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Lexica Perspectives


Nadia Huebra, CEO y cofundadora de Lexica, participó en el pódcast En los Zapatos de un CISO, de Password Consulting Services, para conversar sobre los desafíos de implementar inteligencia artificial en las empresas, los riesgos de la automatización y el papel de la IA semántica y determinista en la construcción de sistemas inteligentes confiables.


La inteligencia artificial está transformando la manera en que las organizaciones trabajan, analizan información y toman decisiones. Pero a medida que evoluciona de generar respuestas a ejecutar acciones, surge una pregunta fundamental: ¿cómo garantizar que esas acciones respondan al conocimiento, las reglas y los criterios del negocio?


Este fue uno de los temas centrales de la conversación entre Nadia Huebra y John Anderson P. Peña, en un nuevo episodio del pódcast En los Zapatos de un CISO, publicado el 20 de octubre de 2026.


No toda la inteligencia artificial funciona de la misma manera

Aunque los modelos de lenguaje han popularizado la inteligencia artificial, representan solo una parte de un campo mucho más amplio.

Durante la entrevista, Nadia explica que existen diferentes enfoques de IA y que las organizaciones deben seleccionar la tecnología adecuada según el problema que necesitan resolver.


La IA generativa ofrece grandes capacidades para interactuar mediante lenguaje natural, interpretar información y desarrollar tareas creativas. Sin embargo, cuando se trata de ejecutar procesos críticos, las empresas necesitan algo adicional: mecanismos que permitan aplicar criterios precisos, explicar decisiones y mantener el control sobre los resultados.


El riesgo aumenta cuando la IA pasa de responder a actuar

Uno de los puntos más relevantes de la conversación es la evolución hacia la IA agéntica.

Mientras un modelo generativo puede producir una respuesta incorrecta, un agente que actúa sobre esa respuesta puede convertir el error en una acción real.


Nadia ilustra este riesgo con un ejemplo de comercio internacional: una clasificación arancelaria incorrecta puede dejar de ser una simple respuesta equivocada y convertirse en una declaración ejecutada automáticamente, con consecuencias regulatorias y financieras.


El desafío ya no es solamente la precisión de las respuestas, sino la confiabilidad de las acciones.


IA generativa y determinista: capacidades complementarias

Durante la conversación, Nadia introduce el concepto de inteligencia artificial neurosimbólica, que combina capacidades de la IA neuronal con enfoques simbólicos y deterministas.

La IA generativa puede facilitar la comunicación y la interacción con los usuarios, mientras que la IA determinista permite ejecutar decisiones conforme a criterios explícitos y verificables.

Esta combinación abre nuevas posibilidades para desarrollar sistemas inteligentes que no dependan exclusivamente de respuestas probabilísticas al momento de ejecutar procesos empresariales.


El conocimiento del negocio como activo estratégico

Otro tema central de la entrevista es el valor del conocimiento que reside en las personas.

Las organizaciones acumulan grandes volúmenes de datos, pero buena parte de su verdadero conocimiento está en los criterios que utilizan sus expertos para interpretar información, resolver excepciones y tomar decisiones.

Capturar y estructurar ese conocimiento permite convertirlo en un activo que permanece en la organización y puede utilizarse para mejorar procesos, aumentar la productividad y escalar operaciones.


En Lexica, esta visión es la base de nuestra tecnología: transformar el conocimiento, las reglas y los criterios del negocio en una Malla Semántica ejecutable, capaz de generar software y agentes inteligentes.


Tres consideraciones para implementar IA empresarial

A lo largo del episodio, Nadia destaca aspectos fundamentales que las organizaciones deben considerar:


  1. Dar significado a los datos. Conectar la información dispersa mediante una estructura semántica que permita interpretarla de manera consistente.

  2. Definir un propósito de negocio. Tener claridad sobre los objetivos que se buscan alcanzar y los criterios que deben orientar las decisiones.

  3. Elegir la arquitectura de IA adecuada. Combinar tecnologías según las necesidades del proceso, especialmente cuando las decisiones deben convertirse en acciones automatizadas.


La conclusión es clara: adoptar inteligencia artificial es cada vez más importante para la competitividad, pero su verdadero valor depende de cómo se implementa.

No se trata solamente de incorporar IA. Se trata de construir inteligencia que comprenda el negocio y pueda actuar conforme a sus criterios.


Mira la entrevista completa en el video

Te invitamos a conocer la conversación entre Nadia Huebra y John Anderson P. Peña en En los Zapatos de un CISO, una producción de Password Consulting Services.

 
 
 

Lo que observamos en BINTEC 2026 revela un cambio importante: las empresas ya no buscan solamente experimentar con inteligencia artificial. Buscan tecnologías capaces de llevar la innovación a la operación real, con confiabilidad, control y resultados.


