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SAP adquirirá Dremio para unificar datos de SAP y de terceros e impulsar la IA basada en agentes

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Revista Economía
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WALLDORF y AUSTIN— SAP SE (NYSE: SAP) y Dremio han anunciado hoy que SAP ha acordado adquirir Dremio, una plataforma de data lakehouse abierta y de alto rendimiento diseñada para acelerar la IA agentiva y ampliar la capacidad de SAP Business Data Cloud para combinar datos de SAP y de otros proveedores, con el fin de ejecutar de forma más eficaz cargas de trabajo analíticas y de IA en tiempo real.

No se han revelado los términos del acuerdo. La operación aún está pendiente de la aprobación de las autoridades reguladoras.

La mayoría de los proyectos de IA en las empresas no aportan valor, y no por culpa de la IA en sí, sino porque los datos subyacentes están fragmentados, encerrados en formatos propietarios y desprovistos del contexto empresarial que les da sentido. El resultado es un patrón habitual y costoso: proyectos piloto que no pueden ampliarse, una integración lenta de nuevas fuentes de datos, trabajo de ingeniería duplicado y riesgo de incumplimiento normativo cuando las organizaciones no pueden explicar cómo se llegó a una decisión basada en la IA. Dremio ayuda a eliminar esa fragmentación de datos y las fricciones en la integración. La adquisición complementará las ofertas de SAP Business Data Cloud y SAP HANA Cloud para garantizar una integración perfecta de los datos de SAP y de otras fuentes, con un alto rendimiento y un bajo coste, con el fin de acelerar el contexto preparado para la IA y el tiempo de obtención de valor.

«La IA empresarial no se estanca porque los modelos no sean lo suficientemente buenos, sino porque los datos no están preparados para los agentes de IA», ha afirmado Philipp Herzig, Chief Technology Officer de SAP SE. «Dremio elimina ese cuello de botella. En combinación con SAP Business Data Cloud, ahora podemos ayudar a los clientes a pasar de datos sin procesar y fragmentados a una inteligencia gobernada y preparada para la IA en una única plataforma abierta».

Con Dremio, SAP Business Data Cloud se convertirá en un “lakehouse” empresarial nativo de Apache Iceberg que unificará los datos de SAP y de otras fuentes para impulsar la IA agéntica a escala empresarial. Apache Iceberg es el formato de tabla abierta estándar del sector, y SAP Business Data Cloud lo admitirá de forma nativa como base. Esto significa que no será necesario mover datos ni realizar conversiones de formato. Los datos de SAP y de otras fuentes pueden coexistir en la misma base abierta, con un alcance analítico federado que abarca todas las fuentes de datos de la empresa, combinado con el motor en memoria de SAP HANA Cloud para transacciones en tiempo real y rendimiento operativo.

La plataforma lakehouse de Dremio está llamada a mejorar enormemente la rentabilidad del análisis empresarial. Carece de servidores y es elástica, escalando automáticamente al alza cuando la demanda se dispara y reduciendo su capacidad cuando esta disminuye, lo que significa que no hay que aprovisionar una capacidad fija ni se alcanza un techo de rendimiento cuando más importa.

Con Dremio, SAP ofrecerá un catálogo universal y abierto basado en Apache Polaris y en la API abierta Apache Iceberg REST Catalog. Este catálogo actúa como capa semántica y de descubrimiento de datos de SAP Business Data Cloud, proporcionando a todos los motores conectados —ya sean de SAP o de otros proveedores— un único punto de acceso a un contexto empresarial unificado: significado, relaciones, derechos de acceso y linaje de datos. Este catálogo constituirá la base del SAP Knowledge Graph, incorporando relaciones empresariales, jerarquías organizativas, clasificaciones normativas y linaje entre sistemas como propiedades nativas.

Dremio ha sido un impulsor líder de proyectos de código abierto en el núcleo de su plataforma: Apache Iceberg, Apache Polaris y Apache Arrow, y SAP está plenamente comprometida a seguir invirtiendo y dando prioridad a estas contribuciones.

Se espera que la transacción se cierre en el tercer trimestre de 2026, supeditada a las condiciones de cierre habituales, incluidas las aprobaciones de las autoridades reguladoras.

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Software as an Operation (SaaO): el nuevo modelo para acceder a un software a medida

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Revista Economía
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Por Danilo Naranjo, presidente ejecutivo de Wingsoft

Hay una pregunta que me persigue desde hace meses, y creo define el momento exacto en el que está la industria del software: si la inteligencia artificial puede construir cualquier sistema en horas, ¿por qué sigue tomando meses tener una solución funcionando en producción? No es una pregunta retórica. Es literal.

