OpenAI y ServiceNow han llevado su relación a una nueva fase: el 20 de enero de 2026, las empresas anunciaron una “colaboración estratégica mejorada” diseñada para impulsar experiencias de IA agéntica a través de los flujos de trabajo empresariales. ServiceNow describió el pacto como un acuerdo plurianual, mientras que OpenAI se presentó como una “capacidad de inteligencia preferida” para los clientes de ServiceNow, una señal explícita de que los modelos de frontera se integrarán más profundamente en el software empresarial, no solo como complementos.
El momento es importante porque los compradores empresariales están pasando de copilotos de estilo chat a agentes de IA que pueden interpretar el contexto, planificar acciones y ejecutar pasos en distintos sistemas. En ese entorno, la huella de flujos de trabajo y las herramientas de gobernanza de ServiceNow se combinan con las capacidades de los modelos de OpenAI, creando una propuesta conjunta centrada en convertir la intención en resultados dentro de los sistemas donde el trabajo realmente sucede.
1) El acuerdo en términos simples: plurianual, enfoque agéntico
El comunicado de prensa de ServiceNow del 20 de enero de 2026 (también republicado por Relaciones con Inversores de ServiceNow) describe una “colaboración estratégica mejorada” en el marco de un acuerdo plurianual destinado a ofrecer experiencias de IA agéntica. The Wall Street Journal informó del acuerdo como un contrato de tres años para incorporar agentes de IA en el software empresarial y señaló que incluye un compromiso de ingresos, aunque no se divulgaron los términos específicos.
La publicación de OpenAI del mismo día posiciona a la empresa como una “capacidad de inteligencia preferida” para los clientes de ServiceNow. Esa formulación es notable en el software empresarial porque implica algo más que una integración casual: sugiere una opción predeterminada estratégica para la inteligencia de modelos dentro del ecosistema de ServiceNow, aunque los clientes puedan seguir teniendo opciones.
En términos prácticos, la asociación apunta a la capa donde la automatización se vuelve “agéntica”: no solo generando texto, sino impulsando acciones en TI, RR. HH., gestión de atención al cliente y otros flujos de trabajo operativos. Esto es coherente con la narrativa más amplia de la plataforma de ServiceNow: llevar la IA al motor de flujos de trabajo para que el resultado no sea una sugerencia, sino una tarea ejecutada con trazabilidad.
2) Por qué los “agentes de IA” son el nuevo campo de batalla en el software empresarial
El WSJ enmarcó el acuerdo entre ServiceNow y OpenAI como parte de un impulso más amplio de los proveedores de software empresarial para incorporar agentes de IA, citando esfuerzos comparables entre grandes actores como Salesforce, SAP y Workday. Ese contexto de mercado importa: los agentes están convirtiéndose rápidamente en un requisito básico, y los proveedores compiten por ser el sistema en el que la IA pueda actuar con seguridad.
La IA agéntica resulta atractiva porque promete reducir el trabajo de “silla giratoria”: empleados que van y vienen entre paneles, tickets, aprobaciones y bases de conocimiento. En teoría, los agentes pueden interpretar una solicitud, recopilar datos de múltiples fuentes, proponer un plan, solicitar aprobaciones cuando sea necesario y ejecutar cambios, registrando cada paso para auditoría.
ServiceNow está especialmente bien posicionada para este cambio porque su producto central son los flujos de trabajo. La tesis de la asociación es sencilla: si tienes un volumen masivo de procesos empresariales ejecutándose en una sola plataforma, entonces mejorar la capa de inteligencia, especialmente con modelos avanzados, puede traducirse en ganancias operativas medibles.
3) Señales ejecutivas: demanda empresarial, acción de extremo a extremo, resultados medibles
Las declaraciones de liderazgo difundidas a través de Relaciones con Inversores de ServiceNow enfatizan la acción y los resultados, no la novedad. Amit Zavery (presidente/COO/CPO de ServiceNow) dijo que la colaboración está orientada a una IA que “tome acciones de extremo a extremo en entornos empresariales complejos”, subrayando que el objetivo es la ejecución en sistemas operativos reales en lugar de experimentos aislados.
Brad Lightcap (COO de OpenAI) también destacó el ángulo empresarial. En el WSJ, Lightcap señaló la demanda y mencionó “experiencias agénticas y multimodales” dentro de los flujos de trabajo de ServiceNow, un lenguaje que se alinea con los agentes de próxima generación que pueden operar más allá del texto (por ejemplo, voz, imágenes, documentos) y aún mantenerse anclados en el contexto empresarial.
