El desafío de escalar la inteligencia artificial en las organizaciones – iProfesional

Tras la euforia inicial, 2026 se presenta como el punto de inflexión para la inteligencia artificial (IA) generativa pasando de la promesa a la ejecución inteligente y gobernada como infraestructura crítica. Hoy, la mayoría de las empresas aún están en fases iniciales de escalado.

Según la consultora McKinsey, aunque el 39% reporta beneficios a partir de casos de uso individuales, el 60% de las empresas aún no logra escalar el impacto a toda la organización.

Esta brecha genera riesgos: sin una visión estratégica clara y un marco disciplinado para alinear la adopción tecnológica al negocio, la inversión en IA será en vano. Por eso, las empresas que prioricen objetivos de crecimiento o innovación claros y medibles obtendrán el mayor valor. Entonces, ¿por dónde empezar?

La autonomía y especialización son el primer paso. La consultora Gartner predice que para 2026 las soluciones de inteligencia artificial agéntica estarán integradas en el 40% de las aplicaciones corporativas. La transición de los LLM a los DSLM (Modelos Específicos de Dominio) ya es un hecho: los agentes de IA están interactuando entre sí y con sistemas humanos sin supervisión constante, asumiendo tareas complejas. 

Por su parte, la integración de la IA en el borde -la implementación de robots, sensores, maquinaria industrial y vehículos autónomos- es clave para optimizar procesos, reducir costos y acelerar los tiempos de entrega. Este cambio tendrá un impacto profundo en los sectores de logística, la cadena de suministro, la manufactura y el transporte autónomo.

A su vez, aparece la transición de prototipado a ingeniería: las organizaciones deben abandonar el prototipado ad-hoc y adoptar un ecosistema industrializado que garantice fiabilidad, repetibilidad y rendimiento.

Las plataformas de escalado elástico y orquestación son tendencia. Se centran en manejar la complejidad inherente a los modelos de IA generativa y mitigan el riesgo de obsolescencia e infraestructura costosa.

Preocupaciones en torno a la inteligencia artificial

Otros aspectos que deben tenerse en cuenta son la soberanía, gobierno y repatriación de datos: el contexto geopolítico y la explosión de datos asociados a la inteligencia artificial añaden nuevos elementos a las decisiones arquitectónicas. 

Más allá de la latencia y los costos, cada vez más empresas eligen la soberanía de sus datos repatriándolos a nubes locales por conveniencia técnica, estratégica o cumplimiento regulatorio. En el mismo sentido, entre los debates por leyes de IA y las regulaciones para sistemas de alto riesgo, la gobernanza de soluciones y datos es esencial para una implementación responsable.

IBM señaló que más del 40% de las organizaciones se preocupan por la precisión, el sesgo y la calidad de los datos. Las plataformas de gobierno de IA ganarán protagonismo para garantizar la precisión, privacidad y trazabilidad, permitiendo a las organizaciones transparentar el funcionamiento de sus soluciones y creando una ventaja competitiva.

Por último, será esencial tener en cuenta la ciberseguridad predictiva y defensa anticipatoria: los agentes de seguridad autónoma transformarán el modelo reactivo en preventivo, anticipando actividad sospechosa antes de los ataques. Las capacidades de detección evolucionadas reducirán los costos operativos e impulsarán una ciberseguridad autónoma que disminuya las alertas falsas.

El año 2026 exige un cambio de mentalidad: de la experimentación oportunista a una implementación de inteligencia artificial altamente disciplinada y anclada en la gobernanza. Las tecnologías clave que impulsarán esta transformación—sistemas multiagente, IA generativa vertical e IA física—requieren una modernización paralela de la infraestructura y el marco de confianza.

Finalmente, el éxito técnico no es suficiente. El escalado de la IA requiere una transformación cultural profunda. El aprendizaje corporativo en 2026 se mueve de reactivo a predictivo y las organizaciones deberán invertir en el desarrollo de nuevas habilidades de IA y en la formación de líderes empresariales para que comprendan y dirijan estratégicamente esta tecnología.

Y, ante este escenario, identificar socios estratégicos que las guíen en este esfuerzo estratégico de coordinar las áreas de tecnología, operaciones y talento humano puede ser un acelerador fundamental para lograr la agilidad requerida.

(*) Arquitecto de estrategia de inteligencia artificial de Ingenia.