{{item.videoDuration}}
{{item.title}}
{{item.text}}
{{item.videoDuration}}
{{item.text}}
Muchos otros también están experimentando un retorno de inversión medible, pero sus resultados suelen ser modestos: algunas mejoras de eficiencia aquí, algo de crecimiento de capacidad allá, y aumentos generales pero inmedibles. Estos resultados pueden amortizarse por sí mismos y más. Pero no suman para transformarse.
La situación empieza a cambiar. Sigue siendo difícil usar la IA para generar valor transformador y la tecnología sigue evolucionando a gran velocidad. Eso no va a cambiar. Pero lo nuevo es que el éxito se está haciendo visible. Ahora podemos ver cómo es usar la IA para construir un modelo operativo o de negocio de vanguardia.
Las empresas ahora disponen de suficiente evidencia para establecer referencias, medir el rendimiento e identificar herramientas que aceleren la creación de valor tanto en el negocio como en funciones como finanzas e impuestos, de modo que puedan convertirse en organizaciones más ágiles y de rápido crecimiento.
¿Por qué, entonces, este tipo de éxito, el que impulsa el crecimiento de los ingresos y abre nuevos mercados, se ha concentrado en tan pocos? Muchas veces, las organizaciones dispersan sus esfuerzos y hacen pequeñas apuestas esporádicas. Como la IA resulta fácil de usar, las victorias tempranas pueden enmascarar desafíos más profundos.
Sin embargo, para obtener resultados verdaderamente transformadores, es fundamental identificar con precisión aquellos puntos donde la IA puede generar un impacto total en el negocio. Una vez que logres avances sólidos en tus áreas prioritarias, el resto de la organización podrá avanzar con mayor claridad y alineación.
Hemos visto que esa disciplina da sus frutos.
En diferentes sectores y regiones, nuestro trabajo con clientes revela cómo los esfuerzos deliberados y sostenibles pueden convertir los experimentos de IA en motores de crecimiento e innovación.
Nuestra propia transformación de IA en PwC también nos ha dado esta perspectiva desde adentro. Gracias a casi una década de investigación a través de nuestras encuestas a ejecutivos y predicciones anuales de IA, hemos construido una visión clara de lo que impulsa el éxito y lo que lo frena.
Nuestras predicciones se fundamentan en experiencia real y están enfocadas en generar un impacto práctico, para que puedas avanzar con confianza y convertir tu iniciativa en IA en un valor empresarial transformador en 2026 y en el futuro.
1. Comienza el camino hacia la generación de valor
Con la IA, muchas empresas cometen un error comprensible. En lugar de implementar un programa impulsado por la alta dirección, adoptan un enfoque participativo, recolectando iniciativas mediante trabajo colaborativo (crowdsourcing, por su término en inglés) que luego intentan moldear en algo parecido a una estrategia. El resultado: proyectos que pueden no coincidir con las prioridades de la empresa, que rara vez se ejecutan con precisión y que casi nunca conducen a una transformación.
Los esfuerzos de IA colaborativa pueden generar cifras de adopción impresionantes, pero rara vez producen resultados empresariales significativos.
En 2026, esperamos que más empresas sigan el ejemplo de los líderes en IA, adoptando una estrategia empresarial centrada en un programa de visión ascendente. La alta dirección elige áreas enfocadas en inversiones de IA, buscando algunos flujos de trabajo clave o procesos empresariales donde los beneficios de la IA puedan ser grandes.
El liderazgo aplica entonces el "músculo empresarial" adecuado: talento, recursos técnicos y gestión del cambio. A menudo, este programa se ejecuta a través de un centro que llamamos "Estudio de IA.” Este reúne componentes tecnológicos reutilizables, flujos de trabajo para evaluar casos de uso, un entorno para pruebas, protocolos de despliegue y personas cualificadas. Esta estructura vincula los objetivos empresariales con las capacidades de IA para que puedas sacar a la luz oportunidades de alto retorno de inversión.
El agente de IA parece desempeñar un papel cada vez más importante. Estos pueden ir más allá del análisis y automatizar partes de flujos de trabajo complejos y de alto valor. Áreas especialmente favorables para los agentes incluyen la detección y previsión de la demanda, la hiperpersonalización, el diseño de productos y funciones como finanzas, RRHH, impuestos y auditoría interna.