En la republicación del anuncio por parte de Relaciones con Inversores de ServiceNow, Lightcap definió además el objetivo como habilitar IA agéntica en flujos de trabajo que sean “seguros” y “escalables”, con “resultados medibles”. Esa combinación , seguridad, escala, medición, es, en esencia, la lista de verificación del comprador empresarial, y sugiere una responsabilidad compartida: no solo el desempeño del modelo, sino un despliegue de grado de producción.
4) Alcance tecnológico: voz nativa y voz a voz directa
Más allá de afirmaciones generales sobre agentes, la colaboración incluye ambiciones específicas por modalidad. Relaciones con Inversores de ServiceNow destacó la “conversión directa de voz a voz” y la “tecnología de voz nativa” usando modelos de OpenAI, un detalle importante porque las interacciones basadas en voz pueden cambiar cómo trabajan los equipos de primera línea, especialmente en entornos de alta velocidad como operaciones de TI, servicio de campo y soporte al cliente.
Voz a voz implica más que transcribir audio a indicaciones de texto. Sugiere experiencias conversacionales en tiempo real donde un agente puede escuchar, razonar y responder de forma natural, potencialmente con menos fricción que escribir y con traspasos más rápidos entre humanos y automatización. Si se ejecuta bien, también puede hacer que los agentes sean más accesibles para usuarios no técnicos.
Para las empresas, la cuestión será si las interacciones de voz pueden hacerse auditables y conformes. Si los agentes actúan sobre instrucciones habladas, las organizaciones querrán una verificación de identidad sólida, un registro claro de la cadena de conversación a acción y controles que eviten ejecuciones accidentales o no autorizadas.
5) Específicos de los modelos: ServiceNow menciona “los modelos más recientes de OpenAI, incluido GPT-5.2”
Uno de los detalles técnicos más concretos en los materiales de Relaciones con Inversores de ServiceNow del 20 de enero de 2026 es la referencia a “los modelos más recientes de OpenAI, incluido GPT-5.2”. Para los lectores empresariales, esto importa porque aclara que la asociación tiene la intención de mantenerse al día con las capacidades más nuevas de OpenAI en lugar de quedarse anclada en generaciones anteriores.
Las familias de modelos más nuevas suelen aportar mejoras directamente relevantes para los agentes: mejor seguimiento de instrucciones, patrones de uso de herramientas más sólidos, planificación mejorada y una comprensión multimodal más robusta. Si esas mejoras se traducen en menos alucinaciones, mayor adhesión a políticas y una ejecución de tareas más limpia, el caso de ROI se vuelve más fácil de justificar.
Al mismo tiempo, las actualizaciones de modelos pueden cambiar el comportamiento, lo que crea requisitos de gobernanza en torno a la validación, las pruebas de regresión y el despliegue seguro. Es probable que las empresas exijan controles que les permitan gestionar qué versiones de modelos se utilizan para cuáles flujos de trabajo, particularmente en industrias reguladas o dominios operativos de alto impacto.
6) Gobernanza y orquestación: “AI Control Tower” de ServiceNow como la “torre de control”
El comunicado de prensa de ServiceNow posiciona su “AI Control Tower” como una capa de gobernanza y orquestación para cómo los modelos y agentes se ejecutan a través de los flujos de trabajo, aportando una pieza clave a la narrativa de “seguridad a escala”. En un mundo agéntico, la gobernanza no puede ser algo secundario porque los agentes interactúan con sistemas, permisos y datos sensibles.
En la práctica, la gobernanza significa definir qué se le permite hacer a un agente, cuándo debe pedir aprobación, cómo se registran las acciones y cómo se gestionan las excepciones. También incluye monitorizar el rendimiento y la deriva: si el agente sigue comportándose como se espera a medida que evolucionan las indicaciones, los datos y las versiones de los modelos.
Aquí es donde una integración con OpenAI puede brillar o tropezar. Un modelo potente puede aumentar la autonomía, pero la autonomía sin controles eleva el riesgo. Al enfatizar Control Tower, ServiceNow está señalando que su plataforma será el lugar donde se apliquen la política empresarial y la auditabilidad, incluso cuando OpenAI proporcione la inteligencia subyacente.
7) Escala y distribución: 80 mil millones de flujos de trabajo, además de agentes creados por socios
La publicación de OpenAI señala que las empresas de ServiceNow ejecutan “más de 80 mil millones de flujos de trabajo cada año”, una estadística de escala que ayuda a explicar por qué OpenAI priorizaría la asociación. Si OpenAI es realmente una capacidad de inteligencia preferida en todo ese ámbito, incluso mejoras modestas por flujo de trabajo podrían traducirse en un valor empresarial significativo.
