{"id":5027,"date":"2026-09-08T01:20:48","date_gmt":"2026-09-08T04:20:48","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/08\/ia-agentica-solo-el-38-de-las-empresas-logro-llevarla-a-escala-y-2026-sera-un-ano-clave-en-america-latina\/"},"modified":"2026-09-08T01:20:48","modified_gmt":"2026-09-08T04:20:48","slug":"ia-agentica-solo-el-38-de-las-empresas-logro-llevarla-a-escala-y-2026-sera-un-ano-clave-en-america-latina","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/08\/ia-agentica-solo-el-38-de-las-empresas-logro-llevarla-a-escala-y-2026-sera-un-ano-clave-en-america-latina\/","title":{"rendered":"IA ag\u00e9ntica: solo el 3,8% de las empresas logr\u00f3 llevarla a escala y 2026 ser\u00e1 un a\u00f1o clave en Am\u00e9rica Latina"},"content":{"rendered":"
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La inteligencia artificial ag\u00e9ntica empieza a pasar de las demostraciones tecnol\u00f3gicas a las agendas de los CIO de Am\u00e9rica Latina. La posibilidad de contar con sistemas capaces de planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones con una supervisi\u00f3n humana limitada promete transformar procesos completos dentro de las organizaciones. Sin embargo, la distancia entre experimentar con agentes y convertirlos en una plataforma empresarial todav\u00eda es considerable<\/strong>.<\/p>\n

Esa es una de las principales conclusiones del \u201cObservatorio de Agentic AI en Espa\u00f1a e Iberoam\u00e9rica \u2013 2026\u201d, elaborado por NTT DATA y CIONET a partir de entrevistas con 130 organizaciones. El informe muestra que el 59,2% se encuentra todav\u00eda trabajando con pilotos dispersos y apenas el 3,8% alcanz\u00f3 una implementaci\u00f3n a escala industrial.<\/p>\n

Para Am\u00e9rica Latina, el diagn\u00f3stico adquiere especial relevancia porque el problema ya no parece estar \u00fanicamente en acceder a la tecnolog\u00eda. El desaf\u00edo comienza a trasladarse hacia la capacidad de las empresas para gobernarla, integrarla con sus procesos, formar a sus equipos y demostrar resultados concretos para el negocio<\/strong>.<\/p>\n

De los copilotos a agentes capaces de ejecutar procesos<\/span><\/h2>\n

La IA ag\u00e9ntica se diferencia de la inteligencia artificial generativa tradicional por su mayor autonom\u00eda. En lugar de limitarse a generar una respuesta ante una instrucci\u00f3n, estos sistemas pueden planificar, decidir y ejecutar acciones dentro de determinados par\u00e1metros.<\/p>\n

Los primeros beneficios ya comienzan a aparecer. Seg\u00fan el relevamiento, las organizaciones reportan aceleraci\u00f3n de procesos en el 28,5% de los casos, mejoras en la experiencia de los empleados en el 20,7% y reducci\u00f3n de costos en el 19,7%.<\/p>\n

Pero buena parte de las implementaciones contin\u00faa en terrenos relativamente controlados. El 43,8% desarrolla casos de uso aislados dentro de \u00e1reas espec\u00edficas y el 39,2% utiliza herramientas horizontales de productividad, como copilotos. Solo el 16,9% est\u00e1 redise\u00f1ando procesos de extremo a extremo mediante agentes aut\u00f3nomos.<\/strong><\/p>\n

La diferencia tambi\u00e9n se observa en la madurez tecnol\u00f3gica. El 87,7% permanece en una etapa de experimentaci\u00f3n con agentes especializados, copilotos o chatbots b\u00e1sicos. Apenas el 12,3% comenz\u00f3 a desarrollar arquitecturas orquestadas en las que diferentes agentes pueden interoperar.<\/p>\n

El desaf\u00edo ya no es experimentar, sino encontrar el negocio<\/span><\/h2>\n

El estudio plantea una paradoja para las empresas: mientras la tecnolog\u00eda avanza r\u00e1pidamente, convertir esos avances en un caso de negocio medible contin\u00faa siendo la principal dificultad<\/strong>.<\/p>\n

El 40% de las organizaciones identifica como mayor barrera la construcci\u00f3n de casos de negocio con impacto econ\u00f3mico comprobable. La falta de conocimiento aparece en segundo lugar, con el 25%, mientras que la incertidumbre regulatoria representa el 9%.<\/p>\n

A esto se suma un problema de alineaci\u00f3n corporativa. M\u00e1s de la mitad de las iniciativas presenta una relaci\u00f3n d\u00e9bil o fragmentada con los objetivos generales de la compa\u00f1\u00eda y m\u00e1s del 20% est\u00e1 directamente desconectada de ellos.<\/p>\n

Para Manel Martorana<\/strong>, Head of Digital Technology Iberia, IO, LATAM & Consulting in Benelux and France de NTT DATA, la IA ag\u00e9ntica ya super\u00f3 la etapa en la que pod\u00eda considerarse una tendencia marginal, pero todav\u00eda no se convirti\u00f3 en una plataforma plenamente integrada en las organizaciones.<\/p>\n

\u201cEl verdadero desaf\u00edo consiste en incorporarla a la forma en que las organizaciones piensan, deciden y operan\u201d, afirm\u00f3 Martorana. El ejecutivo advirti\u00f3 adem\u00e1s que permanecer durante 2026 en una fase puramente experimental podr\u00eda generar una desventaja estructural de cara a 2027 y 2028.<\/p>\n

Am\u00e9rica Latina: de una brecha tecnol\u00f3gica a una brecha de liderazgo<\/span><\/h2>\n

Uno de los puntos centrales del informe para la regi\u00f3n pasa por d\u00f3nde se encuentra actualmente el verdadero cuello de botella.<\/p>\n