¿Qué hacer ahora?
La dirección define dónde actuar. La alta dirección selecciona las áreas estratégicas para invertir en IA, normalmente aquellas donde convergen las prioridades del negocio, la evidencia del valor que puede aportar la tecnología y la disponibilidad de talento y datos. A partir de allí, el liderazgo concentra sus esfuerzos en ejecutar con rigor.
Ir al detalle y con profundidad. Una vez que identifiques el flujo de trabajo clave que aporta más valor, busca transformarlo por completo. En lugar de solo eliminar algunos pasos, piensa en rediseñar todo el proceso, porque con un enfoque basado en inteligencia artificial, lo que antes eran varios pasos podría convertirse en uno solo. Para lograrlo, lo importante no es preguntarse cómo se puede incorporar la IA en un proceso existente, sino cómo la IA puede crear un proceso completamente nuevo.
Enviar a tu equipo A. Asigna el mejor talento a las áreas donde hayas decidido impulsar la adopción de IA. Estos líderes de negocio pueden trabajar de la mano con la dirección para definir los objetivos, coordinar el avance e impulsar resultados junto con los responsables de procesos y los especialistas en IA.
2. Puntos de prueba y estándares reales marcan el paso para los agentes de IA
Con razón hay poca tolerancia hacia las inversiones ‘exploratorias’ en IA: cada dólar debería traducirse en resultados medibles que impulsen el valor del negocio. Sin embargo, muchos despliegues de agentes el año pasado aportaron muy poco. En los informes internos quedaba claro que no se estaban utilizando de formas que realmente importaran. Y cuando alguien pedía un demo para ver a un agente en acción, generando valor real, a menudo no había nada que mostrar.
Esperamos que eso cambie en 2026. Hoy tenemos claridad sobre cómo luce un buen agente de IA: cuenta con puntos de prueba que evidencian su aporte real al negocio, ya sea financiero (impacto en pérdidas y ganancias), operativo (diferenciación en el mercado) o relacionado con la fuerza laboral y la confianza.
En lugar de operar de forma aislada, se despliega y supervisa desde una plataforma centralizada, construida sobre una biblioteca común de agentes, plantillas y herramientas. Antes de cada implementación, los agentes se someten a pruebas, se corrigen fallas y se preparan demostraciones funcionales para que los usuarios puedan probarlas, dar retroalimentación y empezar a confiar en sus capacidades.
Los agentes se despliegan como parte de nuevos flujos de trabajo, con pasos claramente articulados para la iniciativa, revisión y supervisión humana, y con personas que tienen la formación y los incentivos para trabajar con agentes y proporcionar esa supervisión.
La monitorización integrada también incluye diferentes agentes que revisan el trabajo de los demás, y para escenarios de mayor riesgo, estos agentes provienen de diferentes modelos de proveedores.
Dado que los agentes pueden documentar automáticamente sus decisiones y acciones, la monitorización continua puede ser muy eficaz para seguir la adopción y el rendimiento, corregir errores rápidamente y generar confianza entre los interesados.
Los agentes hoy en día son imperfectos, pero las nuevas tecnologías en general lo son. Ahora que las empresas saben cómo proceder, con una implementación centralizada y enfocada guiada por referencias reales, 2026 podría ser el año en que los agentes brillen.
¿Qué hacer ahora?
- Crear métricas que determinen los resultados. Para que la IA realmente genere el valor que tu empresa espera, define desde el inicio los resultados concretos que debe alcanzar, selecciona métricas objetivas y relevantes y construye una capacidad, que combine tecnología y talento humano, capaz de medir esas métricas de forma oportuna, consistente y confiable.
- Seguir la regla del 80/20. La tecnología aporta solo alrededor del 20 % del valor de una iniciativa. El otro 80 % proviene de rediseñar el trabajo, para que los agentes puedan encargarse de tareas rutinarias y las personas puedan centrarse en lo que realmente genera impacto.
