Los mayores desafíos de adopción de la IA para 2026

En 2026, muchas organizaciones cambiarán su estrategia de IA de la IA generativa a la IA agéntica. Están explorando sistemas de IA que puedan tomar decisiones, coordinar tareas y completar flujos de trabajo de varios pasos con una participación humana limitada.

Gartner predice que para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica, frente a menos del 1 % en 2024¹. Y durante un episodio del pódcast Mixture of Experts de IBM, el presentador Tim Hwang y sus invitados hablaron sobre la visión de Microsoft de que "cada empresa sea su propia instalación de fabricación de agentes".  Esta transición conlleva desafíos más complejos.

La realidad de la adopción de la IA en 2026 es que la capacidad de la IA avanza más rápido que la capacidad organizativa. "La IA es más un desafío de liderazgo que de tecnología", dijo recientemente Dan Taylor, vicepresidente de Global Ads de Google. Aunque muchas empresas tienen acceso a potentes herramientas de IA, la mayoría carece de las bases operativas necesarias para escalar la IA de forma eficaz. Muchas empresas siguen teniendo problemas con los datos fragmentados, el gobierno incompleto, las brechas de talento, la complejidad de los sistemas y el escepticismo ante los sistemas autónomos.

Estos problemas están haciendo que la adopción de la IA empresarial gire cada vez más en torno a la transformación organizativa en lugar de solo a la implementación de la tecnología. El éxito a largo plazo de la IA depende de lo bien que la IA se integre en los procesos empresariales y en las operaciones diarias. Las organizaciones que más progresan suelen ser las que invierten en la preparación operativa junto con la innovación técnica.

En 2026, los desafíos comunes a los que se enfrentan las organizaciones a medida que se mueven de los pilotos de IA a la adopción en toda la empresa incluyen:

• Calidad y preparación de los datos
• Gobierno y seguridad
• Demostrar el ROI y justificar los costes
• Las carencias de competencias y el cambio organizativo
• Integración del flujo de trabajo

La preparación de los datos se ha convertido en uno de los mayores obstáculos para la adopción de la IA empresarial. En las primeras fases del desarrollo de la IA, muchas organizaciones se centraron en acceder a conjuntos de datos propios para la personalización de los modelos. Ese desafío sigue existiendo, pero el problema más amplio ahora involucra la calidad de los datos, la accesibilidad y el gobierno en toda la organización.

Muchas empresas operan con entornos de datos fragmentados y aislados que se desarrollaron a lo largo de décadas. La información empresarial crítica suele estar dispersa en sistemas desconectados y formatos de datos incoherentes. Los sistemas de IA tienen dificultades en estos entornos porque la baja calidad de los datos debilita el rendimiento y la fiabilidad de los modelos de IA.

El auge de la IA agéntica aumenta la importancia de una preparación y un gobierno de datos sólidos. Si las fuentes de datos empresariales contienen lagunas o errores, los agentes de IA pueden hacer recomendaciones erróneas o ejecutar acciones incorrectas a escala. Este riesgo genera dudas entre los ejecutivos.

La preparación de los datos también afecta a la velocidad de adopción de la IA. Las organizaciones que cuentan con una sólida gestión de datos pueden pasar rápidamente de los proyectos piloto a la implementación. Las empresas con datos fragmentados suelen dedicar más tiempo a limpiar, organizar y gobernar la información que a crear soluciones de IA.

Las empresas pueden mitigar este desafío tratando la modernización de datos como una iniciativa estratégica en lugar de una tarea técnica. Muchas organizaciones están invirtiendo en plataformas de datos centralizadas, marcos de gobierno más sólidos y una propiedad más clara de los activos de datos empresariales.

Otro desafío importante en la adopción de la IA tiene que ver con el gobierno, la responsabilidad y el riesgo del sistema autónomo. Los sistemas de IA agéntica ahora pueden completar tareas en múltiples aplicaciones, tomar decisiones e interactuar con datos confidenciales con supervisión humana limitada. Estas capacidades mejoran la eficiencia, pero también introducen nuevos riesgos operativos que muchas organizaciones no están preparadas para gestionar.

