Transformando el núcleo digital en la era de la IA generativa

De la modernización a la creación de valor

por Dr. Jianmin Jin

El auge de la IA Generativa marca una nueva era de transformación corporativa (DX 2.0), que exige pasar de la mera eficiencia a la creación de valor estratégico. Sin embargo, muchas empresas se ven limitadas por la deuda técnica y los sistemas de TI heredados, lo que limita su capacidad de innovación. Este documento argumenta que la modernización tradicional de las TI ya no es suficiente. Propone una estrategia para que las organizaciones evolucionen hacia “Empresas Nativas de IA” mediante la reconstrucción integral de su núcleo digital.

El eje central de esta visión es la “Plataforma Integrada Nativa de IA”, una arquitectura de cuatro capas diseñada para la creación de valor integral:

• 1) Base Tecnológica,
• 2) Construcción de Conocimiento,
• 3) Inteligencia de Negocios y
• 4) Orquestación de IA.

Este marco permite a las empresas resolver estratégicamente la deuda técnica, alinear las TI con los objetivos de negocio y construir una ventaja competitiva sostenible en la era de la IA.

1. Evolución de las tecnologías digitales y transformación corporativa: camino hacia la era de la IA generativa

En las últimas dos décadas, los rápidos avances en las tecnologías digitales han transformado radicalmente la naturaleza misma de los negocios. Partiendo de sistemas locales centrados en la infraestructura central y las intranets, la base tecnológica se ha expandido para incluir la movilidad, la nube, la cadena de bloques, el big data y la IA. Desde 2023, la aparición de la IA generativa y la IA agente ha acelerado esta transformación, impulsando a las empresas a evolucionar a una velocidad y escala sin precedentes.

La transformación corporativa también ha madurado, progresando desde los esfuerzos iniciales centrados en la eficiencia operativa hasta una transformación digital integral de toda la empresa, que implica el rediseño de las estructuras organizativas, los procesos de toma de decisiones e incluso los modelos de negocio.

En el centro de esta evolución se encuentra la modernización de las TI, cuya importancia sigue creciendo. Más que una simple actualización tecnológica, la modernización de las TI exige reconstruir las bases digitales para que sean flexibles, ágiles y escalables, a la vez que impulsa cambios en los procesos de negocio, las capacidades de la fuerza laboral y la cultura corporativa. Es crucial que esta modernización avance hacia una plataforma de creación de valor acorde con la era de la IA generativa.

Además, en respuesta a desafíos apremiantes como la aceleración de los ciclos de desarrollo y la escasez de talento, el aprovechamiento de la IA generativa y agente se ha convertido en un pilar estratégico de la modernización de TI. Al aplicar la IA al desarrollo de sistemas y la automatización de procesos, las organizaciones pueden lograr una transformación de alta calidad a pesar de la escasez de recursos.

La siguiente cronología (Tabla 1) resume esta progresión de la innovación tecnológica y la transformación corporativa. Aprovechando este impulso, este documento explora la reconstrucción de las bases empresariales y la creación de nuevo valor en la era de la IA generativa. Su objetivo es servir de guía para la planificación estratégica con visión de futuro en el panorama actual, en rápida evolución.

Tabla 1 Evolución de la transformación empresarial y la tecnología

2. Deuda técnica y modernización de TI: cómo evitar la trampa de la productividad y sentar las bases para la creación de valor

Las tecnologías digitales permean ahora todos los aspectos de las empresas, convirtiendo la transformación digital (DX) en un pilar central de la estrategia corporativa. Se estima que la tecnología empresarial representa hasta el 71% del valor derivado de la transformación empresarial(1). En particular, la aparición de la IA generativa ha alterado radicalmente la velocidad y la profundidad de la transformación que ahora se espera de las empresas. Sin embargo, muchas organizaciones aún dependen de entornos de TI obsoletos, lo que frena la transformación. Para impulsar un cambio significativo, las empresas deben comenzar por replantear y modernizar profundamente sus bases digitales: lo que denominamos modernización de TI.

La deuda técnica(2), a menudo incorporada en sistemas heredados, genera costos de mantenimiento crecientes, innovación lenta, respuesta lenta al cambio y una integración deficiente con tecnologías emergentes como la IA generativa. Estos factores generan “costos invisibles” que minan el retorno de la inversión en transformación, convirtiendo lo que antes era un problema de TI en un desafío fundamental para la competitividad empresarial.

Los esfuerzos tradicionales de modernización de TI se han centrado principalmente en la migración técnica (actualización de código e infraestructura). Sin embargo, esto por sí solo ya no es suficiente para impulsar la agilidad y la innovación. Lo que ahora se requiere es una reinvención holística que abarque no solo la tecnología, sino también los métodos de desarrollo, las arquitecturas, los procesos, las estructuras organizativas y el talento. Implementar IA generativa sin estar preparado para la IA puede ser contraproducente, lo que resulta en una menor productividad(3).

