Predicciones Empresariales de IA para 2026

Solo unas pocas empresas están obteniendo un valor extraordinario de la Inteligencia Artificial (IA) hoy en día, con resultados como un gran crecimiento de los ingresos y primas significativas en su valoración. Muchas otras también ven un retorno medible, pero sus resultados son modestos: algo de eficiencia aquí, algo de capacidad allá y mejoras generales en productividad que no siempre se pueden medir. Estos beneficios son útiles, pero no suponen una transformación. 

La situación está empezando a cambiar. Sigue siendo difícil usar la IA para lograr un valor transformador, y la tecnología evoluciona muy rápido. Eso no ha variado. Pero lo nuevo es esto: el éxito empieza a ser visible. Ahora podemos ver cómo se utiliza la IA para crear modelos de negocio y operativas de vanguardia. Desde sistemas maduros hasta herramientas emergentes como los agentes de IA, los ejemplos de impacto se multiplican en ámbitos como la estrategia, las operaciones, los empleados, la confianza, la tecnología y la sostenibilidad. 

Las empresas ya tienen suficientes evidencias para crear referencias, medir el rendimiento e identificar palancas que aceleren la creación de valor, tanto en el negocio como en las áreas funcionales como las de finanzas y fiscalidad, para convertirse en organizaciones más ágiles y con mayor crecimiento. 

¿Por qué este tipo de éxito -el que impulsa ingresos y abre nuevos mercados- está concentrado en tan pocas empresas? Con frecuencia, las organizaciones dispersan sus esfuerzos, haciendo apuestas pequeñas y aisladas. Como la IA parece fácil de usar, los primeros éxitos pueden ocultar retos más profundos. 

Pero los resultados reales requieren precisión para elegir unos pocos ámbitos donde la IA pueda transformar el negocio de forma significativa, y luego ejecutar con disciplina constante, empezando por la alta dirección. Tras el éxito en estas áreas prioritarias, el resto de la empresa puede seguir el camino. 

Hemos visto que esa disciplina da sus frutos. En diferentes industrias y regiones, nuestro trabajo con clientes revela cómo los esfuerzos deliberados y sostenidos pueden convertir los experimentos de IA en motores de crecimiento e innovación. Nuestra propia transformación de la IA y casi una década de investigación nos brindan una visión clara de qué impulsa el éxito y qué lo frena. 

Nuestras previsiones se basan en experiencias reales y se centran en el impacto práctico, para que puedas dar pasos seguros y convertir la ambición en IA en valor transformador para tu negocio en 2026 y más allá. 

Con la IA, muchas empresas cometen un error comprensible: en lugar de que la dirección lidere con un programa claro de arriba hacia abajo, adoptan un enfoque desde abajo, recopilando iniciativas dispersas que intentan convertir en algo parecido a una estrategia. ¿El resultado? Proyectos que no siempre se alinean con las prioridades del negocio, rara vez se ejecutan con precisión y casi nunca logran una transformación real.

Este enfoque puede generar cifras llamativas de adopción, pero pocas veces produce resultados significativos para el negocio.

En 2026, esperamos que más empresas sigan el ejemplo de los líderes en IA, adoptando una estrategia global basada en un programa dirigido por la alta dirección. Los directivos seleccionan unos pocos procesos clave donde la IA pueda generar grandes beneficios y aplican los recursos adecuados: talento, tecnología y gestión del cambio. A menudo, este programa se ejecuta mediante un centro centralizado que llamamos un “estudio de IA”, que reúne componentes reutilizables, marcos para evaluar casos de uso, entornos de prueba, protocolos de despliegue y personal especializado. Esta estructura conecta los objetivos del negocio con las capacidades de IA para identificar oportunidades de alto retorno.

La IA basada en agentes tendrá un papel cada vez más importante. Estos agentes pueden ir más allá del análisis y automatizar partes de procesos complejos y de alto valor, como la previsión de demanda, la hiper personalización, el diseño de productos y funciones como finanzas, RR. HH., TI, fiscalidad y auditoría interna. 

¿Qué hacer ahora?

• Que el liderazgo defina las áreas clave. La alta dirección selecciona algunas áreas estratégicas para invertir en IA, generalmente donde se alinean las prioridades del negocio, la evidencia del valor de la IA y la disponibilidad de talento y datos. Luego, el liderazgo se concentra en la ejecución.

• Ve a lo específico y profundo. Después de identificar el flujo de trabajo adecuado y de alto valor, apunta a una transformación integral. En lugar de eliminar algunos pasos, replantea el flujo de trabajo, ya que un enfoque centrado en IA puede convertirse en un solo paso. Esto suele comenzar preguntando no cómo la IA puede encajar en un flujo existente, sino cómo puede crear uno nuevo.

