Top 10 software de gestión de contratos (CLM) para empresas en 2026

Las Vegas, abril de 2026. Más de 32.000 personas llenaron el Mandalay Bay Convention Center durante la semana del Google Cloud Next 2026. Directivos de TI, ingenieros, líderes técnicos, partners y clientes de todo el mundo se dieron cita en lo que ya se consolida como uno de los eventos más grandes del planeta enfocados en inteligencia artificial.

Asistí a una porción del programa —imposible cubrirlo todo cuando hay tres keynotes, 25 spotlights y más de 700 sesiones técnicas compitiendo por la agenda— pero lo que vi, escuché en los pasillos y crucé con los anuncios oficiales permite trazar con bastante claridad cuál fue el hilo conductor de la semana y los temas que dominaron las conversaciones.

Si el Next del año pasado todavía hablaba en futuro de la IA generativa, este se sintió distinto. Los anuncios, las charlas y los casos de uso apuntaron todos en la misma dirección, y el opening keynote de Thomas Kurian fijó el tono al que después respondió toda la semana.

Vale empezar por ahí y luego pasar a los cinco temas que más se hablaron en el evento.

En las grandes empresas, la gestión contractual es un componente crítico del gobierno corporativo, el cumplimiento normativo y la gestión del riesgo. Sin embargo, muchas organizaciones enfrentan una falta de control de contratos que impacta directamente la eficiencia operativa, la trazabilidad y la capacidad de respuesta ante auditorías y entes reguladores. Esta situación se agrava cuando existe un alto volumen contractual y procesos de contratación complejos que involucran múltiples áreas y responsables.

La ausencia de una gestión contractual estructurada convierte al contrato en una fuente permanente de incertidumbre. Sin visibilidad centralizada, reglas claras y controles automáticos, las organizaciones quedan expuestas a riesgos legales, financieros y reputacionales que deben evitarse con un enfoque integral del ciclo de vida contractual.

En los dos últimos años, muchas organizaciones implementaron pilotos de IA generativa, especialmente en tecnologías de “Agentes de ayuda LLM” para asistentes contractuales. Sin embargo, los resultados no siempre fueron satisfactorios. A pesar de la promesa de la automatización inteligente, muchos agentes de IA no tenían la madurez suficiente para ejecutar tareas con eficiencia y seguridad.

Uno de los principales desafíos es la gestión de la información. Estos sistemas de IA recopilan datos de múltiples fuentes, como documentos y plataformas colaborativas, lo que puede generar falta de control y disminuir la productividad esperada.

Más allá de la ineficiencia, los riesgos de seguridad y cumplimiento se convirtieron en una preocupación crítica. Permisos de acceso mal configurados permitieron que documentos confidenciales aparecieran en los resultados de búsqueda potenciados por IA, exponiendo a las organizaciones a vulnerabilidades significativas. Investigadores han denominado este fenómeno “Copiloto Confuso*“, alertando sobre escenarios problemáticos donde empleados podrían acceder accidentalmente a información privada. Esto subraya los riesgos de depender en exceso de herramientas autónomas inmaduras.

El camino hacia la implementación de IA en producción con Comforce

Para obtener beneficios reales de la IA, es crucial evolucionar los proyectos piloto hacia implementaciones a gran escala. Sin embargo, existen obstáculos que suelen dificultar esta transición:

Con la explosiva y apabullante salida al público de DeepSeek la plataforma de inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural creado en China (con sede en Hangzhou, Zhejiang) es pertinente revisar los riesgos que pueden existir para la seguridad y privacidad de los usuarios.

Para esto hemos consultado su política  de privacidad en https://cdn.deepseek.com/policies/en-US/deepseek-privacy-policy.html?locale=es_US

Al analizar la Política de Privacidad de DeepSeek, se identifican varios riesgos potenciales para la seguridad del usuario:

1. Almacenamiento de datos en China: DeepSeek almacena la información recopilada en servidores ubicados en la República Popular China. Esto implica que los datos de los usuarios están sujetos a las leyes chinas, que pueden exigir la cooperación con esfuerzos de inteligencia nacional. Esto podría conllevar a que la información personal de los usuarios sea accesible por el gobierno chino.
2. Recopilación extensa de datos: La plataforma recopila una amplia gama de información, incluyendo:
   • Información del perfil: como fecha de nacimiento, nombre de usuario, dirección de correo electrónico y número de teléfono.
   • Entradas del usuario: textos o audios ingresados, archivos subidos, historial de chat y otros contenidos proporcionados al modelo y los servicios.
   • Información técnica: modelo del dispositivo, sistema operativo, patrones de pulsación de teclas, dirección IP e idioma del sistema.
   • Información de uso: características utilizadas y acciones realizadas dentro de los servicios.
   • Cookies y tecnologías similares: para recopilar información automáticamente y mejorar la experiencia del usuario.
     
     Esta recopilación exhaustiva de datos puede plantear preocupaciones sobre la privacidad y el uso potencial de la información personal.

Uno de los mayores retos y a la vez ventaja de las organizaciónes es la grán variedad y diferencia en su estructura, su ordenamiento corporativo, sus procesos y en especial su gente. Sin embargo cuando se trata de gestión de contratos hay similitudes y de manera general se pueden encontrar dos tipos de gestión. En comforce nos interesa produndamente conocer y compartir todos los aspectos que sean relevantes en cuanto a buenas prácticas y procesos comunes para que esto pueda ser reflejado de manera efectiva al usar nuestro software.