Las empresas de todas las grandes industrias se apresuran a reformular sus pilas tecnológicas para que, hacia 2026, flotas de agentes de inteligencia artificial que cooperan entre sí —no bots aislados y de alcance estrecho— puedan ejecutar procesos empresariales centrales prácticamente de forma autónoma. El cambio global, impulsado por directores de información y ejecutivos que ahora clasifican la automatización y adopción de IA como su prioridad principal para los próximos cinco años, apunta a convertir años de proyectos piloto en resultados empresariales medibles, mientras se enfrentan a nuevos desafíos de confianza, seguridad y usabilidad.

Dos décadas de adopción incremental de IA han creado un mosaico de chatbots, motores de recomendación y scripts de automatización de procesos robóticos. La ola que se aproxima es diferente. En lugar de agregar otra herramienta discreta más, las organizaciones están rediseñando arquitecturas de datos, modelos de gobernanza e incluso estructuras operativas para que decenas o cientos de agentes de IA puedan colaborar, transferir tareas y aprender continuamente. En esencia, las empresas están pasando de experimentar con IA a tratarla como una fuerza de trabajo distribuida y semiautónoma: un punto de inflexión que muchos líderes tecnológicos equiparan con la migración a la nube hace una década o la llegada de internet en sí.

La investigación de McKinsey subraya la urgencia: aunque el 72 por ciento de las empresas ya utilizan IA en al menos una función, solo el 23 por ciento reporta un impacto significativo en resultados financieros. Cerrar esa brecha es ahora un mandato de junta directiva. Julio César Castrejón, gerente de país de Nutanix México, argumenta que «las aplicaciones de IA se han vuelto críticas para las operaciones empresariales más rápido que cualquier otra tecnología que hayamos presenciado», lo que obliga a los CIOs a replantearse el diseño organizacional desde cero.

El hito de los sistemas multiagentes

Un cuerpo creciente de análisis coincide en que 2026 marcará la transición de la IA de una sola tarea a sistemas multiagentes capaces de ejecutar flujos de trabajo complejos con supervisión humana mínima. Computer Weekly señala que estos colectivos de agentes prometen «operaciones autónomas», pero advierte que el despliegue más amplio también genera «desafíos de confianza y usabilidad» que las empresas deben resolver para desbloquear el valor completo Computer Weekly.

Esa advertencia resuena con los líderes de TI que dirigen programas de cambio masivos. Los analistas de IBM, por ejemplo, esperan que las organizaciones ejecuten «decenas o incluso cientos» de agentes de IA en múltiples plataformas en dos años. Para mantener el ecosistema resultante estable, las empresas deben establecer estándares abiertos e interoperables para la orquestación de agentes, actualizar herramientas de observabilidad que rastreeen transferencias máquina-a-máquina y hacer cumplir políticas de gobernanza rigurosas que definan cuánta autonomía se permite a un agente.

Glenn Nethercutt, director de tecnología de Genesys, ve la evolución en la arquitectura del modelo mismo. Los modelos de lenguaje extenso aportaron fluidez sin precedentes; el siguiente paso, dice, son «modelos de acciones extensas» que combinan comprensión del lenguaje con la capacidad de ejecutar acciones empresariales concretas. Olivier Jouve, director de producto de la empresa, predice que las empresas pronto pasarán de gestionar procesos a «orquestar inteligencia», utilizando plataformas de orquestación de experiencias como el nuevo sistema operativo para la participación del cliente.

Por qué los directorios se están involucrando

El entusiasmo del nivel ejecutivo es amplio y cuantificable. Casi la mitad de los directores de información (46 por ciento) y el 43 por ciento de los directores ejecutivos identifican la automatización escalada y la IA como su principal inversión estratégica hasta 2029, según una encuesta ejecutiva reciente reportada por Computer Weekly Computer Weekly. El hallazgo señala más que interés experimental; refleja compromisos presupuestarios e indicadores clave de rendimiento personales vinculados al crecimiento impulsado por IA.

Paola Becerra, presidenta de SAP México, articula la nueva definición de éxito: «Las empresas que se distinguirán en los próximos años no serán las que simplemente adopten inteligencia artificial, sino las que la integren de manera inteligente, alineada con sus procesos, datos y objetivos empresariales». En la práctica, eso significa incrustar agentes de IA en profundidad dentro de flujos de trabajo de ventas, cadena de suministro y finanzas, para luego medir su contribución a ingresos, costos o satisfacción del cliente, no solo monitorear métricas de desempeño piloto.

Lecciones de los primeros errores

Trevor Schulze, CIO de Genesys, recuerda que los «primeros fracasos de la IA generativa no carecieron de propósito». Los errores iniciales —chatbots que alucinaban, clasificadores de documentos que sobreponderaban datos sesgados— expusieron debilidades en ingeniería de contexto, calidad de datos y gobernanza. Las organizaciones que internalizaron esas lecciones ahora están construyendo bases más sólidas: grafos de conocimiento curados, librerías de indicadores modulares y caminos de escalamiento claros cuando la confianza de un agente cae por debajo de un umbral. «Quienes avancen más rápido en las correcciones estructurales», predice Schulze, «estarán mejor posicionados para capturar ROI real en 2026».

Nueva superficie de ataque, nueva ecuación de confianza

Escalar la IA agentiva también crea una paradoja de seguridad. IBM advierte que los agentes autónomos introducen «vectores de riesgo sin precedentes», incluyendo los llamados agentes fantasma que se crean sin aprobación formal, extrayendo rápidamente datos más allá de las herramientas de monitoreo tradicionales. Como los agentes pueden replicarse y evolucionar de forma independiente, una empresa puede saber que información sensible salió del edificio pero no saber qué algoritmo la movió, dónde fue o por qué.

Por lo tanto, la transparencia se está convirtiendo en la nueva moneda de confianza corporativa. Un estudio de consumidores de Genesys descubre que el 80 por ciento de los clientes esperan evidencia clara de gobernanza de IA, pero solo el 31 por ciento de los líderes de experiencia del cliente dicen mantener supervisión exhaustiva de sus sistemas de IA. Cerrar esa brecha de percepción es crítico si las empresas quieren preservar valor de marca mientras persiguen objetivos de automatización agresivos.

Pilares para la Adopción Sostenible

Javier Cordero, VP y director general de Red Hat NOLA, enmarca el viaje hacia 2026 alrededor de tres pilares:

  1. Control de datos. A medida que las regulaciones de privacidad se endurecen, los modelos de «IA soberana» —aquellos que garantizan la residencia de datos y modelos dentro de una jurisdicción específica— están proporcionando ventaja competitiva y tranquilidad de cumplimiento.

  2. Capacidad de inferencia. Desde diagnóstico médico hasta suscripción de crédito, la capacidad de generar predicciones precisas y conscientes del contexto separará a los líderes del mercado de los rezagados.

  3. Modernización tecnológica. Gartner anticipa que el 40 por ciento del software empresarial integrará agentes inteligentes para finales de 2026, transformando no solo interfaces de cliente sino también procesos de toma de decisiones interna.

Las empresas que avanzan en los tres frentes tienen mayor probabilidad de evitar la trampa de experimentación incontrolada y en su lugar lograr ganancias medibles en eficiencia, ingresos y lealtad del cliente.

El camino hacia el Valor Medible

SAP

Fuentes

  • https://www.computerweekly.com/opinion/Unlocking-the-value-of-multi-agent-systems-in-2026
  • https://www.computerweekly.com/news/366636977/Execs-see-AI-and-automation-as-long-term-strategic-investments

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