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El cofundador de Databricks en TechCrunch Disrupt 2026: qué es lo que frustra los acuerdos de IA en el ámbito empresarial
Las grandes empresas no rechazan la IA, sino la inestabilidad operativa.
Este cambio es algo que muchos fundadores siguen sin comprender, y se está convirtiendo en una realidad determinante que separa a las empresas de IA empresarial que crecen de aquellas que se estancan tras el impulso inicial.
Durante los últimos años, las startups de IA se han beneficiado de un mercado impulsado por la experimentación. Una demostración sólida, un modelo impresionante y una visión potente solían bastar para despertar el interés de las grandes empresas, poner en marcha programas piloto y generar entusiasmo entre los inversores.
Pero la IA empresarial está entrando en una nueva fase, en la que las empresas ya no se preguntan si la IA es emocionante, sino si es seguro implementarla a gran escala.
En TechCrunch Disrupt 2026, que tendrá lugar del 13 al 15 de octubre en el Moscone West de San Francisco, Arsalan Tavakoli-Shiraji, cofundador y vicepresidente sénior de ingeniería de campo de Databricks, analizará este cambio durante su sesión en el AI Stage titulada «La empresa no está rota. Tus suposiciones al respecto sí lo están».
Créditos de la imagen: TechCrunch
Disrupt reunirá a más de 10 000 fundadores, inversores y operadores para explorar las tecnologías y las presiones operativas que están redefiniendo la forma en que se crean y crecen las empresas. A lo largo de tres días, el evento contará con más de 250 sesiones repartidas en seis escenarios, dirigidas por líderes tecnológicos que están marcando el rumbo del sector en la actualidad.
Explora las sesiones del escenario «Disrupt AI Stage». Los descuentos en las entradas de hasta 410 dólares finalizan el 29 de mayo a las 23:59 h (hora del Pacífico). Inscríbete aquí.
La fase piloto nunca fue la parte difícil
El mercado de la IA empresarial está repleto de proyectos piloto exitosos que nunca llegaron a materializarse en implementaciones reales. No porque la tecnología fallara, sino porque la organización no pudo asumir las consecuencias operativas de su adopción.
La realidad a la que deben enfrentarse los fundadores es que los proyectos de las startups de IA rara vez fracasan porque el modelo no haya rendido lo suficiente. Fracasan porque la empresa perdió la confianza en lo que implicaría la implementación.
Esa es la brecha que la sesión de Tavakoli-Shiraji pretende explorar. La mayoría de las empresas no se limitan a evaluar si un producto de IA funciona; evalúan:
El riesgo de implementación. La complejidad de la gobernanza. La alteración de los flujos de trabajo. La sobrecarga de la infraestructura. Los riesgos de cumplimiento normativo. La confianza organizativa.Un producto de IA puede funcionar excepcionalmente bien en un entorno controlado y, aun así, fracasar comercialmente si su implementación genera inestabilidad dentro de la empresa.
Esta distinción es importante para los fundadores, ya que muchas startups de IA siguen optimizando para el resultado equivocado. Están desarrollando sus productos pensando en el entusiasmo inicial, en lugar de en la adopción operativa a largo plazo. Y las empresas se están volviendo mucho más rigurosas a la hora de reconocer la diferencia.
Inscríbete en Disrupt para descubrir cómo los líderes de IA empresarial evalúan qué es lo que realmente sobrevive más allá de la fase piloto. Asegúrate un descuento de hasta 410 $ en tu entrada si te inscribes antes del 29 de mayo a las 23:59 h (hora del Pacífico).
La IA empresarial se está convirtiendo en un reto de confianza operativa
Las startups de IA que están ganando terreno dentro de las grandes organizaciones comparten cada vez más un rasgo común: reducen la incertidumbre.
Se integran de forma más fluida en los sistemas existentes, generan menos fricciones en los flujos de trabajo y son más fáciles de gestionar, de explicar internamente y de generar confianza a largo plazo.
Puede que esto suene menos emocionante que las demostraciones revolucionarias o las comparativas de modelos, pero se está convirtiendo rápidamente en la diferencia entre las startups de IA que llaman la atención y las que generan ingresos duraderos.
El mercado está madurando. Los compradores empresariales ahora se plantean preguntas diferentes:
¿Qué ocurre tras la implementación? ¿Qué grado de cambio operativo se requiere? ¿Cómo afecta esto a la gobernanza? ¿Pueden los equipos adoptar esto de forma realista a gran escala? ¿Qué ocurre cuando el modelo falla?Esas preocupaciones ya no son secundarias. En muchas organizaciones, se han convertido en un factor clave para la propia decisión de compra. Para los fundadores de empresas de IA que venden a grandes empresas, esta sesión desglosa qué es lo que realmente impulsa la adopción una vez finalizada la fase piloto. Echa un vistazo a los detalles de la sesión y ahorra 410 $ en tu entrada para descubrir qué debes priorizar a la hora de ganar terreno en los acuerdos de IA con grandes empresas.
Por qué Tavakoli-Shiraji ve el mercado de forma diferente
Tavakoli-Shiraji aporta una perspectiva excepcionalmente relevante a este debate, ya que su trayectoria abarca tanto la estrategia empresarial como la arquitectura de sistemas profundamente técnica.
Antes de incorporarse a Databricks, fue director asociado en McKinsey & Company, donde asesoraba a empresas, proveedores de tecnología y organizaciones del sector público sobre computación en la nube, TI de última generación y estrategia de transformación empresarial. Además, obtuvo un doctorado en Informática por la Universidad de California en Berkeley, centrado en redes y sistemas distribuidos.
Esa perspectiva resulta valiosa para las startups, ya que el éxito de la IA empresarial depende cada vez más de algo más que de una ingeniería sólida. Los fundadores deben comprender ahora cómo los sistemas técnicos interactúan con el comportamiento organizativo, las realidades de la infraestructura, los procesos de adquisición, las cuestiones de gobernanza y el riesgo operativo.
Las startups que triunfen en el ámbito de la IA empresarial en los próximos años no serán necesariamente aquellas que cuenten con los modelos más avanzados. Podrían ser aquellas que mejor comprendan cómo las empresas asimilan realmente el cambio.
Ese es el tipo de presión operativa que Tavakoli-Shiraji y otros ponentes del escenario dedicado a la IA en Disrupt analizarán. Presentado por Google Cloud, este escenario analiza cómo los agentes de IA y la IA generativa están transformando el SaaS, la adopción empresarial, la economía del software, la seguridad y la infraestructura operativa —incluida la sesión de Tavakoli-Shiraji sobre por qué el éxito de la IA empresarial depende cada vez más de la confianza operativa y no solo del rendimiento técnico—.
En este escenario, los fundadores descubrirán cómo y por qué el enfoque está pasando de la novedad de la IA a los retos del mundo real que plantean la implementación, la gestión y el escalado de los sistemas de IA en organizaciones reales.
Quedan dos días para aprovechar las perspectivas sobre la IA empresarial
Explora el programa de Disrupt y descubre cómo los fundadores, inversores y responsables empresariales están gestionando la próxima fase de la adopción de la IA. Inscríbete antes del 29 de mayo a las 23:59 h (hora del Pacífico) para ahorrarte hasta 410 dólares en tus pases.
Créditos de la imagen: Slava Blazer Photography / Flickr (se abre en una nueva ventana)
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