Vincent Beltrani, de IBM, habló de una transición de la experimentación a la utilidad: integrar circuitos cuánticos con cómputo clásico para obtener ventajas concretas, siempre que existan datos listos, procesos maduros y casos de uso bien formulados.
En lo inmediato, el mapa de impactos apunta a industrias donde la complejidad manda: farmacéutica y life sciences (aceleración del descubrimiento de fármacos y moléculas), logística y transporte (optimización de rutas y reducción de consumo), y finanzas (modelos más precisos para portafolios y riesgos). El mensaje de fondo no fue “mañana todo será cuántico”, sino “si no preparas tu casa, la ventaja se te va”.
Ciberseguridad post-cuántica: el inventario que nadie presume
La cuántica también arrastra un tema que suele llegar tarde: la seguridad. En el debate apareció el enfoque quantum-safe: antes de hablar de algoritmos nuevos, se recomienda que las organizaciones hagan inventario de sus esquemas criptográficos —firmas, hashes, dependencias—, algo que deberían tener incluso sin cuántica.
El trasfondo es sencillo: si la empresa no sabe qué usa para protegerse hoy, no podrá migrar con orden mañana. Y si además prepara datos y procesos para IA, también avanza en la preparación para escenarios post-cuánticos. En ambos casos, la técnica depende de una cosa antigua: disciplina operativa.
El cuello de botella: talento, talento, talento
En la parte más terrenal, la conversación aterrizó donde suelen estrellarse los planes: personas capacitadas. Para Vincent Beltrani, hay escasez real de perfiles con conocimiento cuántico profundo, por lo que la salida más inmediata es el cross-training con especialistas de IA y datos, y programas de aprendizaje como los de IBM Quantum o iniciativas tipo Qiskit.
El retrato final fue casi cinematográfico: un físico, un ingeniero de software, alguien de DevOps y un especialista de datos compartiendo una misma reunión para resolver el mismo objetivo. La “nueva era” no se define por la máquina más avanzada, sino por la capacidad de coordinar equipos interdisciplinarios sin perder el sentido del negocio y el impacto social.