En 2025 cruzamos un umbral sin demasiada fanfarria. Claude Code de Anthropic, Codex de OpenAI, Cursor, Lovable, Bolt, v0, Replit Agent y GitHub Copilot Workspace. Cada uno, a su manera, demostró que la generación de código dejó de ser una novedad para convertirse en infraestructura. Hoy, un desarrollador con Claude Code escribe sistemas complejos en horas que antes tomaban semanas. Codex ejecuta tareas de ingeniería de forma autónoma. Lovable convierte una descripción en una aplicación deployada en minutos.

Sin embargo, el personal del consultorio dental sigue administrando las reservas en un cuaderno. La encargada del restorán anota pedidos por teléfono y la contadora independiente sigue llevando sus facturas en Excel. No son personas que no hayan oído hablar de software. Son personas que miraron las opciones disponibles y llegaron a una conclusión razonable: tener software a medida funcionando sigue siendo demasiado costoso, complejo y frágil para su realidad.

Algo no calza. La industria celebra capacidades técnicas que, en el mundo real, no han cambiado la vida de la inmensa mayoría de los negocios que las necesitan. Lo que ninguna de estas herramientas resuelve, y es lo que realmente importa, es todo lo que viene después de que el software está vivo.

El agujero que nadie nombra

Cuando se observa con atención lo que realmente resuelven las herramientas disponibles hoy, aparece un patrón incómodo.

Claude Code y Codex son extraordinarios, pero fueron diseñados para desarrolladores. Presuponen que hay alguien del otro lado que entiende qué es un repositorio, cómo configurar entornos, cómo leer errores, cómo tomar decisiones arquitectónicas. Son herramientas para amplificar a profesionales, no para reemplazarlos.

Lovable, Bolt y v0 bajaron la barra significativamente. Alguien sin conocimiento técnico profundo puede describir lo que quiere y ver algo funcionando en minutos. De hecho, hoy vemos a diseñadores, product managers, fundadores no-técnicos e incluso curiosos ocasionales lanzando productos con estas herramientas.

Al observar quiénes están teniendo éxito con este modelo, aparece un patrón: son personas con alta fluidez digital, que construyen algo para sí mismas o para un nicho que conocen profundamente, y que están dispuestas a seguir operando la herramienta cuando algo falla. Es un perfil real, y es valioso, pero no es representativo de la inmensa mayoría de los negocios que necesitan software. El dueño de la clínica dental no va a aprender Lovable. No, porque no sea capaz, sino porque el esfuerzo cognitivo de hacerlo es mayor que el valor que percibe.

Hay una observación más profunda. Los no-developers que usan estas herramientas exitosamente, por lo general construyen prototipos donde ellos mismos son el usuario principal. Muy raramente construyen sistemas que otros negocios operan en forma crítica.

Vercel y Replit van más lejos. Ofrecen hosting, observability, integración con Git, preview environments, pero siguen siendo plataformas para que desarrolladores construyan y deployen, no servicios para que negocios operen.

¿Dónde vive la data? ¿Quién administra la base de datos? ¿Cómo se autentican los usuarios? ¿Qué pasa cuando alguien no puede entrar con su contraseña a las once de la noche un domingo? ¿Quién actualiza las dependencias cuando se publica una vulnerabilidad? ¿Quién renueva el certificado SSL? ¿Qué pasa con los backups? ¿Si el servicio se cae en la hora de mayor demanda? ¿Y el cumplimiento regulatorio? ¿Quién integra el sistema de pagos? ¿Quién lo conecta con WhatsApp? ¿Quién monitorea el rendimiento? ¿Quién arregla el bug que solo aparece cuando dos usuarios reservan la misma hora al mismo tiempo?

Llevo 18 años construyendo productos de software para empresas en Latinoamérica y he observado un patrón consistente: el desarrollo inicial de un producto representa, en promedio, entre el 20 y el 30% del costo total de su vida útil. El otro 70 u 80% es operación, mantenimiento, evolución y soporte. La inteligencia artificial acaba de disrumpir el veinte por ciento. Nadie ha tocado el ochenta restante.

Software as an Operation (SaaO) es, entonces, un modelo de entrega donde software a medida que se construye, despliega, opera, mantiene, asegura y evoluciona en nombre del cliente, quien interactúa únicamente con el producto funcionando, nunca con el código, la infraestructura o el proceso de desarrollo.

SaaO no asume ningún conocimiento técnico ni alguna disposición a operar la herramienta. El canal de entrada es una llamada telefónica, un mensaje de WhatsApp, una conversación natural en el idioma del cliente. El «prompt» de SaaO no es texto, es una conversación humana. Y lo que se entrega no es una herramienta para que el cliente la use, sino un servicio que opera por él.

Empresas familiares: ¿qué pasa cuando hay más herederos que espacios de decisión?

