El desafío de escalar la inteligencia artificial en las organizaciones

Tras la euforia inicial, 2026 se presenta como el punto de inflexión para la inteligencia artificial (IA) generativa pasando de la promesa a la ejecución inteligente y gobernada como infraestructura crítica. Hoy, la mayoría de las empresas aún están en fases iniciales de escalado.

Según la consultora McKinsey, aunque el 39% reporta beneficios a partir de casos de uso individuales, el 60% de las empresas aún no logra escalar el impacto a toda la organización.

Esta brecha genera riesgos: sin una visión estratégica clara y un marco disciplinado para alinear la adopción tecnológica al negocio, la inversión en IA será en vano. Por eso, las empresas que prioricen objetivos de crecimiento o innovación claros y medibles obtendrán el mayor valor. Entonces, ¿por dónde empezar?

La autonomía y especialización son el primer paso. La consultora Gartner predice que para 2026 las soluciones de inteligencia artificial agéntica estarán integradas en el 40% de las aplicaciones corporativas. La transición de los LLM a los DSLM (Modelos Específicos de Dominio) ya es un hecho: los agentes de IA están interactuando entre sí y con sistemas humanos sin supervisión constante, asumiendo tareas complejas. 

Por su parte, la integración de la IA en el borde -la implementación de robots, sensores, maquinaria industrial y vehículos autónomos- es clave para optimizar procesos, reducir costos y acelerar los tiempos de entrega. Este cambio tendrá un impacto profundo en los sectores de logística, la cadena de suministro, la manufactura y el transporte autónomo.

A su vez, aparece la transición de prototipado a ingeniería: las organizaciones deben abandonar el prototipado ad-hoc y adoptar un ecosistema industrializado que garantice fiabilidad, repetibilidad y rendimiento.

Las plataformas de escalado elástico y orquestación son tendencia. Se centran en manejar la complejidad inherente a los modelos de IA generativa y mitigan el riesgo de obsolescencia e infraestructura costosa.

Preocupaciones en torno a la inteligencia artificial

Otros aspectos que deben tenerse en cuenta son la soberanía, gobierno y repatriación de datos: el contexto geopolítico y la explosión de datos asociados a la inteligencia artificial añaden nuevos elementos a las decisiones arquitectónicas. 

Más allá de la latencia y los costos, cada vez más empresas eligen la soberanía de sus datos repatriándolos a nubes locales por conveniencia técnica, estratégica o cumplimiento regulatorio. En el mismo sentido, entre los debates por leyes de IA y las regulaciones para sistemas de alto riesgo, la gobernanza de soluciones y datos es esencial para una implementación responsable.

IBM señaló que más del 40% de las organizaciones se preocupan por la precisión, el sesgo y la calidad de los datos. Las plataformas de gobierno de IA ganarán protagonismo para garantizar la precisión, privacidad y trazabilidad, permitiendo a las organizaciones transparentar el funcionamiento de sus soluciones y creando una ventaja competitiva.

Por último, será esencial tener en cuenta la ciberseguridad predictiva y defensa anticipatoria: los agentes de seguridad autónoma transformarán el modelo reactivo en preventivo, anticipando actividad sospechosa antes de los ataques. Las capacidades de detección evolucionadas reducirán los costos operativos e impulsarán una ciberseguridad autónoma que disminuya las alertas falsas.

El año 2026 exige un cambio de mentalidad: de la experimentación oportunista a una implementación de inteligencia artificial altamente disciplinada y anclada en la gobernanza. Las tecnologías clave que impulsarán esta transformación—sistemas multiagente, IA generativa vertical e IA física—requieren una modernización paralela de la infraestructura y el marco de confianza.

Finalmente, el éxito técnico no es suficiente. El escalado de la IA requiere una transformación cultural profunda. El aprendizaje corporativo en 2026 se mueve de reactivo a predictivo y las organizaciones deberán invertir en el desarrollo de nuevas habilidades de IA y en la formación de líderes empresariales para que comprendan y dirijan estratégicamente esta tecnología.

Y, ante este escenario, identificar socios estratégicos que las guíen en este esfuerzo estratégico de coordinar las áreas de tecnología, operaciones y talento humano puede ser un acelerador fundamental para lograr la agilidad requerida.

(*) Arquitecto de estrategia de inteligencia artificial de Ingenia.