Según el estudio global de Qlik, realizado por Enterprise Technology Research (ETR), la IA Agéntica ha pasado de ser un experimento a convertirse en una partida fija en los presupuestos de 2025. El 97% de las empresas encuestadas ya ha asignado fondos específicos y un 39% planea destinar más de un millón de dólares. Además, un 34% sitúa entre el 10% y el 25% de su inversión total en inteligencia artificial a este tipo de proyectos.
El informe refleja que la conversación ya no gira en torno a si se debe invertir, sino en cómo medir los resultados. El 69% de las compañías afirma contar con una estrategia formal en IA, frente al 37% del año anterior. Sin embargo, solo un 19% ha definido un marco claro para calcular el retorno de inversión (ROI), lo que revela que la mayoría aún no dispone de indicadores precisos sobre el impacto real de estas tecnologías.
Implementación lenta y con obstáculos
Pese al compromiso presupuestario, solo el 18% de las organizaciones ha desplegado completamente la IA Agéntica. El 46% calcula que tardará entre tres y cinco años en alcanzar una adopción total. Para la mayoría, 2026 será un año de preparación más que de expansión a gran escala.
Los principales frenos están en la infraestructura. La calidad, disponibilidad e integración de los datos se mantienen como los mayores retos, seguidos por la gobernanza y la falta de talento especializado. James Fisher, Chief Strategy Officer de Qlik, explica que las empresas cuentan con recursos y ambición, pero necesitan “bases de datos y analítica adecuadas” para que los agentes trabajen de forma fiable en toda la organización.
El riesgo aumenta cuando los proyectos avanzan a fases de despliegue real. Las preocupaciones más señaladas son la ciberseguridad, la confianza en los resultados y las implicaciones legales, a las que se suman la dificultad de explicar y auditar las decisiones de los modelos. Estos factores determinarán el ritmo de implantación en los próximos meses.
Casos de uso iniciales
El estudio indica que los primeros despliegues se concentran en áreas de TI y desarrollo de software, donde la reducción de costes y la productividad son las métricas principales. Estas funciones ya cuentan con sistemas de referencia y telemetría que facilitan la integración de agentes de IA.
Los ejemplos más visibles surgen en entornos controlados, donde es posible medir con claridad el valor añadido. Sin embargo, fuera de estas áreas, muchas iniciativas permanecen en fase piloto o de prueba de concepto. La transición hacia operaciones plenamente productivas aún dependerá de resolver la integración de datos en flujos de trabajo más amplios, sin generar riesgos operativos adicionales.
Mirando al 2026
El informe concluye que la IA Agéntica ha superado la etapa experimental y se prepara para formar parte de la operativa empresarial en 2026. Las compañías están optando por estrategias pragmáticas, centradas en casos de uso concretos y medibles.
Para Erik Bradley, Chief Strategist de ETR, el reto ya no es la capacidad de los modelos, sino cómo gobernar los datos y escalar proyectos de forma segura. Subraya que solo una minoría está lista para hacerlo, pero la intención de avanzar es clara.
La conclusión es que el valor de la IA Agéntica dependerá de la infraestructura de datos y de la gobernanza. Hasta que estos aspectos no estén resueltos, la mayoría de proyectos seguirá limitada a pruebas parciales. El próximo año marcará si las inversiones actuales se traducen en implementaciones estables y medibles.
