El vicepresidente ejecutivo de Infosys abre nuevas vías en la adopción de la IA y la colaboración con OpenAI

Balakrishna (Bali) D.R., vicepresidente ejecutivo y director de Servicios Globales de IA y Sectores Industriales en Infosys

Balakrishna (Bali) D.R., vicepresidente ejecutivo de Infosys, habla sobre lo que diferencia a las empresas que adoptan con éxito la IA de aquellas que tienen dificultades para escalar, y sobre la colaboración de la empresa con OpenAI

La adopción de la IA en las empresas está yendo más allá de la fase experimental, pero muchas organizaciones siguen atrapadas entre proyectos piloto prometedores y el reto de generar un valor empresarial cuantificable.

La fragmentación de los datos, los sistemas heredados, la evolución de la gobernanza y la falta de claridad sobre la titularidad pueden impedir que las iniciativas de IA avancen hacia una transformación sostenida, lo que hace que la disciplina operativa sea tan importante como el acceso a modelos avanzados.

En este artículo, Balakrishna (Bali) D.R., vicepresidente ejecutivo y director de Servicios Globales de IA y Sectores Verticales de Infosys, analiza qué diferencia a las empresas que han adoptado con éxito la IA de aquellas que tienen dificultades para escalarla, y profundiza en la colaboración estratégica de Infosys con OpenAI.

¿Por qué tantas organizaciones siguen teniendo dificultades para ampliar la IA más allá de los proyectos piloto?

Muchas organizaciones no tienen dificultades porque los modelos de IA sean deficientes, sino porque las bases de la empresa deben mejorar. Con demasiada frecuencia, la IA comienza como un conjunto de proyectos piloto prometedores, pero los datos subyacentes están fragmentados, los sistemas heredados son difíciles de integrar, la gobernanza aún está en evolución y la responsabilidad sobre los resultados no está clara. Eso es lo que crea el «purgatorio de los proyectos piloto».

Nuestra propia investigación lo deja claro. El «Infosys AI Business Value Radar», que encuestó a altos ejecutivos de más de 3.200 organizaciones de todo el mundo, reveló que solo alrededor del 20 % de los casos de uso de la IA están alcanzando la mayoría o la totalidad de sus objetivos empresariales, y que una quinta parte de todas las implementaciones no generan ningún valor o se cancelan tras su puesta en marcha.

La lección es sencilla: ampliar la IA requiere un modelo operativo, no un modelo de laboratorio. Se necesita el respaldo empresarial, bases de datos modernas, límites claros y casos de uso vinculados al crecimiento de los ingresos, la optimización de costes o la reducción de riesgos. De lo contrario, los proyectos piloto siguen siendo interesantes, pero nunca llegan a ser significativos.

¿Qué diferencia a quienes adoptan con éxito la IA de quienes se quedan atrás?

Las organizaciones que van por delante tratan la IA como un programa de transformación a nivel de dirección ejecutiva, en lugar de como una serie de experimentos aislados. Alinean a los líderes en torno a una estrategia empresarial clara, invierten desde el principio en la preparación de los datos y en una arquitectura moderna, y establecen un marco de gobernanza antes de intentar industrializar los casos de uso. Y lo que es igual de importante, rediseñan los flujos de trabajo en lugar de limitarse a superponer la IA sobre procesos defectuosos.

Con demasiada frecuencia, la IA comienza como un conjunto de proyectos piloto prometedores, pero los datos subyacentes están fragmentados

Balakrishna (Bali) D.R., vicepresidente ejecutivo y director de Servicios Globales de IA y Sectores Industriales en Infosys

El estudio de McKinsey sobre 2025 resulta útil en este sentido: las empresas con un alto rendimiento en IA son casi tres veces más propensas a rediseñar los flujos de trabajo y tres veces más propensas que sus homólogas a estar totalmente de acuerdo en que los altos directivos de su organización demuestran responsabilidad y compromiso con sus iniciativas de IA. Las organizaciones con un alto grado de madurez son más propensas a mantener las iniciativas de IA en producción durante tres años o más, lo que indica que están construyendo para generar valor sostenido, no proyectos piloto efímeros.

En la práctica, las empresas más exitosas también cuentan con el apoyo de su plantilla. Invierten en la gestión del cambio, en la familiarización con la IA y en modelos operativos que incluyen la intervención humana, de modo que la confianza crezca a la par que la adopción. La línea divisoria ya no es el acceso a la IA, sino la disciplina necesaria para ponerla en práctica.

¿Cómo ayudará la colaboración entre Infosys y OpenAI a las organizaciones a convertir los experimentos de IA en resultados empresariales cuantificables?

Lo que confiere importancia estratégica a la colaboración entre Infosys y OpenAI es que se trata de un modelo operativo para liberar el valor de la IA a gran escala. La colaboración combina los modelos de vanguardia de OpenAI con Topaz Fabric de Infosys para ayudar a nuestros clientes a pasar de la fase experimental a una implementación práctica y responsable, y a obtener resultados empresariales cuantificables.

Las áreas de interés iniciales incluyen la ingeniería de software, la modernización de sistemas heredados, la automatización DevOps, el comercio electrónico y otros ámbitos impulsados por la ingeniería. Esto es importante porque se trata de áreas en las que las empresas suelen poder medir el valor en términos de una mayor productividad en ingeniería, una entrega más rápida y una reducción del tiempo de comercialización.

