En un entorno donde numerosas conferencias tecnológicas giran en torno a los últimos modelos de inteligencia artificial, agentes y herramientas de codificación, Pega ha optado por un rumbo distinto en PegaWorld 2026 celebrado esta semana en Las Vegas. La compañía ha puesto el foco en cómo la IA puede servir realmente para alcanzar objetivos empresariales claros y medibles, en lugar de convertirse en un fin en sí misma.
Los mensajes centrales de los discursos y presentaciones estuvieron orientados a que la IA debe ser una herramienta que ayude a las organizaciones a lograr resultados concretos, impulsando la productividad y eficiencia, sin perder de vista la sostenibilidad financiera y la gobernanza. Esta visión permeó todas las novedades anunciadas durante el evento, desde el lanzamiento de Pega Infinity 26 y nuevas funcionalidades para la orquestación de agentes, hasta la introducción de un modelo de precios diseñado para eliminar lo que han llamado el «impuesto del token de IA».
El objetivo que persigue Pega es ayudar a las empresas a dejar atrás la fase de pruebas y experimentación con IA para implementar soluciones que sean predecibles, controladas y económicamente viables a largo plazo. En un momento en que muchas organizaciones luchan por identificar dónde la IA aporta valor real y dónde puede generar riesgos o costos inesperados, la apuesta de Pega se basa en integrar la inteligencia artificial con flujos de trabajo estructurados, normas empresariales definidas y supervisión humana. 
Del experimento imprevisible a resultados garantizados
Alan Trefler, fundador y director ejecutivo de Pegasystems, abrió la conferencia desmontando algunas suposiciones comunes sobre la adopción de la IA en las organizaciones. «Todos hemos estado inmersos en la IA por un par de años y muchas compañías han estado simplemente jugando con ella», afirmó.
Puso en tela de juicio la tendencia actual de crear miles de agentes de IA y copiar código sin un rumbo claro, señalando que este enfoque no está dando los frutos esperados para los líderes empresariales, especialmente cuando los costes derivados se disparan. Reconociendo el potencial de la IA generativa, Trefler advirtió que la realidad es que muchas empresas enfrentan problemas de inconsistencias en los resultados, costes operativos crecientes y una complejidad cada vez más difícil de manejar.
Criticó la práctica común de reutilizar modelos grandes de lenguaje para razonar continuamente sobre un mismo proceso durante su ejecución, calificándolo de «locura». En contraposición, Pega impulsó un concepto llamado IA Predictible, que desplaza gran parte del procesamiento inteligente hacia la fase de diseño del proceso, reduciendo la necesidad de razonamiento intensivo en tiempo real. Esta estrategia, dice la compañía, logra reducir los costes y mejorar la uniformidad en los procesos de negocio.
Nuevo modelo de precios para controlar costes de IA
La gestión del coste fue un tema recurrente en PegaWorld. Muchas empresas que han desplegado proyectos de IA han encontrado que el consumo de tokens, unidad de medida para usar modelos de IA, puede ser difícil de prever y generar facturas elevadas. La respuesta de Pega ha sido introducir un modelo de precios basado en los resultados obtenidos y no en la cantidad de tokens consumidos.
Trefler criticó abiertamente la práctica de «maximizar el uso de tokens», calificándola de insostenible y generadora de resultados imprevisibles. Para apoyar esta idea, la empresa presentó una calculadora de costes llamada AI Token Cost Calculator, que muestra cómo se pueden lograr ahorros sustanciales según la complejidad y el volumen de los flujos de trabajo.
El mensaje principal es que las organizaciones deben enfocarse en mediciones claras y resultados tangibles en lugar de contar cuántas interacciones con IA ocurren detrás de las aplicaciones.
Diseño visual y anticipado de aplicaciones
Otra gran apuesta de Pegasystems es Blueprint AI, una herramienta que permite diseñar visualmente flujos de trabajo, definir integraciones, modelar datos y previsualizar las aplicaciones antes de comenzar el desarrollo. Kerim Akgonul, director de producto, destacó la simplicidad y potencia de esta herramienta, que ahora incorpora funcionalidades para modificar procesos mediante lenguaje natural, generar planes de implementación y mapear integraciones automáticamente.