Los anuncios de productos de ServiceNow en 2025 proporcionan el andamiaje para esa escalada. En enero de 2025, ServiceNow presentó AI Agent Orchestrator y AI Agent Studio, junto con “miles de agentes preconstruidos” en TI, servicio al cliente y RR. HH., creando una capa de agentes que puede consumir modelos avanzados como su motor de razonamiento.
La distribución también se está ampliando. El 20 de enero de 2026, ServiceNow anunció ampliaciones del Programa de Socios para acelerar “agentes de IA creados por socios” y fortalecer el marketplace ServiceNow Store. Esto importa porque una asociación como OpenAI + ServiceNow se vuelve más impactante cuando terceros pueden empaquetar agentes específicos de dominio que heredan la inteligencia respaldada por OpenAI mientras se distribuyen a través de un canal empresarial de confianza.
8) Fundamentos de datos: AI Platform y Workflow Data Fabric preparan el terreno
Los anuncios de mayo de 2025 de ServiceNow ayudan a explicar por qué la colaboración de 2026 es operativamente plausible. La “ServiceNow AI Platform” fue posicionada para ejecutar “cualquier IA, cualquier agente, cualquier modelo” en toda la empresa, un diseño que anticipa múltiples socios de modelos y patrones de implementación flexibles.
De forma similar, el ecosistema “Workflow Data Fabric” y “Workflow Data Network” de ServiceNow se planteó como formas de impulsar agentes de IA y flujos de trabajo con inteligencia en tiempo real. Los agentes solo son tan eficaces como su acceso a contexto relevante y oportuno, tickets, activos, derechos, políticas, artículos de conocimiento y resultados históricos.
Al combinar un data fabric y un motor de flujos de trabajo con modelos de OpenAI, la propuesta se convierte en: colocar la inteligencia de frontera en estrecha proximidad a los sistemas de registro y a los sistemas de acción. La ventaja competitiva tiene menos que ver con un chatbot genérico y más con la ejecución contextual: responder preguntas y, a la vez, hacer el trabajo, dentro de límites gobernados.
9) Riesgo y confianza: lecciones de seguridad a medida que los agentes se vuelven más capaces
A medida que las empresas profundizan en la automatización agéntica, los eventos de seguridad pasan a formar parte de la narrativa. TechRadar informó el 15 de enero de 2026 que ServiceNow corrigió una vulnerabilidad crítica que afectaba a Now Assist AI Agents / Virtual Agent API, un recordatorio de que las interfaces de agentes pueden introducir nuevas superficies de ataque y deben tratarse como componentes de alta prioridad.
TechRadar también abordó los riesgos de “inyección de prompts de segundo orden” (noviembre de 2025) en el contexto del modelo de colaboración de IA generativa/agentes de ServiceNow. Esta clase de riesgo es especialmente relevante para agentes que ingieren contenido de tickets, correos electrónicos o bases de conocimiento, porque instrucciones maliciosas pueden incrustarse en texto aparentemente benigno y ser ejecutadas posteriormente por un agente con herramientas y permisos.
En ese contexto, el énfasis de la colaboración en ser “segura” y “escalable”, junto con el posicionamiento de gobernanza de ServiceNow mediante AI Control Tower, se interpreta como una respuesta directa a las preocupaciones de los compradores. La prueba real será operativa: qué tan bien pueden los clientes aplicar el principio de mínimo privilegio, aislar el acceso a herramientas, validar acciones y monitorizar el comportamiento de los agentes al usar modelos avanzados de OpenAI a escala empresarial.
La colaboración entre OpenAI y ServiceNow anunciada el 20 de enero de 2026 se entiende mejor como una convergencia de fortalezas: OpenAI aporta inteligencia de frontera (con ServiceNow citando “los modelos más recientes de OpenAI, incluido GPT-5.2”), mientras que ServiceNow proporciona el sustrato de flujos de trabajo, el marco de gobernanza y el ecosistema de distribución necesarios para desplegar agentes de IA en producción.
Si la asociación tiene éxito, acelerará un cambio empresarial más amplio ya destacado por el WSJ: el software empresarial se está volviendo nativo de agentes, con resultados medibles reemplazando al chat atractivo para demos. Los ganadores serán quienes puedan combinar capacidad con control, entregando agentes que actúen de extremo a extremo, a través de miles de millones de flujos de trabajo, sin comprometer la seguridad, el cumplimiento ni la confianza.