• Envía a tu equipo estrella. Asigna el mejor talento a las áreas donde hayas decidido enfocarte en IA. Estos líderes de negocio pueden colaborar con la dirección para definir los resultados esperados y, al mismo tiempo, impulsar el progreso con los responsables de procesos y los especialistas en IA. 

Ya no hay paciencia para inversiones “exploratorias” en IA. Cada euro debe generar resultados medibles que impulsen el negocio. Sin embargo, muchos despliegues de agentes de IA el año pasado no aportaron valor real. Si pedías una demo, a menudo no había nada que mostrar.

Esto cambiará en 2026. Ahora sabemos cómo debe ser una buena IA basada en agentes: con métricas claras que midan impacto financiero, operativo o en confianza y talento. En lugar de esfuerzos aislados, se necesita una plataforma centralizada con librerías de agentes, plantillas y herramientas. Antes de cada despliegue, los agentes se prueban, se corrigen fallos y se crean demos para generar confianza.

Los agentes se integran en flujos de trabajo nuevos, con pasos claros para la intervención humana y la supervisión. Además, se incorporan controles como agentes que revisan el trabajo de otros y, en escenarios de mayor riesgo, agentes de diferentes proveedores.

Como los agentes documentan automáticamente sus decisiones, el seguimiento continuo es eficaz para corregir errores y generar confianza. 

¿Qué hacer ahora?

• Crea métricas que impulsen resultados. Para que la IA proporcione el valor que tu empresa desea, define objetivos concretos, selecciona métricas sólidas y desarrolla una capacidad (con una combinación de tecnología y personal) que garantice que esas métricas sean oportunas y fiables.

• Sigue 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 se concentren en lo que realmente genera impacto.

• Explícalo con detalle. Al diseñar un nuevo flujo de trabajo con agentes, mapéalo paso a paso, especificando dónde los agentes son responsables del trabajo, dónde lo son las personas, dónde colaboran ambos y cómo se puede supervisar cada etapa. 

La IA podría acabar con la tendencia histórica hacia la especialización extrema. Los agentes pueden realizar tareas especializadas que ocupan el día a día de empleados intermedios. Por ejemplo, en IT ya no necesitarás programadores expertos en un lenguaje concreto, sino ingenieros que sepan gestionar agentes que sí dominan esos lenguajes. En finanzas, mientras los agentes procesan facturas y detectan anomalías, las personas se centran en estrategias para aumentar ingresos, negociar con proveedores y planificar escenarios.

La demanda crecerá para los perfiles generalistas que entiendan varias tareas y sepan supervisar agentes.

En trabajos de conocimiento, muchos roles podrán cubrirse con empleados junior, que suelen ser más expertos en IA. Los agentes asumirán tareas intermedias, mientras los profesionales senior se enfocan en estrategia e innovación. La estructura laboral podría parecerse a un reloj de arena: más talento en niveles junior y senior, menos en el medio. En los trabajos operativos, los agentes podrían sustituir a empleados de entrada, creando una estructura más parecida a un diamante.

¿Qué hacer ahora?

• Busca atletas completos. Evoluciona el reclutamiento para no enfocarte solo en personas que lideran, sino también en aquellas que estén orientadas a la IA y tengan la mente abierta para ser generalistas y orquestadores de agentes.

• Comienza a rediseñar la fuerza laboral. A medida que los agentes se expanden, tu equipo puede necesitar nuevas habilidades (como la orquestación de agentes), nuevos incentivos (alineados a los resultados del negocio, ya que los agentes realizan pasos intermedios) y nuevos roles (a menudo relacionados con supervisión y estrategia). No subestimes la importancia de tener una cultura que fomente el cambio, la evolución y la adopción del futuro del trabajo.

• Mide lo que importa. Con los agentes, las iteraciones avanzan rápidamente, pero puede que necesites más para permitir el ida y vuelta necesario. Aun así, si un resultado que antes tomaba cinco días y dos iteraciones ahora requiere quince iteraciones, pero solo dos días, estás ganando. 

Los directivos saben que la IA responsable aporta valor: mejora el ROI, la eficiencia y la experiencia del cliente. Pero convertir principios en procesos operativos ha sido difícil.

En 2026, esto cambiará. La adopción acelerada y los flujos basados en agentes exigen nuevos modelos de gobernanza. Los agentes pueden hacer la mitad de las tareas humanas, pero eso requiere controles para gestionar riesgos y mejorar resultados.

La buena noticia: surgen nuevas herramientas para gobernanza, como pruebas automatizadas, detección de deepfakes y gestión de inventarios con IA. Estas soluciones permiten evaluaciones y monitorización continuas.

Para que la IA responsable sea efectiva, también se necesita formación, protocolos claros y documentación adecuada. Así, la IA responsable puede aportar rendimiento, innovación y reducir costes y retrasos. 

¿Qué hacer ahora?

