- Según el Data and AI Impact Report 2026 de SAS, apenas 17,5% de las organizaciones cuenta con una infraestructura de datos completamente optimizada para las exigencias de la IA agéntica.
- En Colombia, la adopción de IA ya cruzó un punto de inflexión: 61% de las empresas la considera una prioridad estratégica o un pilar central del negocio, pero solo 37,7% la ha integrado de manera significativa en su operación cotidiana, de acuerdo con el estudio Colombia AI Pulse.
COLOMBIA (Octubre 20 de 2026) La adopción de inteligencia artificial ya no se mide solo por cuántas herramientas usa una empresa, sino por qué tan preparada está para integrarlas en sus procesos reales. Con la llegada de la IA agéntica (sistemas capaces de ejecutar tareas, activar flujos y apoyar decisiones), la infraestructura de datos se convierte en el punto crítico: sin información integrada, gobernada y trazable, automatizar más no necesariamente significa decidir mejor.
Según el Data and AI Impact Report 2026 de SAS, basado en investigación de IDC, solo el 17,5% de las organizaciones cuenta con una infraestructura de datos completamente optimizada, capaz de proporcionar la transparencia, trazabilidad y explicabilidad necesarias para respaldar la adopción de IA agéntica. El mismo reporte señala que las organizaciones con prácticas sólidas de IA confiable son 15 veces más propensas a obtener un retorno fuerte de sus inversiones en inteligencia artificial.
En Colombia, la conversación también avanza en esa dirección. El estudio Colombia AI Pulse: Adoptar ya no basta, elaborado por Endeavor Data Uniti, señala que 61% de las empresas colombianas ya considera la IA una prioridad estratégica o un pilar central del negocio, pero solo 37,7% afirma haberla integrado de manera significativa en su operación cotidiana.
Esta brecha muestra que el desafío ya no está solo en experimentar con IA, sino en integrarla de forma consistente al negocio. Muchas compañías ya usan herramientas generativas para mejorar productividad, automatizar tareas o acelerar análisis, pero aún enfrentan barreras para conectar esas capacidades con procesos reales, datos confiables, métricas de impacto y mecanismos de control.
“Los agentes de IA cambian la conversación porque ya no hablamos solo de sistemas que analizan o recomiendan, sino de capacidades que pueden actuar dentro de procesos empresariales. Para que eso funcione de forma confiable, las organizaciones necesitan datos integrados, gobernados y trazables. Sin una base sólida de datos, la IA puede avanzar rápido, pero no necesariamente generar decisiones consistentes, explicables y medibles”, afirmó Manisha Khanna,
Product Marketing Leader – AI, GenAI and Agentic AI de SAS.
Cinco chequeos antes de implementar agentes de IA
- Convertir los datos en una base de decisión, no solo en un repositorio.
El primer chequeo no es solo revisar si la empresa tiene datos disponibles, sino si esos datos pueden convertirse en una base confiable para decidir. Esto implica evaluar calidad, linaje, actualización, permisos de uso, integración entre áreas y conexión con procesos reales de negocio.
También supone aprovechar capacidades como datos sintéticos y simulaciones para probar modelos en escenarios difíciles de capturar con datos reales, como eventos poco frecuentes, riesgos operativos, picos de demanda, intentos de fraude o patrones atípicos. Para una organización, el valor está en probar antes de automatizar: si un agente va a recomendar una acción, activar un flujo o apoyar una decisión, la empresa necesita saber cómo respondería ante distintos escenarios.
- Definir qué puede hacer el agente y dónde debe intervenir una persona.
No todo proceso debe delegarse a la IA. Las organizaciones necesitan identificar qué tareas puede ejecutar un agente, qué decisiones requieren validación humana y en qué puntos debe existir capacidad de intervención. Esto es especialmente importante en procesos con impacto financiero, operativo, reputacional o social, como crédito, riesgo, atención al cliente, salud, servicios públicos, fraude, inventarios o gestión de campañas.
La pregunta clave no es solo qué puede automatizarse, sino bajo qué condiciones debería hacerse. Un agente puede acelerar procesos, pero la responsabilidad sobre los objetivos, límites, criterios y consecuencias debe mantenerse claramente definida.
- Probar el comportamiento del modelo antes de llevarlo a producción.
Antes de conectar un agente a procesos reales, las empresas deberían probar cómo se comporta en entornos controlados. Las simulaciones, los datos sintéticos y los escenarios de prueba permiten evaluar respuestas ante casos extremos, sensibles o poco frecuentes sin exponer la operación real.
