Saswat Sahu, director de AI and Business Labs de TALISIS y OpenAI Coder Ambassador de México, llamó a las empresas a acelerar la capacitación de sus trabajadores y transformar sus procesos ante el avance de los agentes de inteligencia artificial.
Por César Sánchez
La inteligencia artificial (IA) transformará la estructura laboral de las empresas y modificará la manera en que operan distintas industrias, por lo que las organizaciones en México deben acelerar la capacitación de sus trabajadores y rediseñar sus procesos para aprovechar las nuevas tecnologías, advirtió Saswat Sahu, director de AI and Business Labs de TALISIS y OpenAI Coder Ambassador de México. 
Durante su participación en el Innovation 360° Summit 2026 by AmCham Noreste, el especialista señaló que la expansión de los agentes de inteligencia artificial permitirá automatizar una proporción creciente de las actividades profesionales, particularmente aquellas relacionadas con el uso de computadoras, dispositivos móviles y comunicación entre diferentes áreas de una organización.
Sahu advirtió que, hacia 2027, algunas funciones directivas podrían automatizar hasta 80% de sus actividades mediante agentes de IA, mientras que para 2028 una parte considerable de las tareas realizadas por trabajadores del conocimiento podría ser ejecutada por estas herramientas.
Ante este escenario, consideró que las empresas deben asumir que la transformación tecnológica no solamente implicará incorporar nuevas plataformas, sino modificar la estructura de sus departamentos, los perfiles laborales y la distribución de responsabilidades.
Explicó que este cambio representa una transición de los empleos tradicionales hacia modelos basados en tareas, en los que las personas establecen los objetivos, definen las instrucciones y evalúan la calidad de los resultados, mientras que los agentes de inteligencia artificial ejecutan actividades específicas.
Asimismo, señaló que los puestos de nivel de entrada serán de los primeros en experimentar modificaciones, por lo que las organizaciones deberán replantear sus esquemas de contratación y formación de talento.
IA transformará trabajo, educación y confianza hacia 2035
Como parte de su análisis sobre el futuro de la inteligencia artificial, Sahu identificó cuatro ámbitos del tejido social que experimentarán cambios importantes hacia 2035: trabajo, aprendizaje, confianza y poder.
En el ámbito laboral, destacó que la colaboración entre personas y agentes tecnológicos modificará las responsabilidades dentro de las organizaciones. En educación, anticipó la expansión de tutores personales de IA capaces de ofrecer aprendizaje adaptado a las necesidades de cada estudiante, mientras que las credenciales profesionales darán mayor importancia a las habilidades demostradas y los portafolios de trabajo.
En materia de confianza, advirtió que el crecimiento de contenidos generados mediante inteligencia artificial incrementará la necesidad de comprobar su autenticidad. En este contexto, las marcas de agua digitales y las credenciales de procedencia de contenido podrían convertirse en estándares para identificar imágenes, videos y documentos.
Como referencia, mencionó que durante 2025 se registraron 362 incidentes relacionados con inteligencia artificial, lo que refleja la importancia de fortalecer los mecanismos de verificación y seguridad digital.
El cuarto ámbito corresponde al poder tecnológico, donde la capacidad de cómputo y el acceso a energía se convertirán en activos estratégicos para los países, ante la competencia por chips, infraestructura, electricidad y talento especializado.
De acuerdo con las cifras presentadas por el especialista, los centros de datos de inteligencia artificial ya representan una demanda de capacidad de 29.6 gigawatts (GW), lo que anticipa mayores necesidades de infraestructura para sostener el crecimiento de esta tecnología.
Manufactura y logística, entre las oportunidades para México
En cuanto a las oportunidades para México y su relación comercial con Estados Unidos, el especialista identificó sectores como manufactura avanzada, logística, servicios financieros, energía, comercio minorista y dispositivos médicos como áreas donde la inteligencia artificial tendrá aplicaciones relevantes.
En manufactura avanzada, destacó el potencial de los sistemas de visión artificial para el control de calidad, el mantenimiento predictivo de maquinaria y los gemelos digitales de plantas, herramientas que permiten supervisar y optimizar procesos industriales.
Para la logística y el comercio transfronterizo, mencionó el uso de agentes capaces de preparar documentación aduanera, anticipar los flujos de mercancías en los cruces fronterizos y optimizar rutas de transporte.
En servicios financieros, señaló oportunidades en la detección de fraudes en tiempo real, la evaluación crediticia de pequeñas y medianas empresas y el desarrollo de agentes de atención diseñados principalmente para usuarios de habla hispana.
Por su parte, el sector energético y la infraestructura tecnológica requerirán herramientas para predecir el comportamiento de las redes eléctricas, además de impulsar el ensamblaje de servidores y equipos especializados para las fábricas de inteligencia artificial.
En el comercio minorista, anticipó cambios en la administración de catálogos, detección de demanda y sistemas de pago preparados para el comercio agéntico, mientras que en salud y dispositivos médicos identificó aplicaciones en el control de calidad de fabricación, documentación clínica y asistentes de clasificación de pacientes.
Propone arquitectura empresarial para integrar inteligencia artificial
Sahu señaló que las empresas mexicanas todavía tienen un camino por recorrer para convertirse en organizaciones nativas de inteligencia artificial, lo que requiere ir más allá de implementar herramientas y replantear sus procesos de negocio.
Para ello, presentó un marco de transformación empresarial denominado AI Transfer, que propone comenzar con una evaluación de las capacidades y conocimientos existentes dentro de cada organización antes de implementar programas de capacitación.
El modelo contempla identificar el nivel de dominio tecnológico de los colaboradores y establecer rutas de desarrollo que permitan avanzar desde la observación y exploración de herramientas hasta la operación y arquitectura de soluciones de inteligencia artificial.
También planteó desarrollar una arquitectura tecnológica por capas, que permita combinar modelos avanzados de inteligencia artificial con alternativas de pesos abiertos, dependiendo de las necesidades de cada empresa.
Esta estructura contempla una primera capa de experiencias y flujos de trabajo, integrada por copilotos, aplicaciones de agentes y asistentes empresariales; una segunda de agentes y orquestación, encargada de coordinar herramientas y la comunicación entre sistemas; y una tercera de modelos, donde pueden coexistir servicios de empresas como OpenAI, Google y Anthropic con alternativas de código abierto como gpt-oss, Llama, Qwen, Mistral y Nemotron.
Las siguientes capas corresponden a datos y contexto, mediante productos de información gobernados, sistemas de recuperación y bases de conocimiento, así como a la capacidad de cómputo, que incluye regiones de nube en México, infraestructura local y dispositivos de borde.
El especialista subrayó que la seguridad, la identidad, los controles de operación, la supervisión y el control de costos deben mantenerse como elementos transversales en todos los niveles de esta arquitectura.
Asimismo, propuso adoptar un modelo híbrido en el que cada tarea sea dirigida al modelo de inteligencia artificial más económico que cumpla con los estándares de calidad requeridos, con el objetivo de optimizar recursos sin comprometer los resultados.
Sobre este último punto, advirtió que la implementación de miles de agentes dentro de una empresa también representa riesgos, debido a que estas herramientas podrían tomar decisiones de manera autónoma y generar afectaciones importantes si no cuentan con controles adecuados.
Finalmente, Sahu consideró que Monterrey tiene condiciones para consolidarse como un punto relevante de desarrollo tecnológico y transformación empresarial, no solamente para México, sino también para América Latina.
Añadió que, después de la expansión de la inteligencia artificial, la computación cuántica aplicada a esta tecnología podría convertirse en una nueva área de desarrollo durante los próximos tres o cuatro años.