En este contexto, el uso de IA generativa en la modernización de TI está cobrando relevancia. Empresas globales líderes, como Morgan Stanley(4), Toyota Systems y Fujitsu(5), un importante banco y Accenture(6), y un importante fabricante de automóviles e IBM(7), están aprovechando la IA generativa para la conversión de código, la documentación automatizada y el soporte de pruebas. Estos esfuerzos han generado reducciones significativas en el trabajo manual y han acelerado los plazos de transformación (véase la Tabla 2).

Tabla 2 Casos de uso de IA generativa en la modernización de TI

El uso de la IA generativa también se está expandiendo más allá de las finanzas y la manufactura, al sector público, incluyendo a los gobiernos locales(8). Además, la aparición de sistemas autónomos multiagente, o IA agéntica, está comenzando a redefinir lo que es posible. Se espera que estos agentes inteligentes sirvan como poderosos facilitadores de una modernización más rápida, económica y efectiva. Pruebas de concepto han demostrado que la IA generativa por sí sola puede reducir los plazos de modernización en aproximadamente un 20%, mientras que la IA agéntica puede reducirlos hasta en un 50%, impulsando drásticamente la velocidad y la productividad(9).

Dicho esto, la modernización de TI no debe convertirse en un fin en sí misma, centrada estrictamente en la traducción de código o la productividad técnica. El verdadero objetivo es construir una base que respalde la transformación empresarial sostenida y desbloquee la creación de valor a largo plazo en la era impulsada por la IA.

3. Reconstruyendo las bases empresariales para la era de la IA generativa: más allá de la modernización de TI hacia la creación de valor estratégico

A medida que la IA generativa se adopta a gran escala, la transformación digital empresarial está entrando en una nueva fase. Las iniciativas tradicionales de DX (DX 1.0) se han centrado principalmente en la digitalización y automatización de los procesos empresariales para mejorar la eficiencia operativa.
Tecnologías como RPA, computación en la nube y análisis de datos, junto con la IA basada en reglas o impulsada por aprendizaje automático, han desempeñado un papel central en estos esfuerzos.

En contraste, la DX 2.0, impulsada por la IA generativa y agente, exige una transformación más fundamental. Requiere que las organizaciones reexaminen sus modelos de negocio, estructuras organizativas e incluso su propósito central y fuentes de ventaja competitiva.

Para aclarar este cambio, la Tabla 3 describe las diferencias clave entre DX 1.0 y DX 2.0 en múltiples dimensiones. Cabe destacar que la transición no es solo tecnológica, sino también organizativa y estratégica. En DX 2.0, la IA desempeña un papel central en la toma de decisiones y los procesos creativos, trabajando junto con las personas, o en algunos casos, de forma autónoma, para impulsar la transformación de toda la empresa. El impacto va más allá de las operaciones e influye en los valores corporativos y en la naturaleza misma de cómo las empresas compiten y crean valor.

Tabla 3 Evolución de la Transformación Digital: De DX 1.0 a DX 2.0

A la luz de este cambio, el rol de la modernización de TI también debe redefinirse. Ya no es suficiente simplemente reemplazar los sistemas heredados o actualizar la infraestructura. Las organizaciones ahora deben construir una base de próxima generación: una que sea ágil, escalable, basada en datos y capaz de respaldar la innovación continua y la creación de valor estratégico en la era de la IA.

Para ayudar a las organizaciones a evaluar su posición actual y dirección futura, el autor propone una matriz de dos ejes (Figura 1) que mapea la madurez tecnológica (TI heredada a TI modernizada) contra la madurez de DX (de DX 1.0 a DX 2.0). Hoy en día, muchas empresas aún se encuentran en los cuadrantes inferior o superior izquierdo. Para competir en la era de la IA generativa, deben apuntar a la parte superior derecha, donde la infraestructura modernizada y la transformación estratégica impulsada por IA están completamente alineadas.

Figura 1 Evolución estratégica de las fundaciones empresariales en la era GenAI

La IA generativa no es solo otra tecnología emergente, sino una fuerza que desafía los cimientos de la estrategia empresarial. Por ello, las organizaciones deben pasar de un enfoque defensivo de TI a un replanteamiento proactivo y centrado en el valor de sus cimientos empresariales. Esta es la única manera de mantener la relevancia, la agilidad y el crecimiento en la era que se avecina.

