Un estudio global de SAP y Oxford Economics revela que la inteligencia artificial ya participa en el 30% de las tareas empresariales y podría alcanzar el 48% en apenas dos años. Sin embargo, los problemas de datos, talento y gobernanza amenazan con frenar ese avance.
La inteligencia artificial ha dejado de ser una tecnología experimental para convertirse en una pieza cada vez más presente en la operativa de las empresas. El problema es que adoptar más IA no significa necesariamente obtener mejores resultados.
Esa es una de las principales conclusiones de The Value of AI 2026, el segundo estudio elaborado por SAP junto a Oxford Economics, basado en una encuesta a 2.600 directivos de 13 países y organizaciones de tamaño medio y grande. El informe analiza cuánto están invirtiendo las compañías, qué retorno aseguran estar obteniendo y cuáles son los principales obstáculos que aparecen a medida que la IA se extiende por el negocio.
La fotografía que deja el estudio es la de un mercado en plena transición: la inversión y las expectativas de retorno aumentan, la IA agéntica avanza rápidamente, pero la preparación organizativa no evoluciona al mismo ritmo.
Según el estudio, actualmente la IA da soporte, de media, al 30% de las tareas realizadas en las organizaciones, frente al 25% registrado un año antes.
Y el crecimiento apenas está comenzando. Los directivos encuestados esperan que dentro de dos años esa cifra alcance el 48% de las tareas, prácticamente la mitad de la actividad empresarial.
El dato refleja un cambio relevante: la conversación ya no gira únicamente en torno a probar herramientas. Muchas organizaciones están empezando a trasladar la inteligencia artificial hacia procesos reales de negocio.
Sin embargo, todavía predomina un modelo fragmentado. Solo el 17% de las empresas afirma priorizar sus inversiones en IA desde una perspectiva estratégica y global, aunque la cifra prácticamente duplica el 9% registrado el año anterior.
Además, apenas un 18% cuenta actualmente con más implementaciones transversales y end-to-end que soluciones aisladas, aunque las compañías esperan que esta proporción llegue al 42% en dos años.
La diferencia puede ser determinante: pasar de utilizar IA para resolver tareas concretas a integrarla en procesos completos supone también cambiar la forma en que se organiza el trabajo.
El estudio muestra también que las empresas están lejos de frenar el gasto.
Una organización global media prevé invertir alrededor de 28 millones de dólares en IA durante 2026, incluyendo tecnología, talento y otros costes asociados. Esa inversión podría aumentar otro 45% durante los próximos dos años.
Al mismo tiempo, el retorno declarado por las organizaciones empieza a crecer.
Los encuestados estiman un ROI medio de aproximadamente 6,3 millones de dólares, equivalente al 21% de la inversión, frente al 16% registrado el año anterior. Dentro de dos años esperan elevarlo hasta los 15,9 millones de dólares y un 38% de retorno.
El dato debe interpretarse, no obstante, con cautela: buena parte de esas cifras corresponden a expectativas declaradas por los propios directivos, no a resultados financieros auditados.
Aun así, existe una señal significativa. El 69% afirma estar satisfecho con el retorno actual de sus inversiones en IA, frente al 64% del año anterior. Pero, paradójicamente, el 67% tampoco está convencido de que sus implementaciones estén alcanzando todo su potencial.
Es decir, las compañías comienzan a encontrar valor, pero creen que todavía queda una parte importante por capturar.
Uno de los cambios más importantes del estudio aparece en torno a los agentes de IA, sistemas capaces no solo de generar contenido o recomendaciones, sino de ejecutar acciones y desarrollar tareas con un mayor grado de autonomía.
El 83% de las empresas considera que la IA agéntica tiene un potencial entre moderado y muy alto para transformar su organización, y el 64% asegura haber probado ya algún caso de uso.
Sin embargo, únicamente un 3% se considera completamente preparado para desplegar y escalar agentes de IA. Además, solo aproximadamente la mitad de las compañías asegura tener una comprensión clara y compartida de qué es realmente la IA agéntica y qué puede hacer.
La expectativa económica, en cambio, se ha disparado.
Las organizaciones calculan que dentro de dos años la IA agéntica podría producir de media 17,6 millones de dólares de retorno, más de cuatro veces la estimación realizada en la edición anterior del estudio.
Ahí aparece una de las grandes contradicciones del informe: las expectativas sobre los agentes avanzan mucho más rápido que la capacidad de las empresas para gobernarlos.
Aunque suele hablarse de modelos, algoritmos o capacidad de cómputo, el informe identifica un obstáculo mucho más básico.