Las funciones de gobierno específicas de la IA crecieron un 17 % en 2025 y la proporción de empresas que no tenían políticas de IA responsables cayó bruscamente, del 24 al 11 %.² Aun así, ha surgido una brecha de gobierno. Las empresas a menudo carecen de políticas para monitorizar el comportamiento de la IA, revisar las decisiones automatizadas o asignar responsabilidades cuando los sistemas producen resultados perjudiciales.

La transparencia es otra preocupación. A muchas organizaciones les cuesta entender cómo los sistemas de IA priorizan las acciones o llegan a conclusiones. Es poco probable que las empresas escalen sistemas autónomos sin la confianza en cómo funcionan y gestionan el riesgo.

Las organizaciones se enfrentan a una presión cada vez mayor por parte de los reguladores para que implementen políticas de IA responsables que apoyen una documentación, registros de auditoría y gestión de riesgos más sólidos. La preocupación por la privacidad de los datos, los proveedores de IA de terceros y las vulnerabilidades de seguridad también son cada vez más prominentes. En los sectores altamente regulados, las organizaciones también deben comprobar que los sistemas de IA cumplen con marcos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y mantener la transparencia en torno a la forma en que los algoritmos de IA procesan la información confidencial.

Las empresas pueden reducir estos riesgos estableciendo programas formales de gobierno de la IA al principio del proceso de adopción. Muchas organizaciones también están creando equipos de gobierno interfuncionales que incluyen a líderes legales, de seguridad, de cumplimiento y de tecnología. La supervisión humana sigue siendo especialmente importante para las decisiones de alto riesgo en entornos regulados o orientados al cliente. La monitorización, las pruebas y la documentación continuas también pueden ayudar a las organizaciones a identificar problemas antes de que creen problemas mayores.

Las empresas se están centrando en el valor de la IA.

Casi el 80 % de los directivos espera que la IA genere ingresos significativos para 2030, pero solo el 24 % sabe de dónde vendrán.³ La implementación de la IA ahora implica un aumento de los gastos relacionados con infraestructuras, licencias de modelos, cloud computing, trabajo de integración, ciberseguridad y mantenimiento de sistemas.

Los clientes de Salesforce informan que los agentes y asistentes de IA están ofreciendo un ROI (retorno de la inversión) sólido en TI, ventas y servicio de atención al cliente. ⁴ Aun así, los sistemas de IA agéntica pueden generar mayores costes operativos porque requieren más capacidades de orquestación, monitorización y procesamiento en tiempo real que las herramientas de IA generativa. A medida que los sistemas de IA se escalan en todas las operaciones, las empresas se enfrentan a la presión de gestionar su uso, optimizar las cargas de trabajo y justificar las inversiones continuas.

Algunas empresas inician ambiciosos programas de IA sin identificar objetivos operativos claros. A muchos les cuesta definir métricas de éxito significativas para las iniciativas de IA. Y los aumentos de productividad pueden ser difíciles de medir en todos los equipos.

Las organizaciones pueden mitigar este desafío estableciendo una hoja de ruta realista para la IA y una hoja de ruta de implementación a largo plazo. Este enfoque prioriza los casos de uso prácticos y facilita medir el progreso y los resultados exitosos del negocio al implementar IA en toda la empresa. La implementación incremental puede ayudar a generar confianza, aumentar la aceptación y fortalecer el apoyo a largo plazo para las inversiones en IA.

Muchas iniciativas de IA exitosas comienzan con aplicaciones que reducen el trabajo manual, mejoran los tiempos de respuesta o agilizan los flujos de trabajo internos. Las empresas también tienen que ser disciplinadas a la hora de seleccionar a los proveedores y gestionar los costes antes de escalar la IA.

El desafío del talento de la IA ha evolucionado durante el último año. Las organizaciones que se centraban en el prompt engineering y las habilidades de IA generativa ahora necesitan equipos capaces de gestionar sistemas de IA en integración, ciberseguridad, orquestación, gobierno y gestión del cambio.

La adopción exitosa de la IA a menudo requiere cambios en los flujos de trabajo, las métricas de rendimiento y las estructuras organizativas. En las organizaciones que han adoptado la IA, el 27 % de los empleados afirma que su lugar de trabajo ha cambiado de forma disruptiva en gran medida o en muy gran medida durante el último año.⁵ Por otro lado, el 61 % afirma que la IA hace que su trabajo sea menos mundano y más estratégico.⁶ Pero muchas organizaciones aún carecen de empleados con experiencia práctica para implementar la IA a escala.

