IA Agéntica: qué es y cómo invierten las empresas en esta tecnología
04/11/2025CATEGORíA: General MARCA: Qlik
El 97% de las grandes empresas ya cuenta con presupuesto para IA Agéntica, pero solo el 18% la ha implementado por completo, debido a los problemas de calidad y acceso a los datos, que siguen siendo los principales obstáculos.
Qlik, referente en integración, calidad de datos, análisis e inteligencia artificial (IA), ha publicado los resultados de su estudio sobre IA Agéntica, en el que analiza cómo las grandes empresas están planificando, financiando y desplegando esta nueva generación de inteligencia artificial. El estudio, realizado por Enterprise Technology Research (ETR), muestra que existe una fuerte apuesta por la IA Agéntica, aunque todavía hay importantes obstáculos en su implementación real.
Foto de Gabriele Malaspina en Unsplash
Casi todas las compañías encuestadas ya han asignado presupuesto específico a esta tecnología, pero la mayoría reconoce que aún tardará varios años en poder operarla a gran escala. La calidad de los datos y la integración con los sistemas existentes son los principales frenos.
“A las empresas no les falta ambición ni recursos. Lo que falta son bases de datos y analítica adecuadas que permitan a los agentes trabajar en toda la organización con fiabilidad y control”, afirma James Fisher, Chief Strategy Officer de Qlik. “Si queremos que la IA Agéntica marque realmente la diferencia en 2026, debemos invertir primero en tener datos de confianza, interoperabilidad para obtener un ROI claro y realista”.
Conclusiones principales
Las compañías apuestan e invierten en IA Agéntica. El 97% de las grandes empresas ha destinado fondos a la IA Agéntica. Un 39% planea invertir más de un millón de dólares, y un 34% reserva entre el 10% y el 25% de su presupuesto total de IA. La IA Agéntica ya forma parte de las partidas presupuestarias oficiales, lo que aumenta las expectativas de resultados visibles en 2026.
Las estrategias están más claras, pero la medición de valor falla. El 69% de las empresas afirma tener una estrategia formal de IA, frente al 37% en 2024. Sin embargo, solo el 19% dispone de un marco definido para medir el retorno de inversión (ROI). La conversación sobre gobernanza ha pasado de “¿deberíamos hacerlo?” a “¿qué resultados estamos obteniendo?”
El despliegue llevará tiempo. Solo el 18% ha implementado completamente la IA Agéntica, y el 46% calcula que su adopción total tardará entre tres y cinco años. Además, menos de la mitad (42%) confía plenamente en su experiencia interna. Para la mayoría, 2026 será un año de construcción y preparación, más que de despliegue masivo.
Los datos siguen siendo un punto crítico. La calidad, la disponibilidad y el acceso a los datos encabezan la lista de obstáculos, seguidos de la integración, las competencias técnicas y la gobernanza. En la práctica, el problema está más en la infraestructura empresarial que en la potencia de los modelos de IA.
El riesgo aumenta en la fase de despliegue. Las principales preocupaciones son la ciberseguridad, la confianza en los resultados y los temas legales, seguidas de cerca por la capacidad de explicar y auditar las decisiones de los modelos. Los responsables de mitigar riesgos marcarán el ritmo y las decisiones de compra de los próximos meses.
Dónde se están desplegando los agentes de IA. Las áreas de TI y de desarrollo de software son las que lideran los primeros despliegues, con la reducción de costes como principal objetivo y la productividad como métrica clave. Los primeros casos de éxito se concentran en entornos donde ya existen sistemas de telemetría y bases de referencia claras.
Como conclusión principal, el estudio revela que la IA Agéntica ha superado la fase experimental y ha entrado en los planes operativos de 2026. Las organizaciones están optando por estrategias pragmáticas, centradas en casos de uso medibles dentro de operaciones de TI e ingeniería de software, donde los resultados son más tangibles.
El reto ahora no es tanto la capacidad de los modelos, sino cómo integrar datos fiables y gobernados en los flujos de trabajo existentes, conectando sistemas sin añadir riesgos operativos. Hasta que eso ocurra, muchas iniciativas seguirán siendo pilotos o pruebas de concepto, más que operaciones plenamente productivas.
“A medida que el gasto en IA pasa de la experimentación a las partidas fijas de presupuesto, los retos son los clásicos de cualquier gran empresa: calidad e integración de los datos, gobernanza y talento especializado”, explica Erik Bradley, Chief Strategist de Enterprise Technology Research (ETR). “Nuestro estudio muestra una intención generalizada de avanzar, pero solo una minoría está lista para escalar. El próximo año será clave para convertir los proyectos acotados de TI y desarrollo en implementaciones estables y medibles.”
El estudio, realizado en agosto de 2025 por Enterprise Technology Research (ETR) en nombre de Qlik, encuestó a más de 200 responsables de tecnología de grandes empresas de distintos sectores. Este informe forma parte de la tercera edición anual sobre IA que Qlik encarga a ETR.
Información proporcionada por Qlik
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