Esto ayuda a identificar inconsistencias, sesgos, errores de interpretación, respuestas inesperadas o comportamientos que podrían escalar si el sistema entra en producción sin controles suficientes. En la práctica, no se trata únicamente de entrenar modelos, sino de validar cómo actuarían dentro del contexto específico del negocio.
- Exigir explicabilidad y monitoreo continuo.
Un agente de IA no solo debe ejecutar; también debe poder explicar qué datos usó, qué regla aplicó, qué recomendó, qué acción activó y cómo cambia su desempeño en el tiempo. Sin explicabilidad, las organizaciones pueden tener dificultades para auditar decisiones, corregir errores o generar confianza entre equipos de negocio, tecnología, riesgo, cumplimiento y dirección.
En línea con este desafío, SAS ha señalado que 49% de las organizaciones identifica los entornos de datos cloud no centralizados o poco optimizados como la principal barrera para avanzar en IA, seguido por 44% que menciona procesos insuficientes de gobernanza de datos. Esto muestra que el obstáculo no está únicamente en el modelo, sino en la arquitectura que permite llevar la IA a producción con confianza.
- Medir impacto en decisiones, no solo en productividad.
La IA agéntica no debería evaluarse únicamente por ahorro de tiempo o automatización de tareas. Su valor debe medirse por su impacto en decisiones concretas: reducción de errores, mejores tiempos de respuesta, eficiencia operacional, experiencia de cliente, gestión de riesgo, crecimiento de ingresos o capacidad de anticipar escenarios.
Para SAS, este punto es clave porque la adopción de IA solo se vuelve sostenible cuando puede demostrar valor medible. Una empresa puede tener múltiples herramientas de IA en uso, pero si no sabe qué decisiones están mejorando, con qué datos, bajo qué controles y con qué resultados, difícilmente podrá escalar la tecnología de forma confiable.
Cuando la IA empieza a actuar, la confianza debe diseñarse desde el inicio
La diferencia será especialmente relevante en sectores donde una decisión automatizada puede tener efectos financieros, operativos, reputacionales o sociales. En banca, por ejemplo, puede incidir en decisiones de crédito, detección de fraude y gestión del riesgo; en telecomunicaciones, en la calidad del servicio, la anticipación de fallas y la atención al cliente; en energía y petróleo y gas, en la continuidad operativa, el mantenimiento predictivo y la gestión de activos; y en gobierno, en la prestación de servicios, la focalización de recursos y la atención ciudadana.
En todos los casos, la pregunta ya no será solo qué tan avanzada es la IA, sino qué tan preparada está la organización para confiar en las decisiones que esa IA ayuda a tomar. Esto exige saber de dónde vienen los datos, cómo se transforman, qué modelos los utilizan, qué decisiones impactan y qué controles existen cuando cambian las condiciones del negocio.
En América Latina, este desafío cobra especial relevancia. Según cifras de IDC Latinoamérica, la inversión regional en inteligencia artificial alcanzó los USD 8.300 millones en 2025, un crecimiento del 42 % frente al año anterior. Este avance plantea nuevas oportunidades para que las organizaciones escalen sus capacidades de IA, al tiempo que refuerza la importancia de contar con datos confiables, modelos gobernados y mecanismos de supervisión que permitan integrar estas tecnologías en procesos críticos del negocio.
“A medida que las organizaciones avanzan hacia sistemas de inteligencia artificial capaces de ejecutar tareas y participar en decisiones empresariales, la confianza debe construirse desde el diseño. Esto implica conocer qué datos utilizan los agentes, qué acciones pueden ejecutar, bajo qué reglas operan y cómo se supervisan sus resultados. Para las empresas de América Latina, el siguiente paso será convertir la adopción tecnológica en capacidades que puedan escalar de forma segura, explicable y con impacto medible en el negocio”, señaló Khanna.
La gobernanza también será fundamental para evitar que la IA se convierta en una suma de herramientas aisladas. En muchas organizaciones, diferentes áreas ya están incorporando soluciones para resolver necesidades específicas. Aunque esto puede acelerar la innovación, también puede generar riesgos si no existe una visión común sobre calidad de datos, seguridad, explicabilidad, monitoreo y responsabilidad. En ese sentido, la gobernanza no debe entenderse como un freno a la innovación, sino como la capacidad que permite escalarla. Una empresa que sabe qué datos alimentan sus modelos, qué agentes están activos, qué políticas aplican y cómo se mide el impacto de sus decisiones puede moverse con más velocidad y menor incertidumbre.
Fuente: Central de Noticias AndeanWire
