La inteligencia artificial agéntica ha dejado de ser una promesa para convertirse en una prioridad estratégica. Las grandes organizaciones la están adoptando a toda velocidad y pocos directivos dudan ya de su potencial para transformar cómo se trabaja.
Pero una encuesta a 300 ejecutivos de tecnología y datos revela una paradoja incómoda: la mayoría de las empresas no tiene los cimientos necesarios para que estos agentes funcionen bien. Solo alrededor de la mitad confía en las decisiones que toma su propia IA. El problema, señala el estudio, no está en la tecnología en sí, sino en lo que hay debajo.
La promesa agéntica choca con la realidad de los datos
La inteligencia artificial agéntica representa un salto cualitativo respecto a los sistemas anteriores. Ya no se trata de responder preguntas o generar texto: los agentes toman decisiones y ejecutan acciones de forma autónoma, en tiempo real.
Ese cambio exige algo que muchas empresas hoy no pueden ofrecer: acceso fluido a la totalidad de sus datos —estructurados y no estructurados— junto con el contexto de negocio que da sentido a cada decisión. Los sistemas heredados, incluso los renovados hace apenas unos años, sencillamente no están diseñados para eso.
La magnitud del reto no es menor. Gartner prevé que los agentes de IA automatizarán o ampliarán el 50% de las decisiones empresariales en 2027. Las organizaciones que no eliminen sus cuellos de botella en datos corren el riesgo de quedar al margen de esa transformación antes incluso de haber podido aprovecharla.
El diagnóstico: las empresas solo dan acceso al 45% de sus datos a la IA
Los números del estudio son reveladores. De media, los agentes de IA solo tienen acceso al 45% de los datos corporativos en las organizaciones encuestadas. No es una brecha menor: significa que más de la mitad de la información que podría alimentar las decisiones de la IA permanece inaccesible.
En las empresas con menor madurez en gestión de datos, la situación empeora. En estos llamados data laggards, el porcentaje cae hasta el 30% o menos, y sus agentes operan, en la práctica, con una visión parcial y distorsionada de la realidad empresarial.
La consecuencia directa es la desconfianza. Solo alrededor de la mitad de las organizaciones encuestadas confía en que las decisiones de sus agentes son precisas y relevantes. Es un dato que merece atención: las empresas están desplegando tecnología en la que ellas mismas no confían del todo. Los sistemas heredados son el principal señalado. Dos tercios de los rezagados indican que estos sistemas limitan la escalabilidad de la IA y su velocidad de decisión —no es un problema de algoritmos ni de modelos, sino de infraestructura.
Quiénes son los ‘data leaders’ y qué hacen diferente
Un grupo reducido de empresas se diferencia con claridad del resto. Estos data leaders garantizan a sus agentes acceso a más del 70% de los datos corporativos, muy por encima de la media del sector. Los resultados son proporcionales: el 100% de estos líderes confía plenamente en las decisiones que toman sus agentes, mientras que en el resto de organizaciones esa confianza ronda solo la mitad.
La ventaja se aprecia también en las limitaciones técnicas. Solo el 8% de los líderes reporta problemas derivados de sistemas heredados, frente al 66% o 68% de los rezagados que señalan esas mismas barreras como obstáculos reales.
Su ventaja, además, no es tecnológica en sentido estricto. No han ganado por tener acceso a mejores modelos de IA. Ganaron porque construyeron antes una base de datos sólida, contextualizada y gobernada. La infraestructura —no el algoritmo— es lo que marca la diferencia.
Las prioridades para preparar los datos de cara a la IA agéntica
El estudio identifica con claridad qué están haciendo las empresas para cerrar esa brecha. La iniciativa más citada para escalar agentes con éxito es mejorar el acceso a datos estructurados y no estructurados. Sin ese punto de partida, todo lo demás falla.
La gobernanza ocupa también un lugar destacado. No basta con tener datos accesibles: necesitan contexto de negocio para que los agentes puedan interpretarlos y actuar con criterio. A eso se suma la automatización de la gestión de datos, porque mantener manualmente un patrimonio de datos a la escala que exige la IA agéntica no es viable.
El horizonte temporal es corto. En dos años, el 100% de los encuestados planea usar IA agéntica, y el 69% espera hacerlo de forma amplia. Las empresas que no hayan resuelto su problema de datos para entonces no estarán compitiendo en igualdad de condiciones. Estarán compitiendo con una mano atada a la espalda.