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Revista Economía
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Según el Banco Interamericano de Desarrollo, solo el 30% de las empresas familiares en América Latina logra pasar a la segunda generación y apenas el 10% a la tercera. La cifra refleja los desafíos de gobernanza, sucesión y toma de decisiones que enfrentan estas organizaciones.

Las empresas familiares son uno de los principales motores de empleo y crecimiento en la región, de acuerdo con el Instituto de la Empresa Familiar, señala que este tipo de organización presenta más del 85% del tejido empresarial en economías de latinoamérica. Este peso económico también trae desafíos, pues a medida que las familias crecen y se incorporan nuevas generaciones, la toma de decisiones se vuelve más compleja.

Sobre este escenario, Enrique Pajuelo, representante de la Asociación de Empresas Familiares del Perú, analiza los retos que enfrentan hoy estas organizaciones. “Cuando la familia se expande, el negocio deja de ser solo una empresa para convertirse en un sistema de relaciones. Si no existen reglas claras, la toma de decisiones puede volverse lenta, emocional o incluso conflictiva.”, señala Pajuelo.

Ordenar esta dinámica dentro de la empresa familiar implica atender los siguientes puntos:

  • Fragmentación en la toma de decisiones: más voces sin estructura generan retrasos y falta de claridad estratégica.
  • Confusión de roles: no todos los familiares tienen funciones definidas, lo que puede afectar la gestión.
  • Riesgo de conflictos internos: intereses distintos entre generaciones o ramas familiares dificultan acuerdos.
  • Desalineación con el negocio: algunos herederos no están involucrados en la operación, pero sí en decisiones clave.

“La solución no pasa por excluir, sino por institucionalizar. Las familias que logran sostener sus empresas en el tiempo son aquellas que crean espacios formales de decisión y diferencian claramente propiedad, gestión y familia. Este tipo de prácticas son las que hoy se vienen impulsando también espacios de formación como AEF Academy, que se llevará a cabo el 22 de mayo  donde se abordan estos retos desde la experiencia empresarial”, añade Pajuelo.

En este contexto, ordenar la relación entre familia y empresa se ha convertido en un factor determinante para la continuidad del negocio. La implementación de directorios, protocolos familiares y órganos de gobierno permite canalizar la participación de los herederos sin comprometer la agilidad ni la visión estratégica, asegurando que el crecimiento de la familia no se convierta en un obstáculo para la sostenibilidad empresarial.

IA empresarial en Perú: cinco claves para integrarla con criterio y competir mejor

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Más del 65% de los trabajadores peruanos ya usa Inteligencia Artificial en sus tareas diarias, pero solo una minoría de empresas logra traducir esa adopción en resultados de negocio. Para Stuart Toledo, CEO de Grows, la verdadera diferencia competitiva no está en la herramienta, sino en el criterio con que se aplica.

La Inteligencia Artificial dejó de ser una conversación de innovación para convertirse en una conversación de competitividad. En Perú, el 65% de los trabajadores ya incorpora herramientas de IA en sus tareas diarias y 6 de cada 10 empresas evalúan activamente soluciones basadas en esta tecnología, según un reciente estudio IA en el Trabajo de Bumeran.

De acuerdo con Stuart Toledo, CEO de Grows, consultora ELITE Partner de HubSpot en LATAM, el reto ya no es adoptar, sino integrar con criterio.

Según el informe ¿Tu IA produce más, pero no mejor? de HubSpot, realizado a nivel LATAM, el 92% de los equipos ya emplea IA en su día a día, pero el 17% aún no logra demostrar el retorno de inversión de esta tecnología.

Cómo están aplicando la IA las empresas

La mayoría de organizaciones está usando la IA para automatizar tareas repetitivas, generar contenido, analizar datos y asistir en la atención al cliente.

El informe de HubSpot revela que, aunque el 57% de las empresas a nivel global afirma compartir datos entre sus equipos, el 65% reconoce haber perdido resultados por falta de información en momentos clave, y el 64% de los equipos dedica más de cinco horas semanales a tareas que no implican interacción directa con clientes.

El costo de no usar la IA con criterio no es solo perder eficiencia, es acumular ruido operativo, decisiones fragmentadas y una falsa sensación de transformación. “La IA no arregla la falta de foco ni reemplaza al liderazgo: amplifica lo que ya está ahí. Si los procesos están desordenados, la IA va a producir desorden más rápido. Por eso la conversación correcta no es cuánta IA tengo, sino qué tan claro tengo el modelo donde la voy a integrar”, resalta Toledo.

