Durante dos jornadas, el Data & AI Leaders Forum México 2026 reunió a referentes de datos, inteligencia artificial, innovación y negocio para debatir cómo las organizaciones de LATAM pueden pasar de la adopción tecnológica a la generación de resultados concretos.
Como sponsor del evento, Merlin acompañó una conversación clave para el futuro de las empresas: sin datos confiables, gobernados y preparados para escalar, la IA no puede convertirse en verdadero valor de negocio.
Una conversación regional sobre datos, IA y liderazgo
El Data & AI Leaders Forum México 2026 reunió a líderes de distintas industrias para analizar cómo las organizaciones están evolucionando en sus estrategias de datos e inteligencia artificial.
A lo largo de las dos jornadas, el foco no estuvo únicamente en la adopción de nuevas tecnologías. La conversación avanzó hacia un punto mucho más estratégico: cómo construir las condiciones organizacionales, culturales, operativas y de datos para que la IA genere impacto real, sostenible y medible.
En ese contexto, la participación de Merlin como sponsor se alineó con una idea central que atravesó todo el evento: la inteligencia artificial solo puede escalar con confianza cuando se apoya en datos de calidad, trazables, gobernados y preparados para operar en escenarios cada vez más autónomos.
Día 1: de la adopción de IA a los resultados de negocio
El primer día del evento dejó una línea muy clara: la conversación ya no gira solo en torno a adoptar inteligencia artificial, sino a construir las bases necesarias para que esa adopción se traduzca en resultados de negocio.
• De silos a productos de datos
Con la participación de Maryanna Chias Almanza, de Spin by OXXO / Grupo FEMSA, se abordó cómo pasar de estructuras fragmentadas a una lógica de productos de datos, capaces de generar valor transversal dentro de la organización.
Este enfoque conecta directamente con uno de los grandes desafíos actuales: que los datos no queden encerrados en áreas, sistemas o silos, sino que puedan convertirse en activos reutilizables, gobernados y orientados a resultados.
• Agentic AI: de la preparación organizacional a la escalabilidad responsable
La Agentic AI fue uno de los temas centrales del Día 1. En los tracks paralelos, Paloma González Martínez, Directora de Estrategia de Datos de Coppel, y Christopher Alemán, Head of Data and AI de Mondelēz International, abordaron cómo preparar a las organizaciones para una IA cada vez más autónoma, capaz de escalar la personalización, optimizar la experiencia del cliente y priorizar inversiones con impacto financiero tangible.
A esta conversación se sumó Javier Hauss, Data & AI Director de Alpura, quien compartió aprendizajes para habilitar Agentic AI a escala. El desafío ya no pasa solo por implementar agentes inteligentes, sino por delegar decisiones sin perder control, gobernanza ni visibilidad sobre el negocio.
Este eje dejó una idea clave: la diferencia no está en adoptar IA, sino en construir las condiciones para convertirla en resultados de negocio de forma responsable, trazable y escalable.
• Data Quality, compliance y confianza
Carlos Grandet, Chief Data Officer de Up Sí Vale, propuso el análisis “Data Quality y Compliance. Preservando Confianza en un Mundo de IA”.
Este bloque resultó especialmente relevante para Merlin, porque conectó directamente con su territorio: fortalecer la calidad de los datos, reducir riesgos operativos y establecer marcos de control que permitan innovar con confianza, sin comprometer la agilidad del negocio.
En un contexto de IA, la confianza no depende solo del modelo. Depende también de la calidad, trazabilidad, consistencia y gobernanza de los datos que lo alimentan.
• Conversational AI y experiencia del cliente
Isabel Gutiérrez Ochoa, Data & CRM Director de L’Oréal, habló sobre “Conversational AI. Impacto Real en la Experiencia del Cliente”.
Este eje vinculó IA conversacional, datos de cliente, personalización y experiencia. Para Merlin, también es un territorio natural: sin datos limpios, actualizados y bien conectados, cualquier experiencia conversacional corre el riesgo de ser genérica, inconsistente o directamente equivocada.
