Escalamiento todavía enfrenta desafíos de control y gobernanza: El 88% de las organizaciones ya utiliza IA
- Ecosistemas Global presentó su segundo Informe de tendencias 2026. Analiza el avance de la inteligencia artificial generativa y propone un modelo para implementarla con calidad, trazabilidad y resultados medibles.
La inteligencia artificial dejó de ser solamente una herramienta de asistencia. Comienza a intervenir activamente en procesos, decisiones y operaciones empresariales.
Sin embargo, el crecimiento de su autonomía también amplía los desafíos relacionados. Con foco en la seguridad, la calidad, la trazabilidad y el control.
En este contexto, Ecosistemas Global presentó “IA bajo control: Tendencias en IA Generativa, Automatización Inteligente y Gobernanza 2026”.
Es su segundo Informe de tendencias del año. Fue elaborado para acompañar a las organizaciones que buscan transformar sus iniciativas de inteligencia artificial. Para lograr capacidades operativas seguras, confiables y sostenibles.
El informe retoma datos del AI Index 2026 de Stanford. Estudio, según el cual el 88% de las organizaciones relevadas utiliza inteligencia artificial. El 70% ya emplea IA generativa en al menos una función de negocio. Sin embargo, el uso de agentes continúa en niveles iniciales en la mayoría de las funciones analizadas.
Esta brecha evidencia que incorporar una herramienta es mucho más sencillo que integrarla con los datos. También con las aplicaciones y los procesos críticos de la organización.
“La IA genera valor cuando deja de ser una prueba aislada y se convierte en una capacidad operativa. Para llegar a ese punto no alcanza con elegir un modelo. Sino que integrar datos y aplicaciones. Además de probar comportamientos, definir responsables y medir resultados. Gobernanza no significa frenar la innovación. Significa construir la infraestructura de control para que la innovación ocurra de forma segura”, señala Rodrigo Cabot, gerente de Desarrollo de Negocios, Alianzas y Estrategia Tecnológica de Ecosistemas Global.
De los copilotos a los agentes inteligentes
La primera etapa de adopción corporativa estuvo concentrada en los asistentes y los copilotos utilizados para generar contenidos. Además de resumir información, realizar búsquedas o acompañar tareas individuales.
La nueva etapa conecta los modelos con CRM, ERP, sistemas de atención. Suma repositorios documentales y otras herramientas empresariales. De esta manera, la IA puede interpretar objetivos y consultar información. Pero además, decidir pasos intermedios y ejecutar acciones.
El informe identifica tres tendencias centrales.
La evolución de los copilotos hacia flujos de trabajo inteligentes; la consolidación de la gobernanza como infraestructura para escalar; y la necesidad de demostrar el valor mediante métricas operativas y económicas.
De acuerdo con el análisis, muchas de las dificultades no se encuentran en los modelos, sino en los procesos, los datos, la arquitectura y la falta de responsabilidades claramente definidas.
Entre los principales obstáculos aparecen los proyectos piloto sin responsables de negocio, los datos fragmentados, los procesos mal diseñados, la ausencia de integración con otros sistemas, la falta de controles específicos de Quality Assurance y la incorporación tardía de criterios de privacidad, seguridad y cumplimiento.
El informe también plantea que medir usuarios, prompts o cantidad de pilotos no resulta suficiente para demostrar impacto. Las implementaciones deben vincularse con indicadores como reducción del tiempo de los procesos, productividad, costo por transacción, disminución de errores, satisfacción, cumplimiento y riesgos evitados.
Este reporte de tendencias presenta un panorama de Argentina, Brasil, Chile, España, Estados Unidos y México.
Y aunque los marcos regulatorios avanzan a diferentes velocidades, convergen en principios como responsabilidad, transparencia, protección de datos, seguridad, trazabilidad y supervisión humana.
Para las empresas con operaciones internacionales, Ecosistemas Global propone establecer una base global común de gobernanza y complementarla con los controles específicos según cada jurisdicción, sector y nivel de riesgo. El informe se completa con un índice de madurez organizacional, un autodiagnóstico ejecutivo y una hoja de ruta con decisiones concretas que las empresas pueden implementar para ordenar responsabilidades, establecer controles y avanzar hacia una adopción de IA segura y medible.