Los empleados también se enfrentan a la incertidumbre sobre cómo afectará la IA a los flujos de trabajo, las responsabilidades laborales y los procesos de toma de decisiones. Las empresas que subestiman el lado humano de la transformación de la IA suelen encontrar la resistencia de los empleados.

La adopción exitosa de la IA depende, en última instancia, tanto de la tecnología como de la capacidad. Las empresas pueden adquirir herramientas avanzadas de IA, pero siguen necesitando personas que comprendan cómo gestionar el riesgo, rediseñar los flujos de trabajo y supervisar las operaciones impulsadas por la IA.

Las organizaciones pueden hacer frente a este reto considerando la adopción de la IA como un proceso de transformación empresarial. Esta estrategia incluye programas de desarrollo del personal y de formación en IA. Estas iniciativas de mejora de las competencias pueden ir más allá de los equipos técnicos, de modo que toda la organización adquiera una comprensión más sólida de las capacidades de la IA, el machine learning, el gobierno corporativo y sus limitaciones.

Incluso las empresas con marcos de gobierno sólidos se enfrentan a obstáculos a la hora de integrar la IA en los sistemas y procesos existentes.

Muchas organizaciones han demostrado que las herramientas de IA pueden generar valor empresarial en programas piloto. El mayor desafío ahora consiste en integrar las tecnologías de IA en las operaciones empresariales del mundo real. Los entornos empresariales suelen incluir sistemas heredados y flujos de trabajo fragmentados que no se diseñaron para admitir nuevas tecnologías. Una mala integración puede limitar la capacidad de mejorar las operaciones internas y modernizar las experiencias digitales de los clientes en todo el ecosistema empresarial.

La integración de la IA se vuelve más compleja con los sistemas con IA agéntica. Los sistemas autónomos suelen requerir acceso a múltiples aplicaciones, interfaces de programación de aplicaciones (API) y fuentes de datos en tiempo real para completar las tareas de manera eficaz. Los problemas de integración pueden limitar el rendimiento del sistema, crear cuellos de botella o introducir riesgos de seguridad. Y las organizaciones no pueden escalar la IA de forma eficaz si los sistemas están desconectados de las operaciones de las actividades principales.

La interrupción del flujo de trabajo es otra preocupación. Los empleados pueden resistirse a los sistemas de IA que cambian procesos establecidos o introducen límites poco claros entre las responsabilidades humanas y las tareas automatizadas. Los proyectos de IA mal integrados también pueden aumentar la fricción si los empleados necesitan cambiar constantemente entre plataformas desconectadas o verificar manualmente los outputs generados por la IA.

Las empresas pueden reducir los retos de integración de la IA priorizando la interoperabilidad y el diseño de flujos de trabajo desde el principio del proceso de adopción. Las arquitecturas modulares de IA suelen integrarse más fácilmente con los sistemas empresariales existentes. La implementación por fases de la IA también puede ayudar a identificar problemas operativos antes de que las capacidades de IA se amplíen en toda la empresa. 

La estrecha colaboración entre los equipos de tecnología y las unidades de negocio y una comunicación clara con los empleados pueden reducir la resistencia y respaldar una adopción más fluida. Muchas organizaciones también están equilibrando el desarrollo interno de la IA con asociaciones tecnológicas estratégicas.

En 2026, la implantación de la IA dependerá de la preparación operativa. El valor a largo plazo de la integración de la IA proviene de la capacidad de integrarla en las operaciones empresariales, gestionar el riesgo, apoyar a los empleados y escalar su adopción de manera responsable.

Las empresas que más progresan están adoptando un enfoque disciplinado. Están reforzando el gobierno, mejorando la calidad de los datos, modernizando la infraestructura y construyendo una alineación transversal entre los equipos de negocio y tecnología. Muchos se centran en casos de uso que ofrecen un valor cuantificable antes de expandir la IA de manera más amplia.

La prioridad para las organizaciones es crear la base necesaria para apoyar la IA a gran escala. Las empresas que inviertan en preparación, responsabilidad e integración serán más capaces de adaptarse a medida que evolucionen las capacidades de la IA.