De los pilotos a los agentes: la verdadera revolución de la IA todavía está por llegar
- Opinión
Han pasado casi cuatro años desde el lanzamiento público de ChatGPT el 30 de noviembre de 2022. Tras una primera ola de IA generativa accesible y una segunda centrada en la infraestructura y el hardware -donde NVIDIA se ha consolidado como líder global con una capitalización cercana a los 5,5 billones de dólares a inicios de septiembre de 2026-, entramos en la tercera etapa: la IA agéntica.
Por Federico Caro, Experto TIC
Pasamos de sistemas que generan contenido a sistemas capaces de interpretar objetivos, tomar decisiones y ejecutar secuencias de acciones de forma autónoma. Sin embargo, surge una paradoja: la tecnología avanza exponencialmente, pero las organizaciones avanzan despacio.
La Ley de Amara y el purgatorio del piloto
Como señalaba Roy Amara, tendemos a sobreestimar el efecto de una tecnología a corto plazo y a subestimar su impacto a largo plazo. Los datos actuales reflejan que la realidad empresarial es menos espectacular que las demostraciones técnicas:
- Falta de valor tangible: En 2024, BCG indicó que el 74% de las empresas no lograba generar valor tangible con sus iniciativas de IA; solo el 26% superó la fase de prueba de concepto (PoC).
- Abandono de proyectos: Gartner estimó que el 30% de los proyectos de GenAI fueron abandonados después del PoC a finales de 2025 por costes, riesgos o mala calidad de datos. Para la IA agéntica, prevé la cancelación de más del 40% de los proyectos antes de finales de 2027.
El verdadero cuello de botella no es tecnológico, sino de transformación empresarial.
Datos, procesos y personas
La integración efectiva de la IA enfrenta tres barreras críticas:
- El dato: En 2025, Gartner advirtió que el 63% de las organizaciones carecía de prácticas de gestión de datos adecuadas. En 2026, destaca que, sin un contexto semántico, los agentes no pueden comprender las relaciones y reglas de los datos del negocio.
- El proceso: Persiste la tendencia a quedarse en pilotos aislados o copilotos que solo ahorran minutos. McKinsey confirmó en 2025 que solo el 39% de las empresas percibía un impacto de la IA sobre el EBIT, vinculando el éxito directamente al rediseño de los flujos de trabajo.
- Las personas: La tecnología es solo una fracción del cambio. BCG defiende la regla 10-20-70: el 10% del esfuerzo se centra en algoritmos, el 20% en tecnología y datos, y el 70% en personas, procesos y transformación organizativa.
Ante este cambio, conviven cuatro perfiles en las empresas: los negacionistas (enfocados en los sesgos), los inmovilistas (renegados a aprender), los «prisas» (aplican agentes sin definir el problema) y los motivados (con actitud para aprender y experimentar).
El CIO como arquitecto y el rol del CEO
El CIO debe asumir una responsabilidad estructural a través de cuatro pilares:
- Gestionar expectativas: Explicar que la IA se implanta rápido, pero la transformación cultural requiere tiempo.
- Construir un roadmap: Vincular los casos de uso a un plan de negocio a corto, medio y largo plazo para evitar iniciativas sin rentabilidad clara.
- Rediseñar el modelo operativo: Superar los silos departamentales y pensar en procesos transversales de principio a fin.
- Garantizar el patrocinio del CEO: La dirección general debe establecer la visión e involucrar activamente a la primera línea ejecutiva. Es de vital importancia que ese primer nivel no esté formado por inmovilistas, negacionistas o acelerados ya que, de no tener una capa unificada en el primer nivel de la compañía, la batalla será complicada.
La IA no transformará las compañías por el mero hecho de disponer de mejores modelos, sino cuando cambie la forma profunda en que trabajamos y creamos valor.
