La IA generativa avanza, pero la base de automatización sigue pendiente en la mayoría de empresas
21 de octubre de 2026 · 2 min de lectura
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Según el AI Index 2026 de la Universidad de Stanford, el 88% de las organizaciones ya utilizaban IA en al menos una función empresarial en 2025, y el 70% había adoptado IA generativa. Sin embargo, el uso de agentes de IA que operan de forma autónoma se mantuvo en un solo dígito porcentual en la mayoría de las funciones analizadas. Esta brecha refleja un mercado que prioriza la experimentación sobre la operación confiable. Un estudio reciente reveló que el 62% de las empresas están probando IA agente en sus procesos, pero solo el 26% la utilizan de forma activa.
La diferencia de 36 puntos porcentuales entre prueba y producción indica que muchas organizaciones aún no han construido la infraestructura necesaria para escalar IA de manera efectiva. El reto principal no es el modelo de IA, sino la calidad y organización de los datos. Las empresas que avanzan más rápido con IA contaban con bases de datos estructuradas, históricos confiables y sistemas integrados antes de implementar cualquier solución. El RPA, bien implementado, sigue siendo clave para establecer procesos estandarizados, conectar sistemas y preparar datos limpios.
Sin esta base, la tecnología nueva no resuelve problemas, sino que los amplifica con mayor velocidad. La pregunta fundamental que toda empresa debe hacerse antes de invertir en IA es si sus procesos ya están automatizados, con datos organizados y flujos mapeados, o si aún dependen de tareas manuales repetitivas. Saltar esta etapa no acelera la adopción de IA, solo genera más complejidad y costos innecesarios.