La conversación sobre inteligencia artificial está evolucionando.

Durante los últimos años, gran parte de la atención se ha concentrado en las posibilidades de la IA generativa: responder preguntas, crear contenido, analizar información y automatizar determinadas tareas.

Sin embargo, cuando las organizaciones intentan trasladar estas capacidades a procesos críticos, aparecen preguntas más exigentes.

¿Cómo garantizar que las decisiones respeten las reglas del negocio? ¿Cómo explicar por qué un sistema actuó de determinada manera? ¿Cómo mantener el control cuando la IA deja de responder preguntas y comienza a ejecutar acciones?


Nuestra participación en BINTEC 2026, un espacio impulsado por Bancolombia para acercar tecnologías de vanguardia al ecosistema empresarial, nos permitió identificar tres señales relevantes sobre hacia dónde se dirige esta conversación.


1. Una nueva generación interesada en tecnologías que van más allá de lo conocido


Uno de los aspectos más interesantes del evento fue la participación de estudiantes universitarios interesados en descubrir tecnologías que todavía no forman parte de su experiencia académica habitual.

Su curiosidad refleja algo importante: la innovación tecnológica avanza por múltiples caminos, muchos de los cuales todavía tienen poca visibilidad fuera de los espacios especializados.

La inteligencia artificial no se limita a los grandes modelos de lenguaje. Existen enfoques semánticos, simbólicos, deterministas e híbridos que ofrecen distintas maneras de representar conocimiento, resolver problemas y construir sistemas inteligentes.

Acercar estas posibilidades a las nuevas generaciones es fundamental para ampliar la manera en que concebimos el futuro de la tecnología.


2. Las empresas están abriendo espacio a la innovación profunda


Otra señal fue el interés de las organizaciones por evaluar tecnologías deeptech y explorar alternativas a las soluciones tradicionales.

La búsqueda ya no parece concentrarse exclusivamente en incorporar nuevas herramientas. También existe interés en comprender si una arquitectura tecnológica diferente puede resolver problemas que los enfoques actuales no han logrado solucionar satisfactoriamente.

Este cambio es especialmente relevante para la inteligencia artificial empresarial.

Durante años, las organizaciones han adaptado sus procesos a las capacidades y limitaciones del software disponible. Hoy comienza a abrirse una posibilidad diferente: construir sistemas cuyo funcionamiento responda directamente al conocimiento y a los criterios del negocio.

La oportunidad de innovación no está solamente en automatizar lo que ya existe, sino en transformar la manera en que se construye y ejecuta el software empresarial.


3. La confianza se está convirtiendo en una condición para llevar la IA a procesos críticos


Quizás la señal más significativa fue la preocupación por la confiabilidad de la inteligencia artificial.

Las empresas han experimentado con IA generativa y reconocido su potencial. Pero también han encontrado dificultades para incorporarla en procesos donde los errores, las decisiones inconsistentes o la falta de trazabilidad pueden tener consecuencias importantes.

Las alucinaciones de los modelos de lenguaje son parte de esta preocupación, pero el desafío es más amplio.

Cuando un sistema debe aprobar una transacción, validar un contrato, aplicar una política o ejecutar una decisión empresarial, no basta con generar una respuesta convincente.

Es necesario saber qué reglas se aplicaron, qué condiciones se cumplieron, qué excepciones se identificaron y por qué se produjo un resultado determinado.

Esto exige distinguir entre dos capacidades diferentes: generar información y ejecutar decisiones conforme a criterios explícitos.

Ambas pueden aportar valor, pero no requieren necesariamente la misma arquitectura tecnológica.


Más allá de los LLMs: del conocimiento del negocio al software ejecutable


En Lexica partimos de una premisa diferente: el conocimiento del negocio debe definir cómo funciona el software.

Nuestra tecnología de IA semántica transforma criterios, reglas, condiciones, excepciones, actores y relaciones del negocio en una Malla Semántica ejecutable.

A través de Lexica One, ese conocimiento permite generar software y agentes que ejecutan procesos y decisiones conforme a criterios definidos por la organización, integrándose con sus sistemas y datos existentes.

Este enfoque permite separar las capacidades probabilísticas, útiles para determinadas tareas, de la ejecución determinista de reglas y decisiones empresariales.

No se trata de afirmar que toda la inteligencia artificial deba funcionar de la misma manera.

Se trata de reconocer que diferentes problemas requieren diferentes enfoques tecnológicos.

Y que, cuando hablamos de procesos críticos, la confiabilidad, la explicabilidad y la trazabilidad deben formar parte de la arquitectura desde el principio.


