Muchas grandes organizaciones aún no han visto el nivel de retornos que esperaban de sus recientes inversiones en IA.
Esto no se debe a que la tecnología haya fracasado, sino a que la inversión se ha dirigido a la capa equivocada.
En lugar de usar la IA para ayudar a las personas a trabajar más rápido, las organizaciones deberían hacer que ejecute flujos de trabajo y desarrollar gobernanza para que sean seguros.
Los consejos de administración que aprobaron los presupuestos de inteligencia artificial (IA) hace dos años ahora preguntan por los retornos. Y los directores financieros están examinando el gasto en IA con el mismo rigor que aplican a cualquier programa de capital.
Pero en muchas grandes organizaciones, los retornos no llegan, no porque la tecnología haya fracasado, sino porque la inversión se ha dirigido a la capa equivocada. Un estudio global reciente de PwC, por ejemplo, muestra que el 74 % del valor económico de la IA es captado por solo el 20 % de las organizaciones.
Hasta la fecha, la mayor parte de la IA empresarial ha operado a nivel individual: herramientas que hacen más rápido a un empleado, un copiloto junto a alguien que realiza su trabajo. Pero el valor de la IA en las grandes organizaciones no se acumula en tareas individuales. Está en los procesos que las conectan. Hasta ahora, la inversión en IA apenas ha tocado esos procesos.
Integrar la IA en los flujos de trabajo operativos
Consideremos qué impulsa el coste, el riesgo y la competitividad en una gran farmacéutica, un banco global o un gran fabricante. En lugar del volumen de correos electrónicos o del tiempo dedicado a redactar documentos —tareas cada vez más asumidas por herramientas de IA—, lo que sostiene a la empresa es su columna vertebral operativa.
En los servicios financieros, se trata de investigar cientos de miles de alertas de transacciones cada mes, cada una de las cuales requiere análisis contextual, juicio estructurado y una pista de auditoría documentada. En la fabricación farmacéutica, se trata del análisis de causas raíz de las desviaciones en la producción. Este proceso sigue durando semanas en muchas grandes farmacéuticas y requiere un equipo de especialistas para cada incidente. En las ciencias de la vida, son los sistemas y procesos de extremo a extremo que conectan datos, decisiones y obligaciones regulatorias y que determinan la rapidez con la que una empresa puede avanzar.
Se trata de flujos de trabajo: secuencias de varios pasos e intensivas en datos que abarcan los límites organizativos y las obligaciones regulatorias. Un copiloto que hace que un analista en un flujo de trabajo de un mes sea un 20 % más rápido no comprime el flujo de trabajo, solo traslada el cuello de botella.
Un análisis de McKinsey sobre el potencial económico de la IA generativa de 2023 identificó las operaciones, la cadena de suministro y la gestión de riesgos como los mayores grupos de valor de la IA sin explotar en la economía. También son, con mucha diferencia, los menos tocados por los despliegues actuales.
¿Por qué actuar ya en la inversión en IA?
En 2026 han convergido tres cuestiones que justifican la necesidad de actuar ya en la inversión en IA.
En primer lugar, la infraestructura técnica para automatizar flujos de trabajo complejos y de varios pasos —sistemas coordinados de agentes de IA especializados que ejecutan un proceso completo de extremo a extremo— solo recientemente ha madurado hasta el punto en que el despliegue en producción en entornos regulados es viable.
El informe Gartner 2026 Hype Cycle for Agentic AI muestra que solo el 17 % de las organizaciones han desplegado agentes de IA hasta la fecha, pero más del 60 % espera hacerlo en los próximos dos años. Esta es la curva de adopción más agresiva de cualquier tecnología emergente en el estudio.
La brecha entre esas dos cifras se está cerrando rápidamente, y las organizaciones que se adelanten construirán una infraestructura a nivel de procesos que será realmente difícil de replicar con rapidez.
Al mismo tiempo, la presión de la rendición de cuentas se ha vuelto imposible de aplazar. El gasto mundial en IA alcanzó 235 000 millones de dólares en 2024 y se prevé que se duplique con creces para 2028, según la Corporación Internacional de Datos (IDC) en su Guía de gasto mundial en IA y en IA generativa.
Los consejos y los inversores ya no se conforman con demostraciones de capacidad; quieren ver la IA reflejada en los márgenes operativos, los tiempos de ciclo y las métricas de riesgo. Las organizaciones que ofrecen anécdotas de productividad en lugar de resultados a nivel de procesos se enfrentarán a preguntas difíciles sobre lo que la inversión en IA realmente ha logrado.
Por último, han cambiado las apuestas competitivas. Cuando la IA era una herramienta de productividad, quedarse atrás significaba ser menos eficiente. Ahora que puede ejecutar los propios flujos de trabajo, quedarse atrás significa operar con una curva de coste y velocidad fundamentalmente distinta.
Una farmacéutica que ha automatizado la gestión de sus desviaciones de producción funciona más rápido, a menor coste y con menos riesgos regulatorios que una que no lo ha hecho. Esta brecha no se cierra fácilmente una vez que se abre.
Arquitectura de IA para cerrar la brecha
Este momento exige un sistema de agentes que operen dentro de los flujos de trabajo existentes: el mismo proceso de extremo a extremo que una organización de otro modo dotaría con personas, externalizaría a un proveedor o resolvería con soluciones individuales improvisadas.
Estos agentes se denominan trabajadores digitales. Estos empleados de IA se integran en la infraestructura existente, siguen las salvaguardas empresariales y ejecutan flujos de trabajo completos de forma autónoma. Las personas solo intervienen en el proceso cuando el juicio, la aprobación o la responsabilidad regulatoria realmente lo requieren.
La gobernanza debe incorporarse a la arquitectura desde el principio para que este enfoque funcione en entornos regulados. Cada decisión debe registrarse, cada recomendación debe ser trazable y las vías de escalado humano deben integrarse por diseño, en lugar de añadirse a posteriori para cumplir la normativa. En la fabricación farmacéutica, los servicios financieros y sectores similares, esa es la condición para que el despliegue sea posible.
Qué deben preguntar los consejos sobre la inversión en IA
Un informe reciente del Foro Económico Mundial sobre la gobernanza de los agentes de IA plantea con precisión el desafío central de este momento: con el 82 % de los directivos planeando adoptar agentes de IA en el próximo uno a tres años, la brecha entre la experimentación y el despliegue maduro y gobernado se está ampliando.
La mayoría de las organizaciones aún se preguntan: "¿cómo usamos la IA para ayudar a nuestra gente a trabajar más rápido?". Pero la pregunta que realmente importa ahora es: "¿qué flujos de trabajo clave debería ejecutar la IA y qué marco de gobernanza hace que su despliegue sea seguro?"
Las organizaciones que se hagan esa pregunta y avancen hacia una respuesta serán las que, al mirar atrás a este periodo, vean el momento en que su ventaja operativa se consolidó gracias a la inversión en IA. Las demás tendrán que explicar, dentro de unos años, por qué pasaron la década poniéndose al día.