4. Sentando las bases para la creación de valor: principios y modelo de las plataformas nativas de IA

Fujitsu reconoce que los métodos tradicionales y aislados de integración de sistemas son inadecuados para abordar la creciente complejidad de los desafíos de gestión, que se han vuelto cada vez más difíciles de abordar utilizando enfoques convencionales y aislados. En respuesta, Fujitsu enfatiza la importancia de permitir que las organizaciones evolucionen continuamente sus negocios y operaciones mediante el aprovechamiento activo de los datos y la IA. Para respaldar esta transformación, Fujitsu propone Enterprise Agentic Foundation, una plataforma empresarial autónoma diseñada para maximizar el valor de los datos y la IA a través de la transformación empresarial impulsada por agentes, la modernización de TI y la seguridad integrada en todas las operaciones (10).

Basándose en esta propuesta, el autor sostiene que en cualquier industria donde la modernización de TI sea imperativa, evolucionar hacia una empresa nativa de IA, una que considere la IA no solo como una herramienta, sino como un impulsor central de la creación de valor, requiere una redefinición de las plataformas integradas que respaldan las actividades multifuncionales e intensivas en conocimiento. Para ello, el autor propone un marco arquitectónico de cuatro capas que va más allá del modelo tradicional IaaS/PaaS/SaaS centrado en TI, integrando tecnología, conocimiento, operaciones y orquestación de manera orgánica y cohesiva.

Plataforma integrada nativa de IA: arquitectura de cuatro capas

Esta plataforma se compone de cuatro capas interrelacionadas, cada una diseñada para funcionar orgánicamente para respaldar la escalabilidad, la integración de conocimientos, la optimización del negocio y la toma de decisiones en toda la empresa (ver Figura 2).

Figura 2 Diagrama de configuración de la plataforma integrada de IA nativa

1) Capa de base tecnológica

Esta capa proporciona una infraestructura de TI escalable y confiable para toda la empresa, que incluye la nube, redes, seguridad, gestión de identidades y procesamiento en el borde. Actúa como la columna vertebral operativa que permite una implementación y reutilización flexibles en las capas superiores.

2) Capa de construcción del conocimiento

Esta capa integra y estructura documentos internos y conocimiento específico del dominio, aprovechando grandes modelos de lenguaje (LLM) y grafos de conocimiento para impulsar el aprendizaje continuo y el intercambio de conocimientos. También alberga agentes generativos de propósito general, como la IA de soporte legal y los asistentes de generación de indicaciones.

3) Capa de inteligencia empresarial

Centrada en áreas de negocio como la planificación de productos, la interacción con el cliente, el marketing y la gestión de inventario, esta capa alberga escenarios de IA especializados y clústeres de agentes. Permite la gestión de KPI específicos del dominio, manteniendo la flexibilidad para adaptarse a la innovación de primera línea y al contexto operativo.

4) Capa de orquestación de IA

Esta capa, que actúa como centro de mando para la optimización empresarial, gestiona la colaboración entre agentes, el control del flujo de datos, la integración de la experiencia del usuario y el soporte de decisiones. A medida que la IA agéntica continúa evolucionando, esta capa desempeñará un papel cada vez más crucial como la “cadena de mando inteligente” de la empresa.

Modelo operativo de plataforma: equilibrio entre estandarización y flexibilidad

La estructura de cuatro niveles propuesta no es simplemente una separación técnica de funciones: también sirve como un marco eficaz para aclarar la gobernanza y la responsabilidad operativa en toda la organización.

• Capas 1 y 2 (Fundamento tecnológico y construcción del conocimiento)

Estas capas están diseñadas para inversiones y operaciones centralizadas en toda la empresa, con énfasis en la rentabilidad, la calidad constante y la seguridad sólida.

• Capa 3 (Inteligencia Empresarial)

Esta capa permite la utilización descentralizada del conocimiento y el desarrollo de aplicaciones por parte de unidades de negocio individuales y equipos de primera línea, lo que garantiza agilidad y capacidad de respuesta a las necesidades locales.

• Capa 4 (Orquestación de IA)

Esta capa proporciona coordinación a nivel empresarial, lo que permite la ejecución y optimización estratégica mediante la orquestación interfuncional y el control inteligente.

En conjunto, esta estructura apoya tanto la alineación estratégica descendente como la innovación ascendente, lo que la convierte en un factor clave para escalar la adopción de la IA en toda la organización.
Además, funciona como una base común para el aumento de la productividad al aprovechar la IA generativa y agente, en total sintonía con los objetivos de modernización de TI, que constituyen el punto de partida de este documento.

Implicaciones para la modernización de TI

La arquitectura de plataforma de cuatro capas propuesta en este documento sirve no solo como base para mejorar la productividad mediante el uso de IA generativa y agente en la modernización de TI, sino también como marco estratégico para guiar la renovación y el diseño de sistemas. Las siguientes son implicaciones clave:

• Resolución gradual de la deuda técnica

Al aprovechar una plataforma fundamental compartida, las organizaciones pueden racionalizar y consolidar progresivamente sistemas de TI heredados fragmentados, lo que permite una transición realista y gradual para alejarse de los entornos obsoletos.