- Explicar claramente. Mientras diseñas un nuevo flujo de trabajo de agente, mapea paso a paso, especificando dónde los agentes son responsables del trabajo, dónde lo hacen las personas, dónde colaboran las personas y los agentes, y cómo puede realizarse la supervisión en cada paso.
3. El surgimiento del profesional generalista en IA: nace una nueva fuerza laboral
La IA podría pronto poner fin a un cambio que ha marcado la mayor parte de la era industrial: la creciente especialización del trabajo. Los agentes pueden realizar cada vez más las tareas especializadas que llenan la jornada laboral de los colaboradores.
En informática, por ejemplo, puede que ya no necesites programadores especializados en lenguajes específicos. En su lugar, puede que quieras ingenieros que entiendan tanto la arquitectura tecnológica como cómo gestionar y supervisar a los agentes que sí conocen estos lenguajes.
En las funciones financieras, mientras los agentes realizan tareas como procesamiento de facturas, emparejamiento de órdenes de compra, conciliación y detección de anomalías, las personas con conocimientos generales en finanzas pueden centrarse en aumentar los ingresos y ampliar márgenes, interactuar con proveedores en condiciones de pago, trabajar con ventas en modelos dinámicos de precios y realizar más planificación de escenarios.
En todas las funciones, la demanda puede crecer para expertos multidisciplinarios que comprendan lo suficiente una amplia gama de tareas como para supervisar a los agentes y alinear su trabajo con los objetivos empresariales.
En los trabajos, muchos de estos roles pueden ser asumidos por colaboradores junior, quienes suelen tener más familiaridad con la IA. A medida que los agentes, que cualquiera puede comprar o alquilar, se encargan de más tareas de ‘nivel intermedio’, la diferenciación vendrá de los profesionales senior, que destacan en estrategia e innovación.
Con más talento concentrado en los niveles junior y senior, y menos en el nivel intermedio, la fuerza laboral podría terminar teniendo forma de reloj de arena.
Pero en los trabajos operativos, los agentes podrían reemplazar a los trabajadores junior, mientras se necesitarían más personas de nivel intermedio para coordinar y gestionar a esos agentes. Eso crearía una fuerza laboral con forma de diamante.
¿Qué hacer ahora?
- Buscar atletas completos. Evoluciona la estrategia de reclutamiento para buscar no solo a quienes lideran, sino también a quienes sean lo suficientemente orientados a la IA y abiertos de mente como para ser expertos multidisciplinarios y agentes organizadores.
- Empezar con la reestructuración de la fuerza laboral. A medida que el uso de los agentes aumenta, tu fuerza laboral necesitará desarrollar nuevas habilidades, como la coordinación y gestión de agentes, así como nuevos incentivos alineados con los resultados del negocio, dado que los agentes asumirán muchas tareas intermedias. También surgirán nuevos roles, especialmente aquellos enfocados en supervisión y estrategia. Y, sobre todo, será clave fomentar una cultura que abrace el cambio, la evolución y la adopción del futuro del trabajo.
- Medir lo que importa. Con los agentes, las iteraciones avanzan muy rápido, pero puede que necesites más ciclos para permitir el ajuste continuo entre ida y vuelta. Aun así, si un resultado que antes tomaba cinco días y dos iteraciones ahora requiere quince iteraciones pero solo dos días, sigues estando adelante.
4. La IA responsable pasa de las palabras a la acción
Los directivos saben lo que vale la IA responsable (RAI, por sus siglas en inglés). En nuestra encuesta de IA responsable de 2025, el 60 % afirmó que esta tecnología aumenta el ROI y la eficiencia, y el 55 % reportó una mejora en la experiencia del cliente e innovación. Sin embargo, casi la mitad de los encuestados también indicó que convertir los principios de la IA responsable en procesos operativos ha sido un desafío.
2026 podría ser el año en que las empresas superen este desafío e implementen prácticas rigurosas y repetibles de IA responsable.
La rápida adopción de agentes está dejando a las empresas con pocas alternativas: los flujos de trabajo basados en agentes se expanden más rápido de lo que los modelos de gobernanza pueden seguir. En muchos casos, estos agentes pueden asumir cerca de la mitad de las tareas que hoy realizan las personas, pero para hacerlo de manera segura y efectiva se necesita un nuevo tipo de gobernanza, capaz de gestionar riesgos y, al mismo tiempo, potenciar los resultados.
