Redacción Digital Inside España
El 97% de las grandes empresas ya ha asignado presupuesto a la IA agéntica, pero solo el 18% la ha implementado por completo. El informe, elaborado por Enterprise Technology Research (ETR) para Qlik, analiza cómo las corporaciones planifican, financian y despliegan esta nueva generación de inteligencia artificial basada en agentes. La investigación sitúa la tecnología dentro de las partidas presupuestarias oficiales y eleva las expectativas de resultados visibles en 2026, aunque advierte que la adopción plena llevará tiempo.
Solo el 19% dispone de un marco definido para medir el ROI pese a que el 69% declara una estrategia formal de IA. El salto respecto a 2024, cuando el 37% señalaba contar con una estrategia, convive con carencias a la hora de cuantificar el retorno, lo que desplaza la conversación de la mera conveniencia de adoptar IA hacia la evaluación de resultados. En términos de gasto, un 39% prevé invertir más de un millón de dólares en IA agéntica y un 34% reserva entre el 10% y el 25% del presupuesto total de IA.
La mayoría sitúa la adopción total entre tres y cinco años, con 2026 como un periodo de preparación más que de despliegue masivo. El 46% calcula ese horizonte temporal y menos de la mitad (42%) afirma confiar plenamente en su experiencia interna. Según el análisis trasladado por Qlik, antes de ampliar el uso a escala, las organizaciones están reforzando cimientos operativos y capacidades internas.
La calidad e integración de los datos son los principales frenos, por delante de la potencia de los modelos. El estudio identifica la calidad, disponibilidad y acceso a los datos como obstáculos prioritarios, seguidos de la integración con sistemas existentes, las competencias técnicas y la gobernanza.
James Fisher, Chief Strategy Officer de Qlik afirma: “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. 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”.
Ciberseguridad, confianza en los resultados y cuestiones legales capitalizan los riesgos en la fase de despliegue. También ganan peso la explicabilidad y la auditoría de decisiones, por lo que los responsables de mitigar riesgos condicionarán el ritmo de avance y las decisiones de compra en los próximos meses. En paralelo, los primeros casos de uso se concentran en entornos donde existen telemetrías y referencias estables.
TI y desarrollo de software concentran los primeros casos de uso, con reducción de costes y productividad como prioridades. Los equipos técnicos lideran los despliegues iniciales, con métricas enfocadas a eficiencia y productividad. La conclusión del estudio es que la IA agéntica ha superado la fase experimental y entra en los planes operativos de 2026, con estrategias pragmáticas centradas en casos medibles dentro de operaciones de TI e ingeniería de software.
Como síntesis, el trabajo de ETR para Qlik sostiene que el reto ya no está en la capacidad de los modelos, sino en integrar datos fiables y gobernados en los flujos actuales sin añadir riesgos operativos. Hasta que esa integración madure, muchas iniciativas seguirán en formato piloto o prueba de concepto.
Des de Enterprise Technology Research (ETR) su Chief Strategist, Erik Bradley explica: “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. 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.”
