Solo el 17,5 % de las empresas tiene sus datos preparados
La inteligencia artificial está pasando de responder preguntas a ejecutar tareas y participar en decisiones empresariales. Sin embargo, muchas compañías todavía no cuentan con la infraestructura necesaria para aprovechar esta evolución de manera confiable.
Según el Data and AI Impact Report 2026 de SAS, basado en una investigación de IDC, apenas el 17,5 % de las organizaciones tiene sus datos completamente preparados para responder a las exigencias de la inteligencia artificial agéntica, capaz de ejecutar acciones y activar procesos con distintos niveles de autonomía.
En Colombia, el interés por esta tecnología también crece: el 61 % de las empresas la considera una prioridad estratégica o un pilar del negocio, pero solo el 37,7 % la ha integrado significativamente en sus operaciones cotidianas, de acuerdo con el estudio Colombia AI Pulse.
Ante este panorama, SAS recomienda que las empresas revisen cinco aspectos antes de implementar agentes de IA: garantizar que sus datos sean confiables y estén integrados; establecer qué tareas puede ejecutar la tecnología y cuáles requieren supervisión humana; probar su comportamiento antes de ponerla en funcionamiento; asegurar que sus decisiones puedan explicarse y monitorearse; y medir sus resultados por el impacto real en el negocio, más allá del ahorro de tiempo.
La calidad de los datos, la gobernanza y la supervisión son fundamentales para evitar errores y automatizaciones que no respondan a los objetivos de la organización. De hecho, el informe señala que las empresas con prácticas sólidas de inteligencia artificial confiable tienen 15 veces más probabilidades de obtener un retorno significativo de sus inversiones en esta tecnología.
El desafío es especialmente relevante en sectores como la banca, las telecomunicaciones, la energía y los servicios públicos, donde una decisión automatizada puede afectar la operación, las finanzas o la experiencia de los usuarios.
Con la IA agéntica, el reto empresarial ya no consiste únicamente en adoptar nuevas herramientas, sino en contar con datos sólidos, reglas claras y mecanismos de control que permitan convertir la automatización en resultados medibles. La preparación será clave para que las compañías puedan avanzar con mayor confianza y aprovechar el potencial de una tecnología que está redefiniendo la manera de trabajar.
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