Profesora e investigadora en la Universidad de Stanford, inversionista en tecnología y líder en ecosistemas de innovación global, Rebeca Hwang ha construido una trayectoria enfocada en entender cómo las tecnologías emergentes se traducen —o no— en valor real para las organizaciones.
Desde su rol en Kalei Ventures y Rivet Ventures, ha impulsado startups tecnológicas en América Latina y participado en procesos de transformación en Silicon Valley, combinando una visión estratégica con experiencia directa en ejecución.
Esa mirada será clave en la Segunda Cumbre de Inteligencia Artificial del sector constructor en Cartagena, donde abordará un punto crítico para la industria: por qué la mayoría de las iniciativas de IA no están funcionando.
De acuerdo con investigaciones del MIT, cerca del 95% de los pilotos de inteligencia artificial no logran resultados satisfactorios. Para Hwang, el problema no está en la tecnología, sino en cómo las organizaciones la abordan. La lógica tradicional de eficiencia y control choca con la necesidad de experimentar, iterar y asumir riesgos que exige la innovación.
En su intervención, propondrá cómo cerrar esa brecha: optimizar procesos existentes sin perder la capacidad de explorar nuevas oportunidades de crecimiento. Un equilibrio que, en la práctica, define qué empresas logran capturar valor y cuáles se quedan en la experimentación.
En este contexto, plantea un cambio de fondo: el paso de los “bots” a los “robots”. Sistemas más autónomos, conectados a datos y hardware, que empiezan a intervenir directamente en la operación.
Para el sector constructor, esto se traduce en mejoras en logística, prevención de riesgos mediante datos en tiempo real y una mayor eficiencia en la ejecución de proyectos. Pero también implica nuevos desafíos en gobernanza, seguridad y toma de decisiones.
Más allá de las herramientas, su enfoque apunta a una pregunta estructural: cómo diseñar organizaciones capaces de integrar inteligencia artificial sin perder control, criterio ni capacidad de adaptación.
En un momento donde muchas empresas aún están probando la IA, su mensaje es claro: la diferencia no estará en quién la adopte primero, sino en quién entienda cómo hacerla funcionar.