• Modernización de datos y arquitecturas para escalar IA
Junto a Erick García, Deputy Director of AI de GNP Seguros, se exploró cómo las organizaciones están evolucionando desde entornos legacy hacia arquitecturas modernas capaces de habilitar IA, analítica en tiempo real y crecimiento sostenible.
La frase que mejor resume este bloque es clara: La verdadera ventaja no está en adoptar más tecnología, sino en construir una base de datos preparada para el futuro.
Día 2: liderazgo, agentes de IA, datos sintéticos y gobernanza a escala
El segundo día profundizó la conversación hacia un plano ejecutivo: qué decisiones deberán tomar los líderes en los próximos meses para dirigir organizaciones habilitadas por IA, cómo separar el hype de la adopción real y qué marcos de gobernanza serán necesarios para operar con mayor autonomía tecnológica.
• Las decisiones que deberán dominar los líderes en los próximos 24 meses
Luis Alfonso Guadarrama Varón, Chief Data Officer de ENGIE, abrió el Día 2 con una keynote orientada a los desafíos que enfrentarán los líderes en organizaciones habilitadas por IA.
La sesión abordó tres dimensiones clave:
- las decisiones que todo líder deberá dominar;
- los nuevos roles, responsabilidades y riesgos;
- cómo guiar organizaciones con mayor autonomía tecnológica.
El punto de partida fue contundente: la pregunta ya no es si la IA impactará el negocio. La pregunta es si la organización está preparada para liderar en ese nuevo escenario.
• De analítica descriptiva a automatización inteligente
Jordi Rodríguez Oliver, Head of CoE de MABE, compartió un caso de éxito sobre cómo la compañía está evolucionando desde modelos de análisis descriptivo hacia esquemas de automatización inteligente que generan impacto real en el negocio.
La transformación, en este enfoque, no ocurre cuando una organización acumula más datos. Ocurre cuando logra convertir esos datos en decisiones capaces de generar valor de forma consistente y escalable.
Esta mirada dialoga directamente con el posicionamiento de Merlin: los datos solo se convierten en activos estratégicos cuando pueden ser validados, organizados, enriquecidos y utilizados para mejorar procesos, decisiones y experiencias.
• Las habilidades que la tecnología no reemplaza
Marcos Westphalen, Vice President Latin America de Pinterest, propuso una mirada complementaria sobre el criterio, el propósito y el coraje necesarios para tomar decisiones difíciles.
En un evento atravesado por datos, IA y automatización, este enfoque recordó una dimensión fundamental: ninguna tecnología reemplaza la responsabilidad del liderazgo. La IA puede asistir decisiones, acelerar análisis y ampliar capacidades, pero las organizaciones seguirán necesitando criterio humano para definir prioridades, asumir riesgos y orientar la innovación hacia resultados relevantes.
• Startups e IA en industrias reguladas
El panel “La Voz de las Start-ups: Cómo Están Redefiniendo la IA en Industrias Reguladas” incorporó la perspectiva de empresas emergentes que están impulsando nuevas formas de innovación en contextos de alta exigencia regulatoria.
El eje de la conversación fue cómo las startups pueden aportar velocidad, experimentación y nuevos modelos de aplicación de IA, incluso en industrias donde la regulación, la seguridad y la gestión de riesgos son variables críticas.
La pregunta que quedó planteada es tan simple como estratégica: ¿qué pueden aprender las grandes corporaciones de la forma en que las startups están abordando la IA?
• Regulación, seguridad, innovación y datos sintéticos
Otro bloque clave del Día 2 estuvo centrado en cómo las organizaciones pueden anticiparse a nuevos marcos regulatorios, gestionar riesgos de forma proactiva y acelerar la innovación mediante el uso responsable de inteligencia artificial y datos sintéticos.
La idea central fue que las organizaciones que logren equilibrar regulación, seguridad e innovación serán las que lideren la próxima etapa de transformación empresarial.