La próxima etapa de la IA empresarial


Las tres señales observadas en BINTEC apuntan hacia una misma dirección.

Una nueva generación quiere conocer tecnologías diferentes. Las empresas están dispuestas a explorar innovación profunda. Y la conversación sobre inteligencia artificial comienza a concentrarse en cómo llevarla a la operación real con mayor confianza.


La siguiente etapa de la IA empresarial no estará definida únicamente por modelos cada vez más capaces de generar respuestas.

También dependerá de nuestra capacidad para construir sistemas que comprendan las reglas del negocio, ejecuten decisiones de manera consistente y permitan a las organizaciones mantener el control.


El futuro de la IA empresarial no es solamente generar inteligencia. Es convertir el conocimiento del negocio en ejecución confiable.

 
 
 
De izquierda a derecha: Gloria Stella Salazar Marín (Chief Information Officer, XM), Juan Carlos Morales Ruíz (Gerente, Centro Nacional de Despacho, XM) y Nadia Huebra (CEO, Lexica)
De izquierda a derecha: Gloria Stella Salazar Marín (Chief Information Officer, XM), Juan Carlos Morales Ruíz (Gerente, Centro Nacional de Despacho, XM) y Nadia Huebra (CEO, Lexica)

Hay una gran diferencia entre tener clientes y construir verdaderas alianzas. El tipo de relación en la que todos se sienten tan alineados y con tanta confianza que pueden postular juntos a un premio de innovación. Eso no sucede de la noche a la mañana; requiere años de colaboración, aprendizaje y respeto mutuo.

 

En 2018, cuando la inteligencia artificial aún era un concepto difícil de explicar, XM confió en la tecnología Lexica  cuando aún no tenía patentes concedidas en +20 países del mundo, para ayudar a resolver algunos de sus desafíos más complejos. Comenzamos sumergiéndonos en las particularidades del sector energético de Colombia, enriqueciendo un modelo semántico llamado EnergyBrain que ya tenía conocimiento del sector de otros países de Latinoamérica. A partir de esa inteligencia, nuestro Partner Factica desarrolló aplicaciones inteligentes que hoy forman la base de la Plataforma de Gestión Integral de la Demanda de Energía (GID).

 

Hasta la fecha, XM cuenta con más de 1.000 reglas dinámicas activas en la plataforma, que evolucionan junto con el marco regulatorio y mantienen una trazabilidad completa en su aplicación. Todo esto gira en torno a su principal necesidad de negocio: garantizar una interacción fluida de datos en todo el ecosistema nacional de agentes para generar el pronóstico de demanda de corto plazo y sus afectaciones, principalmente la demanda de desconexión voluntaria, convirtiéndose en un verdadero pionero de la tecnología de inteligencia artificial semántica en Colombia.

 

Esta tecnología permite integraciones fluidas, software que entiende el negocio, se adapta en tiempo real (sin necesidad de compilar código en cada cambio) a las regulaciones y ha generado dos cambios promedio por mes de manera dinámica, desde 2.018, recibiendo también datos horarios para actualizaciones operativas. Esta tecnología ha contribuido a reducir el error de pronóstico en un 50% y alcanzar una eficiencia energética en el uso del modelo de AI, un 50% mayor en comparación con los modelos GenAI, ya que la tecnología de Lexica no se entrena con millones de datos ni usa GPUs.


Ahora, la plataforma GID envía cientos de notificaciones dinámicas en lenguaje natural, custodiando el marco regulatorio, con base en los criterios del EnergyBrain, con precisión semántica y sin riesgo de alucinación.

 

Cuando una empresa cree en una startup y ambas crecen juntas, eso marca una verdadera alianza. Y ese compromiso ahora ha sido reconocido: la alianza entre Lexica, Fáctica y XM fue seleccionada como finalista en la categoría “Nuevos Modelos de Negocios Digitales” del Premio FISE a la Innovación en la mayor feria del sector, destacándose entre 48 empresas postulantes.


Aunque no obtuvimos el primer lugar, nos sentimos profundamente honrados de estar entre las seis empresas más innovadoras de Colombia, en un sector tan crítico y complejo como el de la energía. Este reconocimiento es un recordatorio de lo lejos que hemos llegado y del valor de esta innovación conjunta.


Lo más inspirador de este logro es que no es un éxito aislado. El modelo que construimos juntos en Colombia puede replicarse en toda América Latina y más allá, ayudando a modernizar los sistemas que requiere el desafiante proceso de transición energética a nivel mundial.


Ser finalistas es la prueba de que lo que hemos construido juntos no es solo tecnología: es un modelo ganador que puede inspirar el futuro de la innovación energética en cualquier parte del mundo.


 
 
 

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