Índice de preparación para la IA agencial 2026: la brecha entre la inversión y la madurez de los datos

El Índice de Preparación para la IA Agente 2026 mide en qué medida los entornos de datos de las empresas están preparados para dar soporte de forma productiva a las cargas de trabajo y las iniciativas de IA basada en agentes. Los resultados muestran que solo el 15 % de las empresas está totalmente preparado para implementar la IA basada en agentes (Agentic AI) en entornos de producción, aunque casi el 60 % afirma estar invirtiendo en este ámbito cantidades que oscilan entre los millones y los decenas de millones. El índice se basa en una encuesta realizada a 400 expertos en datos de Estados Unidos, el Reino Unido, la región EMEA y la región de Asia-Pacífico.

Requisitos de datos para Agentic AI

Las empresas se evalúan en función de los requisitos de datos fundamentales que Agentic AI necesita para un funcionamiento fiable. Entre los más importantes se encuentran la actualidad de los datos, su procedencia, la gobernanza y la interoperabilidad. Los sistemas de IA basados en agentes están diseñados para planificar, ejecutar e implementar procesos empresariales de forma autónoma. Esto aumenta tanto los beneficios como los riesgos para las empresas.

Los déficits se convierten en pérdidas

En el marco del uso productivo de los sistemas de IA, las deficiencias en materia de calidad de los datos, gobernanza e interoperabilidad se traducen en fallos operativos. Esto limita en gran medida las posibilidades de una automatización segura mediante IA a gran escala. „La mayoría de las empresas fracasan con la IA no por los modelos, sino porque sus datos no están preparados“, afirma George Fraser, director ejecutivo de Fivetran. „Las empresas implementan IA basada en agentes a partir de flujos de trabajo frágiles, con falta de trazabilidad y sistemas que nunca se diseñaron para ser autónomos. Esto no conduce a mejores resultados, sino a fallos más rápidos“.“

«La mayoría de las empresas no fracasan en el ámbito de la IA por culpa de los
no se debe a los modelos, sino a que sus datos aún no están listos.“

George Fraser,
Director general,
Fivetran

El uso real va por delante de la preparación: el 41 % de las empresas ya utiliza la IA agentiva de forma productiva, a pesar de las graves deficiencias en materia de fiabilidad de los datos, gobernanza e interoperabilidad. Los problemas relacionados con los datos son el mayor obstáculo: los obstáculos más mencionados a la hora de alcanzar los objetivos de la IA agentiva son la calidad y el origen de los datos (42 %), los requisitos normativos y la soberanía de los datos (39 %), así como los riesgos de seguridad y protección de datos (39 %). La interoperabilidad es clave para el éxito: el 86 % de los responsables de datos afirma que la escalabilidad de la plataforma y la interoperabilidad son importantes o fundamentales. De ellos, el 17 % opina que son imprescindibles para la toma de decisiones relacionadas con la IA y los datos. No obstante, muchas empresas se ven limitadas por entornos de sistemas fragmentados y la dependencia de un único proveedor. Las plataformas de integración de datos se citan como la principal fuente de riesgos de dependencia.

La infraestructura de datos como límite

Los resultados ponen de manifiesto una tendencia generalizada en el sector: cuanto más autónomos se vuelven los sistemas de inteligencia artificial, más se convierte la infraestructura de datos en un factor limitante. Según Gartner, hasta el 60 % de todos los proyectos de IA podrían suspenderse debido a la falta de datos compatibles con la IA.

El informe mide el grado de preparación mediante el «Agentic AI Readiness Index»: se trata de puntuaciones combinadas que evalúan la base de datos de una empresa en ámbitos clave como la actualidad de los datos, su procedencia, la gobernanza y la interoperabilidad. El nivel medio de madurez de los encuestados se sitúa entre el 61 % y el 62 %. Esto demuestra que la mayoría de las empresas aún deben subsanar deficiencias críticas para obtener un retorno de la inversión (ROI) de sus inversiones en IA. Las empresas que se consideran totalmente preparadas no solo tienen una sensación de seguridad mucho mayor, sino que también presentan claras ventajas en su forma de trabajar. (Fuente: Fivetran)