La buena noticia es que están surgiendo nuevos enfoques de gobernanza de IA impulsados por la tecnología, que aportan técnicas concretas para enfrentar este desafío. El red teaming automatizado, la detección de deepfakes, la gestión de inventarios habilitada por IA y otros avances permiten hacer realidad una evaluación y un monitoreo continuos.
Estas herramientas son potentes y ágiles, pero para que una estrategia de IA responsable sea realmente eficaz y rentable, también se requiere fortalecer las habilidades y expectativas de los usuarios, establecer procesos claros de escalonamiento de riesgos con protocolos de intervención humana y contar con requisitos y herramientas de documentación bien definidos. Con estos elementos, la IA responsable puede ofrecer el valor que buscas: mayor rendimiento, más innovación y una reducción significativa de los costos y demoras asociados a modelos de gobernanza diseñados para otra época.
Te puede interesar: IA responsable y pruebas de modelos: lo que necesitas saber
¿Qué hacer ahora?
- Integrar pronto. Cuanto más rápido y profundamente puedas alinear a especialistas en TI, riesgos e IA, con responsabilidades y expectativas claras, más fácil será operacionalizar un marco de IA responsable que ayude a aumentar el valor empresarial y la confianza de los grupos de interés.
- Explorar soluciones de pruebas y monitorización. Las nuevas capacidades tecnológicas pueden ayudar a operacionalizar las pruebas y monitorizaciones de IA. Experimenta con ellos ahora para entender los retos, adaptar procesos y estar preparado para cuando tu adopción de IA despegue.
- Añadir seguridad. A menos que cuentes con recursos ilimitados en ciencia de datos, será necesario recurrir a evaluaciones independientes para cubrir las brechas. En sistemas de mayor riesgo o valor, una revisión externa puede ser decisiva tanto para garantizar el rendimiento como para fortalecer la gestión de riesgos.
5. Del impulso al valor: una coordinación que acelera el impacto
Los agentes de IA hacen posible la ‘programación por vibración’: personas que pueden crear software sin conocimientos técnicos, así como otros trabajos creativos donde casi cualquiera puede experimentar e iterar nuevas ideas. Sin embargo, para llevar esa innovación a producción, con estándares de calidad y monitoreo continuo, siguen siendo necesarios equipos técnicos que la ‘industrialicen’. Por eso, contar con un nivel sólido de coordinación es fundamental. Una vista unificada tipo ‘centro de mando’ permite detectar errores, supervisar y ajustar el rendimiento en tiempo real.
Además, facilita que la innovación generada por los usuarios finales se conecte con tu estrategia de arriba hacia abajo, permitiendo identificar ideas valiosas y convertirlas rápidamente en resultados.
Puedes detectar ideas valiosas y operacionalizarlas rápidamente, gestionar riesgos y mantener todo alineado con las prioridades de tu empresa.
Un buen nivel de coordinación de IA debe ser accesible incluso para quienes no son expertos en tecnología. Esto implica contar con paneles de control y comandos intuitivos que permitan arrastrar y soltar agentes en nuevos flujos de trabajo, incluso para tareas complejas y de alto valor.
También debería facilitar la integración de herramientas de IA de distintos proveedores en procesos unificados, incorporar datos en tiempo real y lenguaje natural, y estar construido sobre una base de gobernanza y seguridad centralizadas, con revisiones de código incorporadas, bóvedas de credenciales cifradas y entornos de prueba para prototipos. Sobre todo, debe darte el control, permitiéndote gestionar la IA desde cualquier parte de tu organización.
¿Qué hacer ahora?
- Crear coordinadores. A medida que la organización de agentes se integra en la rutina diaria, necesitarás que tus colaboradores sean capaces de detectar y corregir errores en los agentes, conectarlos entre sí para trabajar en equipo y descubrir nuevas tareas que puedan delegarles.