\u201cIberoam\u00e9rica no tiene un problema de acceso a la tecnolog\u00eda de IA. El desaf\u00edo radica en el liderazgo ejecutivo, la inversi\u00f3n en las personas y la gobernanza\u201d, sostuvo Bruno M\u00e9ndez<\/strong>, CEO de CIONET Espa\u00f1a y CIONET Iberoam\u00e9rica.<\/p>\n

Seg\u00fan M\u00e9ndez, la diferenciaci\u00f3n competitiva no depender\u00e1 simplemente de qu\u00e9 compa\u00f1\u00edas comiencen antes a experimentar, sino de cu\u00e1les consigan convertir los pilotos en plataformas estructuradas de agentes y establecer mecanismos formales para gobernarlos<\/strong>.<\/p>\n

\u201cLa brecha emergente es una brecha de liderazgo y gobernanza, y se est\u00e1 definiendo ahora mismo\u201d, asegur\u00f3.<\/p>\n

Gustavo Zelaschi<\/strong>, Head of Digital Technology de NTT DATA Argentina, coincidi\u00f3 en que la ventaja estar\u00e1 en las organizaciones capaces de construir primero ese modelo. \u201cEn la era de la IA Ag\u00e9ntica la ventaja competitiva estar\u00e1 en quienes logren construir ese modelo primero. Este informe muestra d\u00f3nde est\u00e1 hoy la regi\u00f3n y qu\u00e9 desaf\u00edos debemos superar para pasar de la experimentaci\u00f3n al impacto sostenible\u201d, indic\u00f3.<\/p>\n

La gobernanza aparece como uno de los grandes pendientes<\/span><\/h2>\n

La autonom\u00eda que caracteriza a los agentes introduce adem\u00e1s nuevos desaf\u00edos para las \u00e1reas de tecnolog\u00eda y seguridad.<\/p>\n

El 80,8% de las organizaciones relevadas todav\u00eda carece de mecanismos operativos para controlar la autonom\u00eda de los agentes<\/strong>, mientras que apenas el 6,9% cuenta con un marco avanzado de gobernanza.<\/p>\n

La preparaci\u00f3n de las personas tampoco avanza al mismo ritmo que la tecnolog\u00eda. El 67% de las compa\u00f1\u00edas capacit\u00f3 en inteligencia artificial a menos del 30% de sus empleados.<\/p>\n

En este escenario, los CIO est\u00e1n adquiriendo un papel central. El 40,1% de los proyectos de IA ag\u00e9ntica es liderado principalmente por estos ejecutivos, que adem\u00e1s concentran las tareas de supervisi\u00f3n en el 36,5% de los casos.<\/p>\n

La gesti\u00f3n del cambio tambi\u00e9n permanece incompleta. Solo el 52,3% de las organizaciones cuenta con un esquema estructurado, mientras que el 23,1% reconoce que la adopci\u00f3n se est\u00e1 produciendo espont\u00e1neamente, sin un marco formal.<\/p>\n

Seguridad, regulaci\u00f3n y \u00e9tica, entre las preocupaciones<\/span><\/h2>\n

A medida que los agentes adquieren capacidad para ejecutar acciones, tambi\u00e9n cambia el mapa de riesgos. La seguridad aparece como la principal preocupaci\u00f3n, mencionada por el 27% de las organizaciones. Le siguen la regulaci\u00f3n, con el 23%, y los aspectos \u00e9ticos y los posibles sesgos, con el 18,2%.<\/p>\n

La mayor\u00eda de las implementaciones todav\u00eda mantiene niveles relativamente bajos de autonom\u00eda. El 52,5% experiment\u00f3 con agentes anal\u00edticos capaces de recopilar informaci\u00f3n y generar insights, mientras que el 30,4% avanz\u00f3 hacia sistemas capaces de ejecutar cambios calculados.<\/p>\n

El porcentaje baja al 16% cuando se trata de agentes que pueden actuar de manera independiente en entornos digitales y llega apenas al 1,1% para los agentes f\u00edsicos.<\/p>\n

El escenario que plantea el informe muestra as\u00ed una regi\u00f3n que ya comenz\u00f3 a experimentar con una nueva generaci\u00f3n de inteligencia artificial, pero que todav\u00eda debe resolver c\u00f3mo llevarla al coraz\u00f3n de sus operaciones<\/strong>. La pr\u00f3xima etapa no depender\u00e1 solamente de contar con modelos m\u00e1s capaces, sino de construir la arquitectura, la gobernanza, el talento y los casos de negocio necesarios para convertir esa autonom\u00eda en resultados concretos.<\/p>\n

Preguntas frecuentes<\/span><\/h2>\n

\u00bfQu\u00e9 es la IA ag\u00e9ntica?<\/strong>
Es una modalidad de inteligencia artificial capaz de planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones con un nivel limitado de supervisi\u00f3n humana, lo que permite automatizar procesos m\u00e1s complejos que con la IA generativa tradicional.<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 porcentaje de las empresas logr\u00f3 escalar la IA ag\u00e9ntica?<\/strong>
Solo el 3,8% de las organizaciones relevadas alcanz\u00f3 una implementaci\u00f3n a escala industrial, mientras que el 59,2% todav\u00eda trabaja con pilotos dispersos.<\/p>\n

\u00bfCu\u00e1l es el principal obst\u00e1culo para escalar los agentes de IA?<\/strong>
El 40% identifica como principal barrera la dificultad para construir casos de negocio con impacto econ\u00f3mico medible. A esto se suman desaf\u00edos vinculados con el conocimiento, la gobernanza y la capacitaci\u00f3n.<\/p>\n

<\/span> Visitas:<\/span> 103<\/span> <\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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