La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa dentro de las organizaciones. Después de años marcados por la adopción de herramientas generativas, asistentes virtuales y proyectos piloto, el próximo desafío será conseguir que distintos sistemas inteligentes trabajen de manera coordinada, participen en procesos empresariales y generen resultados concretos.
En este escenario, la IA agéntica y los sistemas multiagente comenzarán a ocupar un lugar cada vez más importante en las estrategias de transformación digital. Sin embargo, su implementación también planteará nuevos interrogantes relacionados con la calidad de los datos, la seguridad, la supervisión humana y los costos.
Así lo anticipó Bluetab, compañía del grupo IBM especializada en datos e inteligencia artificial, que identificó cinco tendencias que marcarán la agenda tecnológica empresarial durante 2027. La empresa sostuvo que el éxito de estas iniciativas dependerá de una condición fundamental: contar con información confiable, accesible y preparada para alimentar los sistemas de IA.
La premisa es sencilla: si los datos no están listos, la inteligencia artificial tampoco. A partir de este enfoque, Bluetab planteó una serie de prioridades para los directivos que deberán decidir dónde invertir, qué procesos automatizar y cómo evaluar el impacto de estas tecnologías en sus organizaciones.
Las cinco tendencias de inteligencia artificial que marcarán 2027
1. La inteligencia artificial se integrará directamente en los procesos empresariales
La adopción de IA dejará de estar concentrada en herramientas independientes para comenzar a integrarse de manera más profunda en las operaciones diarias de las compañías.
Según proyecciones de IDC citadas por Bluetab, para 2029 el 60% de las empresas ejecutará la mayoría de sus procesos de negocio con un enfoque centrado en inteligencia artificial.
Aunque esa previsión apunta a un horizonte posterior, la compañía consideró que 2027 será un año decisivo para preparar esa transición.
El desafío estará en conectar las capacidades de IA con los sistemas empresariales existentes, establecer responsables de su funcionamiento y desarrollar mecanismos que permitan evaluar su desempeño en situaciones reales.
2. Los agentes especializados trabajarán de manera coordinada
Una de las transformaciones más importantes estará vinculada con la evolución de los sistemas multiagente, es decir, arquitecturas en las que diferentes agentes de inteligencia artificial colaboran para completar tareas complejas.
De acuerdo con Gartner, para 2027 el 70% de los sistemas multiagente utilizará agentes altamente especializados.
En la práctica, esto permitirá distribuir responsabilidades entre diferentes sistemas. Por ejemplo, un agente podría encargarse de revisar documentación, otro de contrastar información y un tercero de coordinar el proceso y verificar los resultados obtenidos.
Para Bluetab, el verdadero potencial de esta tecnología estará en la capacidad de combinar agentes especializados dentro de procesos empresariales más amplios.
Sin embargo, esta evolución también exigirá resolver cuestiones técnicas y operativas: cómo intercambian información los agentes, qué sucede cuando producen resultados contradictorios y en qué situaciones debe intervenir una persona para tomar la decisión final.
3. La calidad de los datos será determinante para escalar la IA
La preparación de los datos, conocida como Data Readiness, se convertirá en una de las principales prioridades para las organizaciones que busquen ampliar sus proyectos de inteligencia artificial.
La razón es que un sistema inteligente necesita mucho más que acceso a grandes volúmenes de información. También debe poder identificar qué datos son correctos, cuál es su contexto y si cuenta con autorización para utilizarlos.
Por ejemplo, cuando un agente analiza un contrato, debe ser capaz de reconocer cuál es la versión vigente del documento, interpretar su contenido y respetar los permisos de acceso establecidos por la organización.
En este contexto, Bluetab anticipó que las empresas deberán trabajar tanto sobre sus bases de datos estructuradas como sobre documentos y otros contenidos no estructurados.
La modernización de plataformas en la nube, la actualización de la información y el desarrollo de catálogos de datos serán elementos fundamentales para garantizar que los sistemas de IA operen con información confiable y trazable.
4. La gobernanza y el control de los agentes serán una prioridad
A medida que los agentes de inteligencia artificial adquieran mayor autonomía, las organizaciones necesitarán establecer mecanismos de supervisión más sofisticados.
El desafío ya no será únicamente controlar qué información puede consultar una herramienta, sino también qué acciones puede ejecutar, bajo qué condiciones y quién asume la responsabilidad por sus resultados.
Entre las principales medidas que Bluetab identificó para 2027 se encuentran la implementación de permisos específicos para cada tarea, registros de actividad, evaluaciones previas a la puesta en producción y mecanismos que permitan detener un sistema o recuperar la operación cuando se produzca un error.
