La inteligencia artificial ha evolucionado de manera significativa en los últimos años, y uno de los conceptos más destacados en este ámbito es la IA Agéntica. Este término se refiere a una nueva generación de inteligencia artificial que tiene el potencial de transformar la forma en que las empresas operan. Recientemente, se ha llevado a cabo un estudio que analiza cómo las grandes organizaciones están planificando, financiando y desplegando esta tecnología. A pesar de la fuerte inversión en IA Agéntica, las empresas enfrentan importantes obstáculos que podrían retrasar su implementación a gran escala.
### Inversión y Estrategias en IA Agéntica
El estudio revela que el 97% de las grandes empresas ha destinado fondos específicos a la IA Agéntica, lo que indica un compromiso serio con esta tecnología. De hecho, un 39% de las organizaciones planea invertir más de un millón de dólares en este ámbito, mientras que un 34% reserva entre el 10% y el 25% de su presupuesto total de inteligencia artificial para la IA Agéntica. Este aumento en la asignación de recursos refleja una clara intención de las empresas de integrar esta tecnología en sus operaciones.
Sin embargo, a pesar de la ambición y los recursos disponibles, la mayoría de las empresas reconoce que la implementación de la IA Agéntica a gran escala tardará varios años. La calidad de los datos y la integración con los sistemas existentes se destacan como los principales obstáculos. James Fisher, Chief Strategy Officer de Qlik, señala que «a las empresas no les falta ambición ni recursos. Lo que falta son bases de datos y analítica adecuadas que permitan a los agentes trabajar en toda la organización con fiabilidad y control». Esto pone de manifiesto que, aunque las empresas están dispuestas a invertir, la infraestructura de datos actual no siempre es suficiente para soportar la implementación efectiva de la IA Agéntica.
Además, el estudio muestra que, aunque el 69% de las empresas afirma tener una estrategia formal de IA, solo el 19% cuenta con un marco definido para medir el retorno de inversión (ROI). Esto sugiere que, aunque las organizaciones están avanzando en la planificación de sus estrategias de IA, todavía hay un largo camino por recorrer en términos de medición y evaluación de resultados.
### Desafíos en la Implementación de la IA Agéntica
Uno de los hallazgos más relevantes del estudio es que solo el 18% de las empresas ha implementado completamente la IA Agéntica. La mayoría de las organizaciones estima que la adopción total de esta tecnología tardará entre tres y cinco años. Esto indica que, aunque hay un interés creciente en la IA Agéntica, las empresas aún están en las etapas iniciales de su implementación.
Los datos siguen siendo un punto crítico en este proceso. La calidad, la disponibilidad y el acceso a los datos son los principales obstáculos que enfrentan las empresas. Además, la integración de la IA Agéntica con los sistemas existentes y la necesidad de contar con competencias técnicas adecuadas son desafíos adicionales que deben abordarse. En este sentido, el problema radica más en la infraestructura empresarial que en la potencia de los modelos de IA en sí.
El riesgo también aumenta en la fase de despliegue. Las principales preocupaciones de las empresas incluyen la ciberseguridad, la confianza en los resultados y los temas legales. La capacidad de explicar y auditar las decisiones de los modelos de IA es fundamental para mitigar estos riesgos. Los responsables de mitigar riesgos jugarán un papel crucial en la toma de decisiones de compra y en la planificación de la implementación de la IA Agéntica en los próximos meses.
Las áreas de TI y desarrollo de software son las que lideran los primeros despliegues de la IA Agéntica, con la reducción de costes como principal objetivo y la productividad como métrica clave. Los primeros casos de éxito se concentran en entornos donde ya existen sistemas de telemetría y bases de referencia claras. Esto sugiere que las empresas que ya han invertido en tecnología y sistemas de datos tienen una ventaja al implementar la IA Agéntica.
El estudio concluye que la IA Agéntica ha superado la fase experimental y ha entrado en los planes operativos de 2026. Las organizaciones están optando por estrategias pragmáticas, centradas en casos de uso medibles dentro de operaciones de TI e ingeniería de software, donde los resultados son más tangibles. Sin embargo, el reto ahora no es tanto la capacidad de los modelos de IA, sino cómo integrar datos fiables y gobernados en los flujos de trabajo existentes, conectando sistemas sin añadir riesgos operativos.
A medida que el gasto en IA pasa de la experimentación a las partidas fijas de presupuesto, los retos que enfrentan las empresas son los clásicos de cualquier gran organización: calidad e integración de los datos, gobernanza y talento especializado. Erik Bradley, Chief Strategist de Enterprise Technology Research, destaca que «nuestro estudio muestra una intención generalizada de avanzar, pero solo una minoría está lista para escalar». Esto sugiere que, aunque hay un deseo de avanzar en la implementación de la IA Agéntica, muchas empresas aún deben superar obstáculos significativos antes de poder hacerlo de manera efectiva.
En resumen, la IA Agéntica representa una oportunidad emocionante para las empresas que buscan mejorar su eficiencia y competitividad. Sin embargo, para que esta tecnología alcance su máximo potencial, es fundamental que las organizaciones aborden los desafíos relacionados con la calidad de los datos, la integración de sistemas y la gobernanza. Solo así podrán aprovechar al máximo las ventajas que la IA Agéntica tiene para ofrecer en el futuro cercano.