- Ayudar a la IA a ayudarte. Para gestionar mejor tu nivel de coordinación y ejecutar la agenda de IA, será necesario incorporar nuevos recursos y desarrollar habilidades adicionales. Los agentes de IA pueden ayudarte a ampliar la capacidad del equipo al automatizar o asistir en muchas de las tareas habituales relacionadas con la IA.
- Mantente práctico. Los despliegues sostenibles, escalables y con capacidad industrial dependen de acciones prácticas que tu nivel de coordinación debe habilitar: realizar pruebas antes del lanzamiento, mantener una monitorización continua y contar con protocolos para aplicar parches o revertir cambios de forma rápida cuando sea necesario.
6. La presión por obtener resultados empresariales impulsa el uso de la IA para la sostenibilidad
Aún no está claro si la IA será una ventaja o una carga para la sostenibilidad en 2026, pero creemos que su impacto será positivo. Esto no elimina los desafíos: aunque la IA mejora rápidamente su eficiencia energética, su uso crece a un ritmo aún mayor.
De hecho, esa mayor eficiencia, al hacer la IA más accesible y económica, podría acelerar su adopción, con posibles efectos en las emisiones, el consumo de agua y los precios de la energía. Sin embargo, las empresas pueden gestionar estos riesgos optimizando el uso de la IA, aplicándola solo cuando aporte un valor real y utilizando enfoques como la programación de carbono para reducir tanto las emisiones como los costos.
Y, a medida que la IA empieza a impulsar un auge de productividad, operaciones más eficientes podrían compensar el impacto ambiental de la IA.
Existe otra razón por la que la IA puede impulsar la sostenibilidad: su capacidad para generar crecimiento en ventas y ampliar los márgenes. Los agentes de IA, al recopilar y analizar datos de clientes, pueden identificar qué segmentos estarían dispuestos a pagar por determinadas características de sostenibilidad en los productos. También pueden medir y documentar esos atributos sostenibles, fortaleciendo tu marca y ampliando tus oportunidades de mercado.
La IA también puede ayudar a gestionar el transporte y el consumo de electricidad para reducir los desplazamientos y las facturas de la luz. Sus simulaciones pueden mostrar cómo aumentar la resiliencia frente a desastres naturales. Y puede ayudar de forma rentable a rastrear productos a lo largo de tu cadena de valor para reducir tanto los impactos medioambientales como las costosas retiradas de productos. Estas y otras soluciones de IA pueden crear valor financiero para ti mientras hacen que tus operaciones sean más sostenibles.
¿Qué hacer ahora?
- Ser deliberado y usar lo que tienes. Si diseñas tus iniciativas de IA con la sostenibilidad como objetivo, el valor puede materializarse rápidamente. Como los datos de sostenibilidad forman parte de los datos empresariales, puedes incorporar de manera rentable casos de uso de IA para gestionar las emisiones indirectas de carbono de Alcance 3, al mismo tiempo que modernizas la información de tu cadena de suministro para habilitar más aplicaciones de IA.
- Seguir a tus clientes. La IA puede generar retornos rápidos al personalizar productos, estrategias de marketing y precios según las preferencias de sostenibilidad de cada cliente. Incluso podrías descubrir que ya cumples con esas expectativas, pero no lo has estado comunicando ni reflejando en tu propuesta de valor.
- Actúa desde ahora para protegerte del aumento de los costos. A medida que la red eléctrica enfrenta dificultades para cubrir la demanda impulsada por la IA, podrías ver incrementos en tus facturas de energía e incluso riesgos de escasez. Prepárate diversificando tus fuentes energéticas o desarrollando las propias; las renovables suelen ser la alternativa más económica a largo plazo. También puedes generar ahorros incorporando criterios de sostenibilidad en tus sistemas, como la planificación de carbono o protocolos que definan cuándo usar IA dentro de tu arquitectura tecnológica.
Este artículo se basa en el artículo original "2026 IA Business Predictions “ de PwC Global .La revisión fue ejecutada por el equipo de PwC Colombia.
Te asesoramos en la visión y transformación tecnológica de tu negocio, utilizando herramientas que se ajustan a tu modelo empresarial.
{{filterContent.facetedTitle}}
{{contentList.loadingText}}
{{contentList.loadingText}}
Síguenos PwC Colombia
