El despegue de la IA se hace esperar. Freepik.
Los cuatro gráficos que explican por qué la inteligencia artificial no logra despegar en la empresa
Sólo el 19% de las organizaciones da el salto a los sistemas multiagente, mientras el resto se queda en copilotos y asistentes.
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De promesa en promesa. Así es como la tecnología, que ha llegado a ocupar algunas conversaciones de ascensor y es objeto de intercambio de opiniones, más o menos fundamentadas, se ha colado en la vida cotidiana.
Pero más allá de cuestiones banales o anecdóticas, uno de los logros de esta tecnología ha sido generar consenso de todos los actores implicados como un punto de inflexión en el desarrollo de la ciencia y la innovación, y un salto en la operativa de la empresa.
Pasado el hype, se abre ahora una nueva etapa, la de su aterrizaje y aplicación a través de los agentes de IA. También hay consenso en esto, y un problema de momento insalvable: la realidad de las organizaciones no está preparada para su ejecución.
Porque se ha hablado mucho de IA y no lo suficiente de la infraestructura que la sustenta: la disponibilidad de datos estructurados que permita extraer información útil (aquello a lo que hace no mucho se hacía referencia como big data) y dar contexto. Sin él, esos agentes son sólo automatizaciones.
De ahí que ahora el interés se haya desplazado hacia arquitecturas capaces de coordinar decisiones y ejecutar procesos de extremo a extremo con mínima intervención humana. El problema es que, según recoge el informe Optimación de Procesos, que Celonis acaba de publicar, esa transición todavía está lejos de materializarse y, aunque seis de cada diez empresas ya utilizan copilotos o chatbots, sólo el 19% se ha movido hacia esos “sistemas multiagente”.
Falta preparación
El salto hacia sistemas capaces de coordinar procesos y tomar decisiones exige algo más que tecnología, exige rediseñar el modo en que trabajan las empresas. Y no es porque se resistan, es por la falta de conocimientos. Las organizaciones reconocen tres barreras principales: la falta de experiencia en IA (47%), la desalineación entre departamentos (45%) y la dificultad para que la inteligencia artificial entienda el negocio (45%).
Más de la mitad de las organizaciones admite que sigue operando en silos, y el 72% reconoce que distintos departamentos tienen visiones diferentes de un mismo proceso, lo que explica por qué muchas iniciativas se quedan a medio camino.
Sistemas desconectados, datos fragmentados y falta de visibilidad en tiempo real hacen imposible que los agentes actúen con criterios fiables. De hecho, el 76% de las empresas admite que, a día de hoy, sus procesos no son óptimos o tienen un amplio margen de mejora. “La IA sólo puede aportar rentabilidad si entiende cómo funciona la empresa”, recoge el informe, en referencia a la necesidad de dotar de contexto real a estos sistemas.
La señal de alarma más evidente de que un proceso no funciona no es el coste ni la eficiencia, sino la dificultad para adoptar nuevas tecnologías como la propia IA (20%), seguida de cuellos de botella (19%) y caída de la productividad (15%).
![El gasto en IA en Europa](["https:\/\/s3.elespanol.com\/2026\/04\/06\/actualidad\/1003744196374_262299259_320x120.jpg"])
A pesar de ello, muchas compañías siguen abordando la transformación desde una perspectiva incorrecta. Más de la mitad comenzaría la mejora de procesos con herramientas tradicionales (cuadros de mando o talleres), mientras que sólo una minoría apuesta por tecnologías como la minería de procesos o plataformas de inteligencia de procesos.
Un ejemplo que ilustra el escenario actual es lo que ocurre con los gemelos digitales: su adopción es limitada, a pesar de que el 93% de los responsables de operaciones cree que cambiarían radicalmente su capacidad de optimización. Es decir, las empresas identifican la solución, pero todavía no saben cómo ejecutarla.
De automatizar a delegar
En referencia a la IA, hasta ahora se ha utilizado para automatizar tareas, pero dar el salto a los sistemas multiagentes es algo muy distinto. Eso explica por qué el 82% de las organizaciones afirma que la IA ya les está ayudando a pasar de la automatización a la autonomía, aunque ese avance aún no se traduzca en despliegues reales a gran escala.
La ambición, en cualquier caso, que tiene el 85% de los encuestados es que su empresa se convierta en una organización “ágil” en dos o tres años. Algunas ya están en ello y el 77% de las mismas afirma haber mejorado su productividad y eficiencia, el 58% cumple mejor sus objetivos y más de la mitad reporta incrementos de ingresos.
Más allá del impacto directo en el negocio, los procesos optimizados permiten algo que es ineludible en estos tiempos: adaptarse. Cerca de dos tercios de los directivos aseguran que una mejor visibilidad les ayuda a gestionar costes, anticipar riesgos con IA y tomar decisiones más rápidas en entornos de incertidumbre. “Aunque las empresas no se resistan al cambio transformacional, aún no están preparadas para él”, concluye el informe.
Lo que parece evidente es que desde hace unos meses el relato sobre la inteligencia artificial ha cambiado, y lo importante ya no es tanto qué puede hacer esta tecnología, sino cómo las empresas van a aplicarla y qué son capaces de hacer con ella.