La supervisión humana continuará siendo fundamental, aunque su intensidad deberá ajustarse según el nivel de riesgo asociado con cada proceso.
5. El retorno de inversión definirá qué proyectos de IA continúan
La expansión de la inteligencia artificial también estará acompañada por una mayor exigencia en términos de resultados económicos.
Según Gartner, el 40% de los proyectos de IA agéntica podría cancelarse antes de finalizar 2027 debido al aumento de los costos, la falta de claridad sobre su valor de negocio o la insuficiencia de controles de riesgo.
Esta previsión refleja uno de los principales desafíos que enfrentan las compañías: pasar de las pruebas de concepto a implementaciones capaces de justificar la inversión realizada.
Para Bluetab, la selección de proyectos deberá estar vinculada con indicadores verificables, como el costo por proceso resuelto, el tiempo ahorrado y la calidad del trabajo realizado.
Además, las evaluaciones tendrán que contemplar todos los componentes de la inversión, incluidos los costos de los modelos de inteligencia artificial, la integración tecnológica y los recursos destinados a supervisar su funcionamiento.
Qué oportunidades abrirá la IA para las empresas de Latinoamérica
La transformación impulsada por la inteligencia artificial no avanzará de manera uniforme en todos los mercados. Según Bluetab, el ritmo de adopción dependerá tanto de las características de cada industria como del nivel de madurez tecnológica de las organizaciones.
En México, la compañía prevé que la modernización de las plataformas en la nube y su integración con los sistemas empresariales existentes continuarán impulsando la demanda de servicios relacionados con datos e inteligencia artificial.
Por su parte, en Colombia y Perú identificó oportunidades especialmente relevantes en sectores como la banca, el comercio minorista y las telecomunicaciones.
En estos mercados, las principales prioridades estarán relacionadas con el gobierno de datos, la analítica avanzada y la automatización de procesos empresariales.
El objetivo será construir una base tecnológica que permita incorporar capacidades de IA de manera progresiva y medir su contribución a los resultados del negocio.
En este escenario, Bluetab también definió sus principales líneas de trabajo para 2027, con foco en el desarrollo de talento especializado, la evolución de sus herramientas tecnológicas y la implementación de soluciones en entornos productivos.
Entre sus iniciativas se encuentran Fastcapture, orientada a la automatización de metadatos; Spark Tune, enfocada en la optimización de plataformas; Truedat, destinada al gobierno de datos; y PurIA, una solución para migraciones que utiliza inteligencia artificial multiagente.
La compañía también buscará fortalecer sus capacidades de ingeniería y combinar el conocimiento técnico con una comprensión profunda de los procesos de negocio.
“Si un agente va a participar en una decisión de negocio, tenemos que saber con qué información trabaja, qué puede hacer y quién responde por el resultado. Mi prioridad para 2027 es que nuestros clientes puedan ampliar el uso de la IA con ese nivel de control y medir el beneficio que obtienen”, señaló Oscar Hernández, CEO de Bluetab LATAM.
Para la empresa, el próximo salto en la adopción de inteligencia artificial no dependerá exclusivamente de contar con modelos más avanzados, sino de la capacidad de las organizaciones para integrarlos en sus operaciones, supervisar su funcionamiento y demostrar su impacto económico.
De esta manera, 2027 podría marcar un punto de inflexión entre las empresas que simplemente experimentan con inteligencia artificial y aquellas que consiguen convertirla en una herramienta concreta de transformación del negocio.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles serán las principales tendencias de inteligencia artificial en 2027?
Según Bluetab, las cinco tendencias serán la integración de IA en los procesos empresariales, el desarrollo de sistemas multiagente, la preparación de los datos, la gobernanza de los agentes inteligentes y la necesidad de demostrar un retorno de inversión verificable.
¿Qué son los sistemas multiagente de inteligencia artificial?
Son arquitecturas tecnológicas en las que varios agentes de IA trabajan de manera coordinada para resolver tareas complejas. Cada agente puede especializarse en una función, como analizar documentos, procesar información o verificar resultados, mientras otros coordinan el proceso general.
¿Por qué podrían cancelarse proyectos de inteligencia artificial en 2027?
Gartner prevé que el 40% de los proyectos de IA agéntica podría cancelarse antes de terminar 2027 debido a costos crecientes, beneficios económicos poco claros o mecanismos insuficientes de control de riesgos. Esto obligará a las empresas a priorizar iniciativas con resultados medibles.
