¿Por qué la confianza está frenando la revolución de la IA?
Hace pocos días, CIONET y NTT Data presentaron el “Observatorio de Agentic AI en España e Iberoamérica 2026”, un estudio que recoge la percepción y los retos de la Inteligencia Artificial Agéntica (IA Agéntica) en 130 organizaciones de España y América Latina.
El documento revela que la IA Agéntica sigue en una fase incipiente. Un 59,2 % de las empresas encuestadas sólo cuenta con proyectos piloto aislados dentro de sus departamentos, mientras que apenas un 3,8 % ha conseguido escalar la tecnología a nivel industrial en sus operaciones de negocio.
Factores que frenan la adopción
Para obtener estas métricas, los investigadores evaluaron siete dimensiones que van desde el alineamiento estratégico hasta la infraestructura de datos. Los resultados indican que los principales obstáculos no son tecnológicos, sino organizacionales, económicos y culturales.
Entre las barreras internas destacan:
- Un 40 % de las organizaciones tiene dificultades estructurales para construir un caso de negocio sólido con impacto económico medible.
- El 19,4 % de los directivos señala la cultura interna y la resistencia al cambio como impedimento.
- El 17,3 % menciona la falta de talento especializado dentro de la propia empresa.
La confianza del personal en los agentes autónomos también es limitada: un 92 % de las compañías calificó su nivel de fiabilidad como medio o bajo, lo que obliga a mantener una intervención humana constante para validar los resultados.
En materia de gobernanza, el 80,8 % de las empresas carece de mecanismos formales para controlar las decisiones de los agentes, como botones de parada de emergencia, límites de decisión explícitos o registros de auditoría sistemáticos.
El mercado tecnológico muestra una fuerte concentración en pocos proveedores: Microsoft lidera con un 37,1 % de adopción a través de sus herramientas integradas, seguido por OpenAI (19,7 %) y Google (16,1 %). Esta dependencia refuerza la necesidad de marcos de control específicos.
Diversidad regional en América Latina
Al desglosar los datos por subregiones, se observan diferencias notables:
- Brasil sobresale como la economía con mayor madurez. El 54,5 % de sus empresas gestiona programas estratégicos definidos y el 45,5 % aplica controles operativos de autonomía. Además, el 90,9 % dispone de entornos de prueba con datos corporativos.
- México y Centroamérica presentan una combinación de actividad en la agenda y restricciones presupuestarias severas: el 91,7 % de sus organizaciones destina menos del 5 % del presupuesto total de TI al desarrollo de IA.
- Cono Sur comparte con México el liderazgo en fase de escalado industrial, con un 6,3 % de compañías en ese nivel avanzado, aunque muestra deficiencias en la gestión de la información.
- Región Andina registra los índices más bajos de adopción. El 81,8 % permanece en proyectos piloto aislados, el 54,5 % tiene un alineamiento estratégico bajo y el 63,6 % no cuenta con herramientas de control sobre la autonomía de los agentes.
En conjunto, el estudio concluye que la capacidad de las corporaciones iberoamericanas para estabilizar sus plataformas de IA Agéntica dependerá de la creación de marcos de control robustos y de la reducción de la supervisión manual constante.
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