{"id":164571,"date":"2026-06-24T10:00:00","date_gmt":"2026-06-24T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/e3mag.com\/?p=164571"},"modified":"2026-06-23T10:03:10","modified_gmt":"2026-06-23T08:03:10","slug":"indice-de-preparacion-para-la-ia-de-agentic-2026-brecha-entre-la-inversion-y-la-madurez-de-los-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/e3mag.com\/es\/agentic-ai-readiness-index-2026-luecke-zwischen-investitionen-und-datenreife\/","title":{"rendered":"\u00cdndice de preparaci\u00f3n para la IA agencial 2026: la brecha entre la inversi\u00f3n y la madurez de los datos"},"content":{"rendered":"<p>El \u00cdndice de Preparaci\u00f3n para la IA Agente 2026 mide en qu\u00e9 medida los entornos de datos de las empresas est\u00e1n 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 est\u00e1 totalmente preparado para implementar la IA basada en agentes (Agentic AI) en entornos de producci\u00f3n, aunque casi el 60 % afirma estar invirtiendo en este \u00e1mbito cantidades que oscilan entre los millones y los decenas de millones. El \u00edndice se basa en una encuesta realizada a 400 expertos en datos de Estados Unidos, el Reino Unido, la regi\u00f3n EMEA y la regi\u00f3n de Asia-Pac\u00edfico.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br>Requisitos de datos para Agentic AI<\/h2>\n\n\n\n<p>Las empresas se eval\u00faan en funci\u00f3n de los requisitos de datos fundamentales que Agentic AI necesita para un funcionamiento fiable. Entre los m\u00e1s importantes se encuentran la actualidad de los datos, su procedencia, la gobernanza y la interoperabilidad. Los sistemas de IA basados en agentes est\u00e1n dise\u00f1ados para planificar, ejecutar e implementar procesos empresariales de forma aut\u00f3noma. Esto aumenta tanto los beneficios como los riesgos para las empresas.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br>Los d\u00e9ficits se convierten en p\u00e9rdidas<\/h2>\n\n\n\n<p>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 automatizaci\u00f3n segura mediante IA a gran escala. \u201eLa mayor\u00eda de las empresas fracasan con la IA no por los modelos, sino porque sus datos no est\u00e1n preparados\u201c, afirma George Fraser, director ejecutivo de Fivetran. \u201eLas empresas implementan IA basada en agentes a partir de flujos de trabajo fr\u00e1giles, con falta de trazabilidad y sistemas que nunca se dise\u00f1aron para ser aut\u00f3nomos. Esto no conduce a mejores resultados, sino a fallos m\u00e1s r\u00e1pidos\u201c.\u201c<br><\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"816\" height=\"1080\" src=\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-164576\" srcset=\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk.jpg 816w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-302x400.jpg 302w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-1200x1587.jpg 817w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-768x1016.jpg 768w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-100x132.jpg 100w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-480x635.jpg 480w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-640x847.jpg 640w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-720x952.jpg 720w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-9x12.jpg 9w, https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/George-Fraser-Fivetran-CEO-1_cmyk-600x794.jpg 600w\" sizes=\"auto, (max-width: 816px) 100vw, 816px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-vertically-aligned-center is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:66.66%\">\n<p><em>\u00ab<\/em>La mayor\u00eda de las empresas no fracasan en el \u00e1mbito de la IA por culpa de los<br>no se debe a los modelos, sino a que sus datos a\u00fan no est\u00e1n listos.<em>\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><strong>George Fraser,<\/strong><br>Director general,<br>Fivetran<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n<p>El uso real va por delante de la preparaci\u00f3n: 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 obst\u00e1culo: los obst\u00e1culos m\u00e1s 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 soberan\u00eda de los datos (39 %), as\u00ed como los riesgos de seguridad y protecci\u00f3n de datos (39 %). La interoperabilidad es clave para el \u00e9xito: 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 \u00fanico proveedor. Las plataformas de integraci\u00f3n de datos se citan como la principal fuente de riesgos de dependencia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><br>La infraestructura de datos como l\u00edmite<\/h2>\n\n\n\n<p>Los resultados ponen de manifiesto una tendencia generalizada en el sector: cuanto m\u00e1s aut\u00f3nomos se vuelven los sistemas de inteligencia artificial, m\u00e1s se convierte la infraestructura de datos en un factor limitante. Seg\u00fan Gartner, hasta el 60 % de todos los proyectos de IA podr\u00edan suspenderse debido a la falta de datos compatibles con la IA.<\/p>\n\n\n\n<p>El informe mide el grado de preparaci\u00f3n mediante el \u00abAgentic AI Readiness Index\u00bb: se trata de puntuaciones combinadas que eval\u00faan la base de datos de una empresa en \u00e1mbitos clave como la actualidad de los datos, su procedencia, la gobernanza y la interoperabilidad. El nivel medio de madurez de los encuestados se sit\u00faa entre el 61 % y el 62 %. Esto demuestra que la mayor\u00eda de las empresas a\u00fan deben subsanar deficiencias cr\u00edticas para obtener un retorno de la inversi\u00f3n (ROI) de sus inversiones en IA. Las empresas que se consideran totalmente preparadas no solo tienen una sensaci\u00f3n de seguridad mucho mayor, sino que tambi\u00e9n presentan claras ventajas en su forma de trabajar. (Fuente: Fivetran)<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seg\u00fan un estudio reciente de Fivetran, solo el 15 % de las empresas<br \/>\ntotalmente preparado para el uso productivo de la IA basada en agentes \u2013<br \/>\naunque casi el 60 % de las empresas ya invierten 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