La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto experimental para convertirse en una herramienta clave dentro de las organizaciones. Según el SAP Value of AI Report 2026, elaborado en conjunto con Oxford Economics y basado en una encuesta de 2,600 líderes empresariales en 13 países, actualmente la IA respalda cerca de un tercio de todas las tareas en las empresas, aumentando del 25% al 30% en solo un año.
Las expectativas de retorno sobre la inversión (ROI) para la IA autogestionada han aumentado del 10% al 17% en el mismo periodo. Sin embargo, muchas organizaciones creen que aún queda un amplio margen para mejorar su rendimiento. Según Sean Kask, director de estrategia de IA de SAP, este déficit se relaciona más con la estrategia, los datos y la gobernanza que con el acceso a modelos avanzados.
“La IA ha transitado de un enfoque experimental a uno de ejecución, generando retornos tangibles, pero aún hay un largo camino por recorrer”, afirma Kask. “La falta de contexto en la IA puede llevar a crear actividad sin resultados o, en el peor de los casos, generar riesgos”.
Un enfoque fragmentado en la adopción de IA
A pesar de que la inversión en IA está en aumento, más de la mitad de las organizaciones aún la abordan de manera ad hoc, con solo un 17% adoptando una estrategia holistic, aunque esta cifra ha casi duplicado respecto al 9% del año anterior. Este enfoque fragmentado podría deberse a demandas a nivel directivo para que los empleados adopten la IA sin una estrategia definida o sin un nivel adecuado de alfabetización sobre el tema.
En muchos casos, esto ha resultado en iniciativas orgánicas y desarticuladas dentro de la empresa. A menudo, estas iniciativas luchan por producir resultados debido a la calidad de los datos. Aunque un 69% de las empresas se manifiestan satisfechas con su ROI en IA, un 67% se muestra escéptico respecto a si la tecnología está cumpliendo su potencial total.
El impacto de los agentes en la economía de la IA empresarial
SAP ha implementado más de 400 casos de uso de IA en su portafolio y continúa desarrollando nuevos. Los agentes son una de las áreas con mayor potencial, pues son capaces de planificar y razonar a través de múltiples pasos para alcanzar objetivos. Un ejemplo es un agente de contabilidad que reduce el tiempo necesario para una tarea mensual de 12 horas a solo 2 o 3.
El ROI general de la IA ha crecido del 16% al 21% este año, y se estima que alcanzará los 15.9 millones de dólares en dos años, aunque solo un 3% de las empresas se siente completamente preparado para ello.
Calidad de los datos: el mayor obstáculo para el valor de la IA
Preparar el terreno para la implementación de agentes implica dos requisitos fundamentales: conectar a los agentes con datos contextualizados y gobernarlos de manera escalable. Según el informe, el 73% de las organizaciones atribuyen la falta de valor en la IA a la calidad y disponibilidad de los datos.
Este problema ha evolucionado respecto al aprendizaje profundo clásico. Los modelos fundamentales reducen la necesidad de buscar y limpiar datos, pero aumentar la preservación del contexto empresarial es crucial. SAP logra mantener ese contexto gracias a un grafo de conocimiento en su ERP en la nube, que mapea miles de tablas y campos de datos.
La gobernanza de la IA, un desafío ignorado
A medida que la IA se integra más en los procesos empresariales, la gobernanza se transforma en un reto crucial. Solo el 12% de las empresas se considera completamente preparada para gobernar la IA, mientras que un 69% admite el uso ocasional de herramientas no aprobadas.
El enfoque de SAP para abordar este problema incluye la creación de un inventario de agentes y la implementación de gestión del ciclo de vida y control de acceso. Al igual que en la contratación, la gobernanza no solo abarca la tecnología, sino también la transformación de la fuerza laboral, ya que la mayoría de las empresas reconoce que maximizar el valor de la IA requiere más que solo habilidades técnicas.
Todo esto se enmarca dentro del concepto de Empresa Autónoma, que conecta agentes con datos ricos en contexto, abordando la gobernanza a través de un enfoque integral. “La realización de un valor real de la IA no será fácil, ya que requiere un nuevo enfoque”, concluye Kask. “Es un cambio humano más que técnico, porque solo se alcanzará un valor real si los agentes, los procesos y las personas trabajan como uno solo”.