• Integración temprana. Cuanto más rápido y profundo puedas alinear a los equipos de TI, riesgo y especialistas en IA —con responsabilidades y expectativas claras— más fácil será implementar un marco de IA Responsable (RAI) que impulse el valor del negocio y la confianza de las partes interesadas.

• Explora soluciones de prueba y monitoreo. Las nuevas capacidades tecnológicas pueden ayudar a implementar pruebas y monitoreo de IA. Experimenta con ellas ahora para comprender los desafíos y adaptar los procesos, de modo que estés listo cuando la adopción de IA despegue.

• Aumente la seguridad. A menos que cuentes con recursos ilimitados en ciencia de datos, puede ser necesario recurrir a evaluaciones independientes para cubrir brechas. En sistemas de mayor riesgo y valor, una opinión independiente puede ser crucial para el rendimiento y la gestión del riesgos. 

Los agentes permiten que cualquiera cree software sin ser experto y pruebe ideas nuevas. Pero para industrializar estas innovaciones, necesitas equipos técnicos y una capa de coordinación que actúe como centro de control: detecte errores, ajuste rendimientos y conecte innovación con estrategia.

Una buena capa de coordinación debe ser intuitiva, permitir combinar herramientas de distintos proveedores, integrar datos en tiempo real y lenguaje natural, y garantizar seguridad y gobernanza. Sobre todo, debe darte control total sobre la IA en tu empresa.

¿Qué hacer ahora?

• Crea orquestadores. A medida que la implementación de agentes se convierte en parte de la vida laboral, querrás que tus empleados sepan cómo detectar y corregir errores de los agentes, conectarlos en equipos y encontrar nuevas tareas para que realicen.

• Ayuda al departamento de TI a ayudarte. Para gestionar la capa de implementación y ejecutar tu agenda de IA, TI probablemente necesite nuevos recursos y habilidades. La IA basada en agentes para TI puede ayudar a crear nueva capacidad automatizando o asistiendo en muchas tareas comunes de TI.

• Mantente práctico. Implementaciones duraderas, escaladas y de nivel industrial dependen de acciones prácticas que tu capa de orquestación puede habilitar, como pruebas antes del lanzamiento, monitoreo constante y protocolos para aplicar parches y realizar retrocesos rápidos si es necesario. 

¿Será la IA una ventaja o un lastre para la sostenibilidad en 2026? Todo apunta a que será una ventaja. Eso no significa que no haya retos. Aunque la IA se vuelve cada vez más eficiente en consumo de energía, su uso crece aún más rápido. De hecho, esa eficiencia -al abaratar la IA-, podría acelerar su adopción, lo que impactaría en las emisiones, el consumo de agua y en los precios de la energía. Pero las empresas pueden reducir ese impacto aprobando el uso de IA solo cuando aporte un valor significativo y aplicando métodos como la programación de carbono para reducir emisiones y costes.

Además, si la IA impulsa un aumento de productividad, unas operaciones más eficientes podrían compensar su impacto ambiental.

Hay otra razón por la que la IA puede favorecer la sostenibilidad: la búsqueda de crecimiento y márgenes. Los agentes de IA, al recopilar y analizar datos de clientes, pueden identificar qué consumidores pagarían más por productos sostenibles y qué tipo de sostenibilidad valoran. También pueden medir y documentar la sostenibilidad para reforzar tu marca y abrir nuevos mercados. La IA puede optimizar transporte y consumo eléctrico para reducir costes, simular escenarios para mejorar la resiliencia ante desastres naturales y rastrear productos en la cadena de valor para reducir impactos ambientales y evitar costosos retiros. Estas y otras soluciones de IA pueden generar valor financiero mientras hacen tus operaciones más sostenibles.

¿Qué hacer ahora?

• Actúa con intención y aprovecha lo que tienes. Si diseñas la IA con el valor de sostenibilidad como objetivo, ese valor puede llegar rápidamente. Dado que los datos de sostenibilidad son datos empresariales, por ejemplo, puedes añadir de manera rentable casos de uso de IA para las emisiones indirectas de carbono de Alcance 3 mientras modernizas los datos de la cadena de suministro para IA.

• Sigue a tus clientes. La IA para personalizar productos, marketing y precios según los deseos de sostenibilidad de los clientes puede generar retornos rápidos. Incluso podrías descubrir que ya cumples con esas expectativas, pero no lo has estado comunicando ni reflejando en los precios.

• Actúa ahora para evitar el aumento de costos. A medida que la red lucha por satisfacer la demanda impulsada por la IA, podrías enfrentar facturas de energía más altas e incluso escasez. Prepárate para diversificar las fuentes de energía o generar la tuya propia, ya que las energías renovables suelen ser la opción más asequible a largo plazo. También puedes lograr ahorros integrando la sostenibilidad —como la programación de carbono o protocolos sobre cuándo usar IA— en la arquitectura.