En línea con la filosofía de priorizar los objetivos empresariales, Akgonul mostró preocupación porque la tendencia a generar código automáticamente mediante agentes de IA pueda diluir la voz del negocio, haciendo que se pierda el foco en los resultados que se persiguen.
Un entorno que une diseño y desarrollo
Este enfoque inspiró también Pega Infinity Studio, una plataforma que lleva las capacidades de Blueprint directamente al entorno de desarrollo. En vez de forzar a los equipos a separar el diseño orientado a negocio de la implementación técnica, Infinity Studio conecta ambas fases y ofrece asistentes de IA, planificación automática, herramientas para diseño de integraciones y soporte para asistentes de codificación externos como GitHub Copilot o OpenAI Codex.
El objetivo no es solo acelerar la generación de código, sino asegurar que las aplicaciones sean comprensibles, gobernables y fáciles de mantener una vez desplegadas. Se apuesta por involucrar tanto a las áreas de negocio como a IT en el proceso de diseño.
Integración de agentes externos y protocolos abiertos
Pega amplió el soporte para Model Context Protocol, permitiendo que agentes de IA externos puedan descubrir y ejecutar flujos de trabajo desarrollados en Pega. Así, los agentes pueden interactuar con procesos empresariales manteniendo un entorno gobernado y auditable.
Entre las nuevas funcionalidades destacan asignaciones agenticas proactivas que contactan a clientes o empleados cuando se necesita más información, y agentes documentales capaces de gestionar, clasificar y analizar documentos dentro de procesos más amplios. La visión de la empresa es que los agentes de IA deben funcionar como partes integradas dentro de procesos, no funcionar de manera aislada.
Espacio específico para marketing impulsado por agentes de IA
En el ámbito del compromiso con el cliente, Pega ha lanzado Customer Engagement Studio, una plataforma que facilita a los equipos de marketing diseñar, lanzar y optimizar campañas apoyándose en agentes de IA, siempre bajo políticas de gobernanza estrictas. La herramienta trabaja en conjunto con Customer Decision Hub y reúne agentes especializados en estrategia, creación de contenido, análisis de desempeño, cumplimiento normativo y ejecución de campañas.
Este sistema promete mayor personalización sin perder el control, ya que las acciones hacia los clientes deben pasar por revisión humana previa al despliegue.
Modernización de infraestructuras críticas
Consciente de que muchos procesos vitales aún dependen de sistemas heredados, Pega presentó una integración con AWS Transform para facilitar la modernización de aplicaciones COBOL tradicionales, ayudando a reimaginar y rediseñar procesos para la nube, en lugar de limitarse a migrar el código antiguo.
John Higgins, responsable del éxito de clientes y socios, enfatizó que modernizar sistemas centrales implica replantear la forma en que se realiza el trabajo, no solo trasladar tecnología.
IA para complementar el factor humano
El mensaje más constante en PegaWorld 2026 ha sido que la IA debe servir para potenciar a las personas, no para sustituirlas. Akgonul insistió en la importancia de conservar la transparencia sobre el funcionamiento de los sistemas y garantizar que los líderes del negocio participen activamente en definir los objetivos.
«Si no lo hacemos para las personas, ¿para quién lo hacemos?», preguntó retóricamente, destacando que la tecnología debe estar al servicio de las necesidades humanas y empresariales.
En resumen, PegaWorld 2026 ha destacado no por un producto en concreto, sino por la coherencia del mensaje: la IA debe integrarse en los procesos para generar resultados fiables, gobernados y sostenibles, alejándose del ruido y las promesas sobre la última moda tecnológica. Un discurso que, sin duda, llega en un momento clave para las empresas que buscan avanzar más allá de la experimentación y realmente transformar sus negocios con inteligencia artificial.
