La inteligencia artificial agéntica empieza a pasar de las demostraciones tecnológicas a las agendas de los CIO de América Latina. La posibilidad de contar con sistemas capaces de planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones con una supervisión humana limitada promete transformar procesos completos dentro de las organizaciones. Sin embargo, la distancia entre experimentar con agentes y convertirlos en una plataforma empresarial todavía es considerable.
Esa es una de las principales conclusiones del “Observatorio de Agentic AI en España e Iberoamérica – 2026”, elaborado por NTT DATA y CIONET a partir de entrevistas con 130 organizaciones. El informe muestra que el 59,2% se encuentra todavía trabajando con pilotos dispersos y apenas el 3,8% alcanzó una implementación a escala industrial.
Para América Latina, el diagnóstico adquiere especial relevancia porque el problema ya no parece estar únicamente en acceder a la tecnología. El desafío comienza a trasladarse hacia la capacidad de las empresas para gobernarla, integrarla con sus procesos, formar a sus equipos y demostrar resultados concretos para el negocio.
De los copilotos a agentes capaces de ejecutar procesos
La IA agéntica se diferencia de la inteligencia artificial generativa tradicional por su mayor autonomía. En lugar de limitarse a generar una respuesta ante una instrucción, estos sistemas pueden planificar, decidir y ejecutar acciones dentro de determinados parámetros.
Los primeros beneficios ya comienzan a aparecer. Según el relevamiento, las organizaciones reportan aceleración de procesos en el 28,5% de los casos, mejoras en la experiencia de los empleados en el 20,7% y reducción de costos en el 19,7%.
Pero buena parte de las implementaciones continúa en terrenos relativamente controlados. El 43,8% desarrolla casos de uso aislados dentro de áreas específicas y el 39,2% utiliza herramientas horizontales de productividad, como copilotos. Solo el 16,9% está rediseñando procesos de extremo a extremo mediante agentes autónomos.
La diferencia también se observa en la madurez tecnológica. El 87,7% permanece en una etapa de experimentación con agentes especializados, copilotos o chatbots básicos. Apenas el 12,3% comenzó a desarrollar arquitecturas orquestadas en las que diferentes agentes pueden interoperar.
El desafío ya no es experimentar, sino encontrar el negocio
El estudio plantea una paradoja para las empresas: mientras la tecnología avanza rápidamente, convertir esos avances en un caso de negocio medible continúa siendo la principal dificultad.
El 40% de las organizaciones identifica como mayor barrera la construcción de casos de negocio con impacto económico comprobable. La falta de conocimiento aparece en segundo lugar, con el 25%, mientras que la incertidumbre regulatoria representa el 9%.
A esto se suma un problema de alineación corporativa. Más de la mitad de las iniciativas presenta una relación débil o fragmentada con los objetivos generales de la compañía y más del 20% está directamente desconectada de ellos.
Para Manel Martorana, Head of Digital Technology Iberia, IO, LATAM & Consulting in Benelux and France de NTT DATA, la IA agéntica ya superó la etapa en la que podía considerarse una tendencia marginal, pero todavía no se convirtió en una plataforma plenamente integrada en las organizaciones.
“El verdadero desafío consiste en incorporarla a la forma en que las organizaciones piensan, deciden y operan”, afirmó Martorana. El ejecutivo advirtió además que permanecer durante 2026 en una fase puramente experimental podría generar una desventaja estructural de cara a 2027 y 2028.
América Latina: de una brecha tecnológica a una brecha de liderazgo
Uno de los puntos centrales del informe para la región pasa por dónde se encuentra actualmente el verdadero cuello de botella.
“Iberoamérica no tiene un problema de acceso a la tecnología de IA. El desafío radica en el liderazgo ejecutivo, la inversión en las personas y la gobernanza”, sostuvo Bruno Méndez, CEO de CIONET España y CIONET Iberoamérica.
Según Méndez, la diferenciación competitiva no dependerá simplemente de qué compañías comiencen antes a experimentar, sino de cuáles consigan convertir los pilotos en plataformas estructuradas de agentes y establecer mecanismos formales para gobernarlos.
“La brecha emergente es una brecha de liderazgo y gobernanza, y se está definiendo ahora mismo”, aseguró.
Gustavo Zelaschi, Head of Digital Technology de NTT DATA Argentina, coincidió en que la ventaja estará en las organizaciones capaces de construir primero ese modelo. “En la era de la IA Agéntica la ventaja competitiva estará en quienes logren construir ese modelo primero. Este informe muestra dónde está hoy la región y qué desafíos debemos superar para pasar de la experimentación al impacto sostenible”, indicó.
La gobernanza aparece como uno de los grandes pendientes
La autonomía que caracteriza a los agentes introduce además nuevos desafíos para las áreas de tecnología y seguridad.
El 80,8% de las organizaciones relevadas todavía carece de mecanismos operativos para controlar la autonomía de los agentes, mientras que apenas el 6,9% cuenta con un marco avanzado de gobernanza.
La preparación de las personas tampoco avanza al mismo ritmo que la tecnología. El 67% de las compañías capacitó en inteligencia artificial a menos del 30% de sus empleados.
En este escenario, los CIO están adquiriendo un papel central. El 40,1% de los proyectos de IA agéntica es liderado principalmente por estos ejecutivos, que además concentran las tareas de supervisión en el 36,5% de los casos.
La gestión del cambio también permanece incompleta. Solo el 52,3% de las organizaciones cuenta con un esquema estructurado, mientras que el 23,1% reconoce que la adopción se está produciendo espontáneamente, sin un marco formal.
Seguridad, regulación y ética, entre las preocupaciones
A medida que los agentes adquieren capacidad para ejecutar acciones, también cambia el mapa de riesgos. La seguridad aparece como la principal preocupación, mencionada por el 27% de las organizaciones. Le siguen la regulación, con el 23%, y los aspectos éticos y los posibles sesgos, con el 18,2%.
La mayoría de las implementaciones todavía mantiene niveles relativamente bajos de autonomía. El 52,5% experimentó con agentes analíticos capaces de recopilar información y generar insights, mientras que el 30,4% avanzó hacia sistemas capaces de ejecutar cambios calculados.
El porcentaje baja al 16% cuando se trata de agentes que pueden actuar de manera independiente en entornos digitales y llega apenas al 1,1% para los agentes físicos.
El escenario que plantea el informe muestra así una región que ya comenzó a experimentar con una nueva generación de inteligencia artificial, pero que todavía debe resolver cómo llevarla al corazón de sus operaciones. La próxima etapa no dependerá solamente de contar con modelos más capaces, sino de construir la arquitectura, la gobernanza, el talento y los casos de negocio necesarios para convertir esa autonomía en resultados concretos.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA agéntica?
Es una modalidad de inteligencia artificial capaz de planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones con un nivel limitado de supervisión humana, lo que permite automatizar procesos más complejos que con la IA generativa tradicional.
¿Qué porcentaje de las empresas logró escalar la IA agéntica?
Solo el 3,8% de las organizaciones relevadas alcanzó una implementación a escala industrial, mientras que el 59,2% todavía trabaja con pilotos dispersos.
¿Cuál es el principal obstáculo para escalar los agentes de IA?
El 40% identifica como principal barrera la dificultad para construir casos de negocio con impacto económico medible. A esto se suman desafíos vinculados con el conocimiento, la gobernanza y la capacitación.