• Optimización de inversiones y operaciones a nivel empresarial

La estandarización de la infraestructura y las plataformas de conocimiento en toda la organización ayuda a eliminar inversiones redundantes, al tiempo que mejora la eficiencia operativa y la consistencia en la calidad.

• Priorización estratégica de los objetivos de modernización

En lugar de buscar una revisión a gran escala, las empresas pueden concentrar estratégicamente sus recursos en áreas directamente vinculadas con la creación de valor, guiadas por una visión prospectiva de la utilización de la IA.

• Alineación entre la renovación de TI y la transformación empresarial

Posicionar la modernización de TI como base para la inteligencia empresarial y la orquestación empresarial permite que las actualizaciones tecnológicas se traduzcan más directamente en resultados comerciales tangibles.

Al adoptar estas perspectivas, la modernización de TI evoluciona más allá de la renovación de la infraestructura y se convierte en un motor de transformación estratégica estrechamente alineado con la creación de valor empresarial.

5. Más allá de la modernización: trazando juntos el camino hacia la IA nativa

El auge de la IA generativa está transformando radicalmente la forma en que las organizaciones crean valor. A lo largo de este documento, hemos explorado cómo la modernización de TI puede sentar las bases de una transformación más amplia: hacia un futuro marcado por la aspiración de convertirse en una empresa nativa de IA, construida sobre una plataforma unificada para la creación de valor.

Abordar la deuda técnica y establecer una infraestructura compartida para el conocimiento y el uso de datos ya no es responsabilidad exclusiva de los departamentos de TI. Representa un cambio estratégico: la construcción de una nueva base para la creación de valor a nivel empresarial, que permita a las organizaciones adaptarse al cambio y crecer de forma sostenible con la sociedad.

El camino será diferente para cada organización. Sin embargo, cuando los líderes articulan una visión clara e involucran a los equipos mediante un diálogo abierto, fomentan las condiciones para que una organización aprenda, evolucione y actúe con autonomía.

Ahora es el momento de mirar más allá de la modernización, no solo para actualizar los sistemas, sino para reimaginar lo que es posible. El camino para convertirse en una empresa nativa de IA será exclusivamente suyo, y comienza no solo con la tecnología, sino con las decisiones que toman sus empleados y sus líderes.

Referencias

(1) Aamer Baig, et al. (abril de 2023) “Romper el círculo vicioso de la deuda técnica para modernizar su negocio”
(2) La deuda técnica se refiere a un estado en el que priorizar la velocidad de desarrollo actual resulta en trabajo o costos adicionales en el futuro.
(3) Joel Becker, et al. (julio de 2025) “Medir el impacto de la IA de principios de 2025 en la productividad de los desarrolladores de código abierto experimentados”
(4) Alice Tecotzky (1 de julio de 2025) “Un equipo de ingenieros le ahorró a Morgan Stanley más de 280.000 horas este año. El banco dice que su herramienta no aceptará trabajos”.
(5) Comunicado de prensa de Fujitsu (24 de octubre de 2024) “Fujitsu y Toyota Systems Corporation logran una reducción del 50% en el tiempo de actualización del sistema central utilizando IA generativa”
(6) Alvaro Ruiz, et al. (29 de abril de 2024) “Modernización del core bancario: Desbloqueo de código heredado con IA generativa”
(7) Faisal Nazir, et al. (4 de marzo de 2025) “IBM y AWS: Aceleración de la modernización de código con IA generativa para la automoción”. El código REXX (Restructured Extended Executor) se refiere al código de programa escrito en un lenguaje de programación conciso y flexible desarrollado por IBM, ampliamente utilizado en mainframes de IBM.
(8) JULIAN KING, et al. (9 de junio de 2025) “CÓMO GENAI ESTÁ REESCRIBIENDO LAS REGLAS DE LA MODERNIZACIÓN DE LA TECNOLOGÍA TRADICIONAL”
(9) Aaron Bawcom, et al. (Diciembre de 2024) “IA para la modernización de TI: Más rápido, más económico, mejor”
(10) Comunicado de prensa de Fujitsu (26 de junio de 2025) “La consultoría Uvance Wayfinders de Fujitsu permite a los clientes desarrollar las bases empresariales aprovechando los datos y la IA”.
Además, el Laboratorio de Investigación de IA de Fujitsu (Dr. Hiromichi Kobashi, Director Sénior de Proyectos) propone el concepto de una “Plataforma de Agentes de IA Empresarial” que permite la colaboración entre agentes de IA de diferentes empresas. Esta iniciativa, que visualiza un futuro donde los agentes multi-IA cooperan a través de las fronteras corporativas, se enmarca desde la perspectiva de “pasar de la orquestación a la colaboración”.

Fuente: https://global.fujitsu/en-us/insight/tl-genai-modernization-20251010