Desde Tulum, México.– En paralelo a las definiciones estratégicas que marcaron el inicio de Inspire LAC 2026, la inteligencia artificial se consolidó como el eje transversal de distintas conversaciones. No solo como tendencia tecnológica, sino como un cambio profundo en la forma en que las empresas operan, toman decisiones y generan valor.
En ese contexto, Kristie Grinnell, EVP y CIO de TD SYNNEX, y Vidya Krishnan, SVP y Chief Learning Officer de la compañía, ofrecieron a ITSitio una mirada complementaria sobre el impacto de la IA en el negocio, el canal y las organizaciones. Ambas coincidieron en un punto central: la tecnología por sí sola no alcanza.
IA en todos los sectores: del hype a la aplicación concreta
Uno de los debates centrales giró en torno a dónde están hoy las mayores oportunidades de la inteligencia artificial. Para Grinnell, la respuesta es clara: todos los sectores pueden beneficiarse.
La ejecutiva explicó que industrias con gran volumen de datos o procesos estructurados, como farmacéutica o logística, tienen ventajas iniciales, pero advirtió que la IA no es exclusiva de grandes corporaciones. Incluso pequeñas empresas pueden aplicar inteligencia artificial para mejorar operaciones, tomar decisiones o optimizar recursos.
Krishnan complementó esta visión al señalar que los sectores con alta complejidad de datos y burocracia, como salud, educación o seguridad, son especialmente propensos a ser transformados. Sin embargo, destacó que el verdadero diferencial ya no está en el acceso a la tecnología, sino en cómo se utiliza para generar valor real.
El rol de las personas en la era de la IA
Más allá de la tecnología, ambas ejecutivas pusieron el foco en el factor humano. Grinnell fue contundente: el impacto de la IA depende de las personas que la aplican.
“No es qué industria va a ser transformada por la IA, sino quién tiene a las personas capaces de transformarla”, afirmó. En su visión, sin talento preparado, la tecnología no genera resultados.
Krishnan sumó que la IA está cambiando incluso la escala de los negocios, permitiendo crear compañías de alto valor con equipos reducidos. Esto abre oportunidades, pero también eleva la exigencia sobre las capacidades individuales.
En ese marco, ambas coincidieron en la necesidad de desarrollar “fluidez en IA”, que implica no solo entender la tecnología, sino incorporar habilidades, herramientas y mentalidad para aplicarla correctamente.
Grinnell explicó que este proceso requiere inversión en formación, experimentación y cultura organizacional. Pero también exige un compromiso de las personas, que deberán adaptarse a un entorno donde estas capacidades serán clave.
Datos: la base de toda estrategia de IA
Otro de los ejes centrales fue el rol de los datos, definidos como el punto de partida de cualquier iniciativa de inteligencia artificial.
Grinnell subrayó que es fundamental saber dónde está la información, si es actual, confiable y bajo qué regulaciones opera. En ese sentido, destacó la importancia de la gobernanza de datos.
También advirtió sobre los riesgos de trabajar con datos de baja calidad y la necesidad de validar tanto la información como los resultados que genera la IA.
Krishnan agregó que esto abre múltiples oportunidades para el canal, especialmente en soluciones de almacenamiento, validación, orquestación y optimización de datos. Además, destacó el crecimiento del advisory como servicio clave, ya que muchas empresas aún no saben qué necesitan ni cómo abordarlo.
Canal y especialización: de la tecnología al problema
El rol del canal también estuvo en el centro de la conversación. Para Krishnan, el primer paso es entender profundamente los problemas de negocio. “Enamorarse del problema”, recomendó, planteando que la IA no debe ser el punto de partida, sino la herramienta para resolver desafíos concretos. Este enfoque implica un cambio de lógica: pasar de vender tecnología a resolver problemas con tecnología.
Grinnell destacó iniciativas orientadas a impulsar la especialización del canal, con foco en casos de uso, industrias y tecnologías específicas. También anticipó una integración cada vez mayor entre IA, datos y ciberseguridad.
Ambas coincidieron en que la especialización es clave para competir en el nuevo escenario.
De la adopción a la escala
La comparación con el cloud fue inevitable. Krishnan recordó que muchas empresas subestimaron esa transición, lo que luego limitó su capacidad de escalar.
En el caso de la IA, el aprendizaje ya está hecho. Las compañías entienden que no se trata solo de adoptar tecnología, sino de diseñar modelos que permitan crecer y escalar rápidamente.
“El valor de la IA está en la escala”, sintetizó. Y advirtió que quienes no inviertan en capacidades y cultura quedarán rezagados.
Grinnell sumó que, a diferencia del cloud, la IA ya forma parte de la vida cotidiana, lo que acelera su adopción. Esto llevará a un escenario donde cada vez más personas no solo la utilicen, sino que también creen soluciones basadas en ella.
Una oportunidad abierta para el canal
El diagnóstico final fue claro: la mayoría de las organizaciones todavía se encuentra en etapas iniciales de adopción.
Krishnan estimó que solo una minoría está desarrollando casos avanzados, mientras que la mayoría aún construye capacidades. Grinnell fue más allá y sostuvo que muchos ni siquiera han comenzado.
Sin embargo, esto representa una oportunidad. Ambas coincidieron en que regiones como Latinoamérica pueden avanzar más rápido, aprovechando menor carga de infraestructura heredada.
En ese contexto, el mensaje para el canal fue contundente: no se trata de hacer todo ahora, sino de entender lo suficiente para tomar decisiones correctas. Porque el mayor riesgo no es equivocarse en la implementación, sino no comprender el cambio que ya está en marcha.
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