En este contexto, los datos sintéticos aparecen como una herramienta cada vez más relevante para entrenar modelos, simular escenarios complejos y acelerar la experimentación sin comprometer privacidad ni seguridad.
• Datos sintéticos para innovar sin comprometer privacidad
Homero Merino-S., Head of AI Products y ex Spin by OXXO, profundizó en cómo los datos sintéticos están abriendo nuevas oportunidades para entrenar modelos de IA, simular escenarios y generar valor de forma responsable.
A medida que las organizaciones avanzan en sus estrategias de inteligencia artificial, los datos sintéticos se posicionan como una herramienta clave para experimentar y escalar sin exponer información sensible.
Para Merlin, esta conversación también conecta con una mirada más amplia: la innovación en IA requiere datos preparados, controlados y confiables, ya sean datos reales, enriquecidos, anonimizados, sintéticos o gobernados bajo marcos específicos.
• Gobernanza de datos a escala global
El panel “Gobernanza de datos a escala global. Qué funcionó, qué falló y qué viene” reunió a líderes de distintas organizaciones para analizar aprendizajes reales sobre gobierno de datos.
Participaron Carlos Grandet, Chief Data Officer de Up Sí Vale; Cristian Fabián Ramírez García, Director de Data & AI de Scotiabank México; Diego Cordero, Finance Data Strategy & Enablement Director de Santander México; y Samara Vilchis Escudero, Especialista Sr. Gobierno de Datos y Cumplimiento de Banco Base.
La moderación estuvo a cargo de Edgar Mariscal Gallegos, Director Growth, CRM & Lifecycle de PayJoy México.
Este panel reforzó uno de los grandes consensos del evento: la gobernanza ya no es un tema de back office ni una función aislada. Es una condición para que los datos puedan escalar, alimentar IA, sostener cumplimiento y generar confianza en entornos cada vez más complejos.
• IA, datos y liderazgo: el cierre del encuentro
El cierre del Data & AI Leaders Forum México 2026 reunió a referentes de datos, pricing, CRM, gestión de datos y estrategia para conversar sobre IA, datos y liderazgo.
Participaron Day M., Data & Pricing Strategy Director de TV Azteca; Isabel Gutiérrez Ochoa, Data & CRM Director de L’Oréal; Sandra Guzmán, Data Management Organization Global de PepsiCo; y Paloma González Martínez, Directora de Estrategia de Datos de Coppel, con la moderación de Ani, Digital Growth Director de Tembo.
El cierre integró tres mesas clave:
- Confianza y gobernanza;
- De casos de éxito a escalabilidad;
- Liderazgo y talento.
Después de dos jornadas de conversaciones, aprendizajes y conexiones, el evento dejó una conclusión clara: el futuro de los datos y la inteligencia artificial en LATAM se construirá combinando tecnología, liderazgo, talento, confianza y calidad de datos.
La lectura de Merlin: sin datos confiables, la IA no escala
Para Merlin, el Data & AI Leaders Forum México 2026 confirmó una tendencia clave: la inteligencia artificial ya no se mide por su adopción, sino por su capacidad de generar resultados de negocio sobre bases de datos confiables, gobernadas y preparadas para escalar.
Los temas del evento —productos de datos, Agentic AI, compliance, experiencia del cliente, modernización de arquitecturas, datos sintéticos, gobernanza global, liderazgo y talento— tienen un punto en común: todos dependen de datos confiables.
La IA puede acelerar decisiones, automatizar procesos y abrir nuevos modelos de negocio. Pero para hacerlo con impacto real necesita información válida, normalizada, deduplicada, enriquecida, trazable y gobernada.
En ese camino, Merlin ayuda a las organizaciones a fortalecer la calidad de sus datos para que puedan operar, decidir e innovar con mayor confianza.
Porque la diferencia no está solamente en adoptar IA. Está en construir las condiciones para que esa IA genere valor real, sostenible y seguro.
