Los mayores desafíos de la adopción de la IA para 2026

En 2026, muchas organizaciones están cambiando su estrategia de IA generativa a IA agéntica. Están explorando sistemas de IA capaces de 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 incluirá IA agéntica, frente a menos del 1 % en 2024.¹ Y durante un episodio del podcast Mixture of Experts de IBM, el presentador Tim Hwang y sus invitados debatieron la visión de Microsoft de que “cada empresa sea su propio lugar de fabricación para los agentes”.  Esta transición plantea 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 organizacional. “La IA es más un desafío de liderazgo que un desafío de tecnología”,dijo recientemente Dan Taylor, vicepresidente de Google Global Ads. Si bien muchas empresas tienen acceso a potentes herramientas de IA, la mayoría carece de las bases operativas necesarias para escalar la IA de manera efectiva. Muchas empresas todavía tienen dificultades con los datos fragmentados, la gobernanza incompleta, las brechas de talento, la complejidad del sistema y el escepticismo de los sistemas autónomos.

Estos problemas están haciendo que la adopción de la IA empresarial gire cada vez más en torno a la transformación organizacional en lugar de solo al despliegue de 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 que enfrentan las organizaciones al pasar de los pilotos de IA a la adopción en toda la empresa incluyen:

• Calidad y preparación de los datos
• Gobernanza y seguridad
• Demostrar el retorno de la inversión (ROI) y justificar los costos
• Brechas de habilidades y cambio organizacional
• Integración de flujos de trabajo

La preparación de los datos se ha convertido en una de las mayores barreras para la adopción de la IA empresarial. En fases anteriores del desarrollo de la IA, muchas organizaciones se centraron en acceder a conjuntos de datos patentados para la personalización de modelos. Ese desafío aún existe, pero el problema más amplio ahora involucra la calidad de los datos, la accesibilidad y la gobernanza en toda la organización.

Muchas empresas operan con entornos de datos fragmentados y aislados que se desarrollaron durante décadas. La información crítica del negocio a menudo se distribuye a través de sistemas desconectados y formatos de datos incongruentes. Los sistemas de IA tienen dificultades en estos entornos porque los datos de mala calidad debilitan el rendimiento y la confiabilidad de los modelos de IA.

El auge de la IA agéntica aumenta la importancia de una sólida gobernanza y preparación de los datos. Si las fuentes de datos empresariales contienen deficiencias 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 la velocidad de adopción de la IA. Las organizaciones con una sólida gestión de datos pueden pasar rápidamente de los proyectos piloto al despliegue. 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 gobernanza más sólidos y una propiedad más clara de los activos de datos empresariales.

Otro desafío importante en la adopción de la IA involucra la gobernanza, la rendición de cuentas y el riesgo de sistemas autónomos. 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.

Los puestos de gobernanza específicos de la IA crecieron en un 17 % en 2025, y la proporción de empresas sin políticas de IA responsable se redujo drásticamente del 24 % al 11 %.² Aun así, ha surgido una brecha de gobernanza. Las empresas a menudo carecen de políticas para monitorear el comportamiento de la IA, revisar decisiones automatizadas o asignar responsabilidad cuando los sistemas producen resultados perjudiciales.

La transparencia es otra preocupación. Muchas organizaciones tienen dificultades para comprender 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 enfrentan una presión creciente por parte de los entes reguladores para implementar políticas de IA responsables que respalden una documentación más sólida, pistas de auditoría y gestión de riesgos. Las preocupaciones sobre la privacidad de datos, los proveedores de IA de terceros y las vulnerabilidades de seguridad también son cada vez más prominentes. En industrias altamente reguladas, las organizaciones también deben verificar que los sistemas de IA cumplan con marcos como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y mantener la transparencia en torno a cómo los algoritmos de IA procesan la información confidencial.

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

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

Casi el 80 % de los ejecutivos espera que la IA impulse 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, computación en la nube, trabajo de integración, ciberseguridad y mantenimiento de sistemas.

Los clientes de Salesforce informan que los agentes y asistentes de IA están ofreciendo un sólido ROI (retorno de la inversión) en TI, ventas y atención al cliente.⁴ Aun así, los sistemas de IA agéntica pueden crear costos operativos más altos porque requieren más capacidades de orquestación, monitoreo 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. Muchas tienen dificultades para definir métricas significativas de éxito para las iniciativas de IA. Y las ganancias de productividad pueden ser difíciles de medir en todos los equipos.

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

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

El desafío del talento de IA ha evolucionado durante el último año. Las organizaciones que se enfocan en la ingeniería rápida y las habilidades de IA generativa ahora necesitan equipos que puedan gestionar sistemas de IA a través de la integración, la ciberseguridad, la orquestación, la gobernanza y la gestión de cambios.

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

Los empleados también enfrentan incertidumbre sobre cómo la IA afectará 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 a menudo encuentran 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 comprar herramientas avanzadas de IA, pero aún necesitan personas que comprendan cómo gestionar el riesgo, rediseñar los flujos de trabajo y supervisar las operaciones impulsadas por IA.

Las organizaciones pueden abordar este desafío tratando la adopción de la IA como un esfuerzo de transformación empresarial. Esta estrategia incluye programas de desarrollo de la fuerza laboral y capacitación en IA. Estos esfuerzos de mejora de habilidades pueden ir más allá de los equipos técnicos, por lo que toda la organización desarrolla una comprensión más sólida de las capacidades de la IA, el machine learning, la gobernanza y las limitaciones.

Incluso las empresas con marcos de gobernanza sólidos se enfrentan a obstáculos al 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 implica integrar tecnologías de IA en las operaciones empresariales del mundo real. Los entornos empresariales a menudo incluyen sistemas heredados y flujos de trabajo fragmentados que no fueron diseñados para admitir nuevas tecnologías. La mala integración puede limitar la capacidad de mejorar las operaciones internas y modernizar las experiencias del cliente en todo el ecosistema empresarial más amplio.

La integración de la IA se vuelve más compleja con sistemas impulsados por 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 de manera efectiva la IA si los sistemas están desconectados de las operaciones de la actividad principal.

La interrupción del flujo de trabajo es otra preocupación. Los empleados pueden resistirse a los sistemas de IA que cambian los 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 resultados generados por IA.

Las empresas pueden reducir los desafíos de integración de la IA priorizando la interoperabilidad y el diseño del flujo de trabajo al principio del proceso de adopción. Las arquitecturas modulares de IA a menudo se integran más fácilmente con los sistemas empresariales existentes. El despliegue de IA por fases 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 la 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 alianzas tecnológicas estratégicas.

En 2026, la adopción de la IA depende de la preparación operativa. El valor a largo plazo de la integración de IA proviene de la capacidad de integrarla en las operaciones de negocio, gestionar riesgos, apoyar a los empleados y escalar de manera responsable su adopción.

Las empresas que más progresan están adoptando un enfoque disciplinado. Están fortaleciendo la gobernanza, mejorando la calidad de los datos, modernizando la infraestructura y creando una alineación multifuncional entre los equipos de negocio y tecnología. Muchas apuntan a casos de uso que ofrecen un valor medible antes de expandir la IA de manera más amplia.

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