Igualmente importante es que la colaboración se presenta centrada en la gobernanza empresarial y la implementación responsable, y no como un aspecto secundario. Para los clientes, esto significa combinar una capacidad de modelización de primer nivel con la experiencia de Infosys en el sector, su capacidad de ejecución a gran escala y su experiencia en modernización. En otras palabras, el objetivo no es simplemente añadir IA a los flujos de trabajo, sino rediseñarlos para que la IA pueda ofrecer resultados empresariales cuantificables.

Estadísticas clave

• 3.240: número de organizaciones encuestadas por el «AI Business Value Radar» de Infosys en 132 casos de uso de la IA
• 19 %: proporción de casos de uso de IA que cumplen todos sus objetivos empresariales (Infosys)
• Un 60 % más rápido: Infosys utilizó un enfoque centrado en la IA para modernizar casi tres millones de líneas de código heredado para una empresa global de alquiler de coches, completando la transformación un 60 % más rápido
• 3 veces más probable: McKinsey descubrió que las empresas con un alto rendimiento en IA son casi tres veces más propensas a rediseñar fundamentalmente los flujos de trabajo que otras organizaciones

Infosys ha establecido recientemente una colaboración estratégica con OpenAI

¿Cómo está cambiando la IA el desarrollo y la modernización del software?

La IA está cambiando el desarrollo de software de dos maneras a la vez: reduce el esfuerzo necesario para las tareas de ingeniería rutinarias, al tiempo que amplía el alcance de lo que los equipos de ingeniería pueden modernizar y transformar. Estamos observando un claro valor añadido en la generación de código, la documentación, las pruebas, la depuración, la revisión de código y la transformación de sistemas heredados, pero el cambio más significativo es que los ingenieros pueden dedicar más tiempo a la arquitectura, la integración, la resiliencia y la lógica de negocio.

En una empresa líder mundial en alquiler de coches, utilizamos un enfoque centrado en la IA para acelerar la transformación de sistemas heredados. Analizamos casi tres millones de líneas de código heredado con modelos de lenguaje grandes (LLM) multimodales para extraer la lógica de negocio fundamental y modernizarla en una plataforma escalable basada en la nube un 60 % más rápido. Este enfoque redujo los costes de alojamiento, aumentó la reutilización de las capacidades de negocio en todos los canales y creó una base escalable para la futura modernización y automatización.

Nuestras colaboraciones con empresas nativas de IA e hiperescaladores apuntan todas en la misma dirección: la ingeniería asistida por IA está pasando de ser un apoyo aislado a la programación a convertirse en una entrega de software de extremo a extremo y en la modernización de los sistemas heredados. Esto eleva el listón para el talento en ingeniería, pero también potencia el papel de los ingenieros a la hora de generar resultados empresariales.

Lo que hace que la colaboración entre Infosys y OpenAI sea estratégicamente importante es que se trata de un modelo operativo para aprovechar el valor de la IA a gran escala

Balakrishna (Bali) D.R., vicepresidente ejecutivo y director de Servicios Globales, IA y Sectores Industriales en Infosys

¿Qué definirá la próxima fase de la adopción de la IA en las empresas?

La siguiente fase vendrá definida por la orquestación. Estamos pasando de las interfaces de chat y los copilotos aislados a agentes de IA, modelos especializados y sistemas para toda la empresa capaces de razonar, coordinarse y actuar en todos los flujos de trabajo.

Pero el éxito no vendrá solo de la autonomía. Vendrá de la combinación de agentes con ingeniería de contexto, acceso a datos regulado, infraestructuras modernizadas y una clara responsabilidad humana. Por eso creo que las organizaciones ganadoras serán aquellas que construyan ecosistemas de IA multimodelo y de confianza, en lugar de apostar por una única herramienta o proveedor.

Hemos tenido clara esta dirección desde el principio. Topaz Fabric está diseñado para unificar modelos, datos, agentes y flujos de trabajo, mientras que nuestro ecosistema de socios más amplio —que abarca desde el silicio hasta las aplicaciones— refleja un enfoque deliberadamente abierto y modulable.

Los datos del sector apuntan en la misma dirección. Se está observando un creciente interés por la IA basada en agentes, pero su escalabilidad profunda sigue siendo limitada. El Foro Económico Mundial sostiene que la confianza y la gobernanza son las verdaderas limitaciones para su adopción; otros informes muestran que la IA se está volviendo asequible y más accesible, lo que significa que la ventaja competitiva provendrá cada vez más de la ejecución, no del acceso. La siguiente fase de la IA empresarial se centrará, por lo tanto, menos en la experimentación y más en el rediseño de la propia empresa.

Socios clave de Infosys en IA

• OpenAI: socio estratégico para la transformación de la IA empresarial, incluyendo ingeniería de software, modernización de sistemas heredados e IA agentiva.
• Microsoft: socio en Azure, Azure OpenAI Service y soluciones empresariales basadas en IA.
• NVIDIA: Colaboración centrada en la infraestructura de IA, los modelos, las plataformas y la implantación de la IA empresarial.
• Google Cloud: socio que respalda soluciones de IA generativa a través de las tecnologías de Google Cloud e Infosys Topaz.
• AWS: Colaboración que combina Infosys Topaz con las capacidades de IA de AWS para acelerar la adopción en las empresas.