La inteligencia artificial en las empresas ha cruzado la frontera de la experimentación para entrar en la fase de ejecución operativa. Según el reporte SAP Value of AI Report 2026, este cambio de mentalidad está empezando a generar retornos tangibles, pero solo para quienes logran superar las barreras de la infraestructura de datos y la gobernanza corporativa. (source)
Para los líderes de negocio, esto significa que la pregunta ya no es qué modelo es el más potente, sino cómo conectar esa tecnología con los procesos reales de la empresa. El reporte, basado en una encuesta a 2,600 líderes en 13 países, indica que la IA ya soporta casi un tercio de todas las tareas en la organización promedio, alcanzando un 30% este año frente al 25% del año anterior.
El salto hacia los agentes de IA y su impacto económico
La verdadera evolución reside en los agentes, sistemas capaces de planificar y razonar a través de múltiples pasos para alcanzar un objetivo. A diferencia de los modelos básicos, los agentes imitan la forma en que las personas gestionan procesos complejos.
SAP ya ha lanzado más de 400 casos de uso de IA en su cartera, destacando agentes que pueden reducir tareas humanas drásticamente. Por ejemplo, un agente para la contabilidad de devengos —una tarea que suele tomar a un contador unas 12 horas al mes en una empresa mediana— se reduce a solo dos o tres horas.
Las expectativas de retorno de inversión (ROI) para estos sistemas agenticos han subido del 10% el año pasado al 17% este año. Sin embargo, el reporte advierte que muchas organizaciones siguen operando de forma fragmentada: solo el 17% reporta un enfoque estratégico y holístico, una cifra que aunque se duplicó respecto al 9% del año anterior, sigue siendo baja.
Los obstáculos críticos: datos y gobernanza
Si su empresa siente que la IA no está entregando el valor esperado, la razón suele ser la calidad de la información. El 73% de los encuestados señala que la calidad y disponibilidad de los datos es el principal motivo para no obtener más valor, mientras que el 79% reporta retrasos o reprocesos debido a resultados de baja calidad.
Para escalar con éxito, usted debe centrarse en dos pilares fundamentales:
- Preservación del contexto: Al extraer datos de sistemas como un ERP, se pierde la semántica del negocio. Es vital usar soluciones que mantengan ese contexto para que la IA entienda el "porqué" de la información.
- Gobernanza de agentes: Solo el 12% de las empresas afirma estar preparada para gobernar la IA. El riesgo de los "shadow agents" —agentes no aprobados que acceden a datos sensibles— es una amenaza real que requiere inventarios claros y controles de acceso.
Transformación humana: más allá del entrenamiento técnico
El éxito de la IA no es un problema puramente técnico, sino de cambio organizacional. Casi el 80% de los líderes coincide en que maximizar el valor de la IA requiere más que simplemente capacitar a los empleados en herramientas nuevas.
La conversación actual se desplaza hacia cómo las personas y la IA colaboran de forma efectiva. Esto implica:
- Rediseñar flujos de trabajo donde los agentes realicen tareas repetitivas y los humanos aporten juicio y supervisión.
- Programas de reskilling, ya que el 75% de las organizaciones planea reconvertir a su personal para trabajar junto a estas tecnologías.
- Eliminar silos para conectar a los agentes con datos ricos en contexto en toda la estructura empresarial.
Para navegar este cambio con éxito, su próxima decisión debería ser auditar qué herramientas de IA están usando sus empleados actualmente y establecer una estrategia de gobernanza centralizada. El objetivo no es solo implementar tecnología, sino construir una empresa autónoma donde los procesos, las personas y los agentes funcionen como una unidad coherente. Más sobre el tema: Microsoft lanza modelos MAI propios: la clave para reducir tus costos de IA.
