La IA empresarial se estanca por procesos ineficientes y falta de contexto operacional
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Un informe de Celonis revela que el 85% de las organizaciones aspira a convertirse en una empresa agéntica en tres años, pero el 76% admite que sus procesos actuales frenan ese avance. La inteligencia artificial no generará ROI si no entiende cómo opera el negocio, una preocupación compartida por el 82% de los líderes.
Celonis ha publicado el Informe de Optimización de Procesos 2026, un análisis global que identifica un desfase crítico entre el entusiasmo por la IA empresarial y la preparación real de las organizaciones. El documento señala que el 85% de las compañías quiere convertirse en una empresa agéntica en tres años, pero el 76% reconoce que sus procesos actuales las están limitando.
La compañía apunta que para que la IA empresarial funcione realmente, necesita más que solo datos; necesita contexto operacional.
La IA no puede operar sin entender el negocio
El estudio subraya que los agentes de IA requieren procesos optimizados, datos de procesos y contexto operacional para actuar de forma autónoma y efectiva. Sin esa base, la IA no puede comprender cómo funciona una empresa ni identificar cómo mejorarla.
No es una percepción aislada, ya que el 82% de los responsables de decisión cree que la IA no ofrecerá un buen ROI si no entiende cómo opera el negocio.
El informe revela que el 90% de las organizaciones ya utiliza o explora sistemas de múltiples agentes para automatizar decisiones complejas. Sin embargo, los principales frenos siguen siendo internos, como la falta de conocimiento dentro de la organización (47%) y la dificultad para que la IA entienda el contexto del negocio (45%).
A ello se suma un problema persistente: el 58% de los líderes de procesos y operaciones afirma que sus departamentos no operan de forma fluida entre sí, lo que impide la visibilidad de extremo a extremo necesaria para una IA efectiva.
El estudio también muestra que el 89% de los líderes empresariales considera la IA como su mayor oportunidad competitiva. Pero Celonis advierte que la automatización aislada no basta, y que la IA debe estar anclada en la inteligencia de procesos para navegar la complejidad real del negocio y generar resultados medibles.
Según el informe, la inteligencia de procesos proporciona el marco que permite a los agentes de IA entender cómo fluye el trabajo entre sistemas y departamentos, identificar fricciones y ejecutar acciones con impacto real.
Carsten Thoma, presidente de Celonis, explica que “al usar la inteligencia de procesos para darle a la IA una comprensión compartida de cómo funciona un negocio y cómo mejorarlo, finalmente estamos convirtiendo ese potencial en valor continuo y medible”.
