La IA agéntica empresarial avanza, pero aún no logra escalar

La IA agéntica ya ha superado, en buena medida, la etapa de la curiosidad en las grandes empresas. Sin embargo, una encuesta de UiPath publicada en septiembre de 2026 sugiere que muchas organizaciones siguen atascadas entre una prueba de concepto prometedora y una implantación repetible a escala corporativa. UiPath denomina a esta situación «purgatorio de los pilotos». 418

El estudio, patrocinado por el propio proveedor y basado en respuestas declaradas por los participantes, consultó a cerca de 600 directivos de alta dirección y profesionales de TI de compañías con ingresos anuales de al menos 1.000 millones de dólares. Por tanto, sus resultados sobre retorno de la inversión (ROI) reflejan la experiencia percibida por los encuestados y no una medición independiente. Aun así, identifica con claridad dónde se atasca el despliegue: en los datos, la integración y la gobernanza.

La adopción existe, pero no está generalizada

El 31% de los participantes afirmó que la IA estaba plenamente integrada en su negocio. Otro 35% señaló un uso limitado, mientras que el 11% permanecía en piloto o experimentación. 3

Esto no implica que todas las compañías restantes hayan renunciado a la IA. Más bien indica que incorporar la tecnología de forma amplia a la operativa diaria es bastante menos habitual que aplicarla en equipos, tareas o casos concretos. La principal conclusión de UiPath es que muchas empresas ya han validado una prueba de concepto para despliegues agénticos, pero tienen dificultades para ampliarlos y obtener un ROI significativo. 18

Los tres frenos para llevar los agentes a producción

Al preguntar por los obstáculos para optimizar sus despliegues, los encuestados citaron principalmente:

• Calidad y preparación de los datos: 38%
• Integración con los flujos de trabajo y sistemas existentes: 37%
• Gobernanza y cumplimiento normativo: 33% 18

La diferencia entre un piloto y producción es decisiva. Un piloto puede limitarse a una tarea concreta, pocos usuarios y escasas conexiones con otros sistemas. En cambio, un uso real debe funcionar de forma fiable dentro de aplicaciones heredadas, procesos establecidos, controles internos, aprobaciones y equipos de distintas áreas.

TechTarget plantea la misma distinción: una demostración puede probar que un agente ejecuta una tarea en condiciones controladas, pero no acredita que la organización haya resuelto la calidad de los datos, la seguridad, el diseño del flujo, la medición del valor y el modelo operativo necesarios para reutilizarlo a escala empresarial. 21

La orquestación, el eslabón que conecta el proceso completo

UiPath utiliza el concepto de orquestación empresarial para describir una capa de coordinación entre personas, aplicaciones, datos, automatizaciones y agentes de IA que intervienen en un proceso. El objetivo es que todos esos elementos operen como un flujo de extremo a extremo gestionado, y no como herramientas desconectadas. Su planteamiento de producto incluye coordinar agentes, robots de software, personas, aplicaciones y datos en procesos corporativos. 14

En la práctica, esa capa debe ayudar a decidir qué ocurre después en un flujo, qué sistema o persona se encarga de cada paso, cuándo hace falta revisión humana y cómo se supervisa y gobierna el trabajo. Su importancia crece cuando las acciones de un agente interactúan con aplicaciones existentes y circuitos de aprobación.

Solo el 29% de los encuestados dijo tener la orquestación plenamente integrada en sus flujos de trabajo. Entre ese grupo, el 89% afirmó que sus implantaciones de IA agéntica cumplieron o superaron las expectativas de ROI. 5

La relación es relevante, pero no demuestra por sí sola causalidad. Las organizaciones con una orquestación más madura también podrían disponer de mejores datos, criterios más claros para elegir casos de uso o prácticas operativas más consolidadas. La lectura prudente es que la orquestación parece formar parte de las capacidades asociadas al éxito que declaran esos participantes.

Los flujos híbridos concentrarán la atención

En los próximos 12 meses, el 36% de los encuestados esperaba que los agentes desempeñaran un papel significativo en los flujos de trabajo empresariales. 2

El foco más citado fueron los flujos híbridos, elegidos por el 52%. Estos combinan pasos estáticos y repetibles con trabajo dinámico, dependiente del contexto. 212

Es un dato importante porque los procesos de mayor valor rara vez son totalmente automáticos o totalmente manuales. Pueden combinar transacciones estructuradas, documentos, excepciones, decisiones de criterio y aprobaciones. La IA agéntica puede aportar valor en ese escenario, pero escalarla exige coordinar esas distintas modalidades de trabajo, en lugar de tratar al agente como una interfaz aislada.

Qué hace falta para pasar de la prueba de concepto a una capacidad empresarial

La enseñanza de fondo de la encuesta es que la preparación de una empresa no debe medirse solo por si un agente logra completar una tarea de prueba. La pregunta más exigente es si esa capacidad puede desplegarse de forma consistente en la operación cotidiana.

Un enfoque orientado a producción debe cubrir al menos cinco aspectos:

1. Datos fiables y utilizables. Los agentes necesitan información suficientemente precisa, accesible y adecuada para la tarea.
2. Integración con flujos y sistemas. Deben trabajar dentro de las aplicaciones, pasos de proceso y transferencias existentes, no al margen de ellos.
3. Gobernanza y responsabilidad. La empresa necesita controles, visibilidad y responsables definidos cuando la IA participa en labores operativas.
4. Diseño de procesos híbridos. El flujo debe combinar automatización determinista, pasos guiados por IA y decisiones humanas allí donde corresponda.
5. Medición de resultados. Los equipos necesitan verificar que el despliegue genera un resultado de negocio relevante, no solo una demostración llamativa.

Los resultados de UiPath no indican que la IA agéntica esté ausente de las grandes empresas. Indican que la dificultad se ha desplazado: de experimentar a operacionalizar. Para superar la fase de piloto, la prioridad parece ser menos añadir otro agente aislado y más construir la base de datos, integración, gobernanza y coordinación que permita operar agentes como partes responsables de procesos empresariales completos. 1821