En ese sentido, el especialista menciona cinco claves para usar la IA para competir y decidir mejor:

  1. Simplificar antes de automatizar. Antes de incorporar la IA, conviene preguntarse ¿Qué procesos sobran? ¿Qué decisiones están mal ubicadas? y ¿Dónde se está usando talento humano para tareas que no requieren criterio?
  2. Priorizar el contexto sobre la herramienta. La mayoría de soluciones de IA tiene acceso a datos, pero no al contexto del negocio. Las organizaciones que mejor están aprovechando la IA son las que la integran a un CRM unificado, con información histórica del cliente, criterios comerciales claros y trazabilidad.
  3. Reasignar el trabajo humano hacia donde realmente importa. La IA nos da tiempo extra. Este tiempo solo es útil si se invierte en: tomar decisiones difíciles, atender problemas inesperados, tratar directamente con los clientes y dirigir a los equipos. Si después de implementar la IA los colaboradores siguen haciendo lo mismo, la ventaja conseguida será muy poca.
  4. Gobernar la IA como parte del modelo de gestión. La adopción desordenada es uno de los mayores riesgos del 2026: herramientas dispersas, prompts sin control y decisiones críticas apoyadas en sistemas sin trazabilidad. Las empresas que escalen con éxito serán las que definan criterios de uso, métricas de impacto (no de actividad), responsables claros y límites éticos.
  5. Capacitar al equipo y medir el retorno. Sin formación formal y sin métricas claras de impacto, la IA termina siendo una herramienta personal de cada colaborador, no una capacidad organizacional. Medir, formar y documentar es lo que convierte el uso individual en una cultura corporativa.

“Como ELITE Partner de HubSpot en LATAM, Grows acompaña a empresas medianas y grandes a integrar la IA dentro de sus operaciones comerciales y de servicio sin perder el criterio del negocio. El foco está en diseñar arquitecturas de CRM, automatización y RevOps donde la IA agrega valor real: contexto unificado de cliente, decisiones basadas en datos confiables y procesos rediseñados antes de ser automatizados”, añade Stuart Toledo.

Las empresas que en 2026 logren combinar adopción tecnológica con criterio estratégico serán las que abran una ventaja competitiva real frente al resto. El reto a mediano plazo es claro: la IA será más accesible y las plataformas se parecerán cada vez más entre sí. Lo que no se podrá replicar es la coherencia del liderazgo, la calidad de los datos propios y la disciplina con que cada organización decida usarlas.

Las Bambas y Ccapacmarca firman convenio social por S/ 3.6 millones en Cusco con apoyo del MINEM

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El acuerdo contempla aportes anuales de S/ 1.8 millones entre 2026 y 2027, destinados a proyectos sociales, becas, equipamiento médico y fortalecimiento institucional en comunidades de Chumbivilcas.

El proceso de diálogo promovido por el Ministerio de Energía y Minas del Perú (MINEM) permitió la firma de un convenio de cooperación interinstitucional entre la Municipalidad Distrital de Ccapacmarca y Minera Las Bambas, en la región Cusco, con el objetivo de impulsar acciones de desarrollo social en comunidades del área de influencia minera.

El acuerdo establece un aporte social voluntario de S/ 1.8 millones anuales durante los años 2026 y 2027, lo que suma una inversión total de S/ 3.6 millones destinada a iniciativas sociales, educativas y de fortalecimiento institucional en el distrito ubicado en la provincia de Chumbivilcas.

Recursos se orientarán a salud, educación y fortalecimiento local

Según lo acordado, los fondos serán utilizados para mejorar la calidad de vida de la población mediante proyectos sociales, entrega de equipos médicos, programas de becas para estudiantes y acciones de fortalecimiento de capacidades en la jurisdicción.

Asimismo, se prevé el impulso de oportunidades para jóvenes a través de prácticas preprofesionales, como parte de la estrategia de desarrollo territorial vinculada a la actividad minera en la zona.

Diálogo con comunidades permitió consensos

El proceso de negociación contó con la participación de ocho comunidades del distrito de Ccapacmarca, donde se lograron consensos orientados a asistencia técnica, fortalecimiento institucional y promoción de empleo juvenil.

La Oficina General de Gestión Social (OGGS) del MINEM tuvo un rol de acompañamiento técnico durante las mesas de diálogo, facilitando los acuerdos entre las partes involucradas.

MINEM resalta enfoque de minería con desarrollo territorial

El ministro de Energía y Minas, Waldir Ayasta, destacó que el convenio refleja un modelo de articulación entre el Estado, la empresa privada y las comunidades, orientado a generar beneficios concretos en los territorios donde se desarrolla actividad minera.

Tras la firma del acuerdo, el MINEM continuará con el acompañamiento técnico y social del proceso, supervisando el cumplimiento de los compromisos asumidos y promoviendo la articulación entre las partes.

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