El 73% de las organizaciones señala la calidad o disponibilidad de los datos como uno de los principales factores que impiden obtener más valor de la IA, frente al 69% del año anterior.
Además, el 79% reconoce experimentar, al menos ocasionalmente, resultados de baja calidad generados por IA, provocando retrabajos, retrasos o acumulación de tareas. Un 82% asegura incluso haber tenido que modificar de manera relevante su operativa diaria como consecuencia de esos resultados deficientes.
La paradoja vuelve a repetirse: el 76% considera que disponer de datos suficientes y de calidad es muy importante o crítico para tomar decisiones sobre IA, pero solo el 62% cree que su organización está realmente preparada en materia de datos, dos puntos menos que el año anterior.
La situación empeora en determinadas funciones. Mientras operaciones presenta mayores niveles de preparación, áreas como finanzas, recursos humanos o legal y riesgos aparecen considerablemente más rezagadas.
Esto implica que la expansión de la IA podría terminar dependiendo menos de la capacidad de los modelos y más de la calidad de la información empresarial que tienen detrás.
El estudio introduce además una reflexión especialmente relevante sobre el impacto de la IA en las personas.
La principal preocupación empresarial no es directamente la desaparición de puestos de trabajo, sino la desigual alfabetización en IA dentro de las plantillas. A continuación aparecen riesgos como el debilitamiento del juicio crítico, la distribución desigual de competencias y la pérdida de aprendizaje que tradicionalmente se produce realizando determinadas tareas.
El 78% de los encuestados no está convencido de que los programas de formación impulsados por sus empresas estén evolucionando al mismo ritmo que las herramientas de IA. Otro 78% considera que los puestos de trabajo tampoco están cambiando suficientemente rápido para aprovechar los nuevos flujos de trabajo habilitados por estas tecnologías.
Y el 79% sostiene que extraer todo el valor de la inteligencia artificial exige una transformación de la fuerza laboral que vaya más allá de enseñar competencias técnicas.
Las organizaciones parecen haber entendido el problema. El 75% está apostando por formar o reciclar profesionalmente a sus empleados, el 69% identifica qué puestos pueden ser ampliados mediante IA y el 60% ya trabaja en rediseñar funciones para incorporar la colaboración entre personas y sistemas inteligentes.
El reto, por tanto, comienza a desplazarse desde aprender a utilizar herramientas hacia redefinir qué debe hacer una persona cuando parte de su trabajo puede hacerlo una máquina.
Otra consecuencia de esa diferencia de velocidades es el crecimiento del denominado Shadow AI, el uso de herramientas de inteligencia artificial sin autorización o supervisión formal de la organización.
El fenómeno ya está generando efectos concretos.
El 54% de las empresas ha experimentado resultados inconsistentes o incorrectos derivados del uso no autorizado de IA, mientras que el 48% asegura haber sufrido exposición de propiedad intelectual o filtración de datos.
A ello se suman vulnerabilidades de seguridad, señaladas por un 38%, y problemas de cumplimiento regulatorio, mencionados por un 34%.
La lectura es especialmente relevante desde el punto de vista de la ciberseguridad: cuando las herramientas oficiales no cubren las necesidades de los trabajadores, estos pueden buscar alternativas por su cuenta, aumentando una superficie de riesgo que la empresa ni siquiera sabe que existe.
El informe reserva uno de sus diagnósticos más duros para la gobernanza.
Solo el 12% de las empresas cree que sus competencias están completamente preparadas para gobernar eficazmente la IA, y la misma proporción considera plenamente preparados sus procesos y marcos de control.
La situación se vuelve más compleja con los agentes autónomos.
Todos los encuestados que están experimentando o utilizando IA agéntica afirman haber encontrado al menos un problema durante su adopción. El 62% señala un esfuerzo de integración superior al esperado, el 50% ha observado problemas de fiabilidad o calidad al aumentar el uso y el 49% reconoce dificultades para reproducir o depurar el comportamiento de los agentes. Además, un 44% ha experimentado casos en los que un agente ejecutó acciones incorrectas.
Las medidas de control tampoco están todavía generalizadas. El 62% dispone de mecanismos human-in-the-loop, pero eso significa que casi cuatro de cada diez organizaciones todavía operan agentes sin ese tipo de supervisión.
Solo el 44% cuenta con un registro de agentes, el 53% dispone de procesos de aprobación antes del despliegue y únicamente la mitad mantiene registros de auditoría sobre sus decisiones. Los controles específicos de costes o uso están presentes en apenas un 32%.
Quizá la conclusión más interesante del informe de SAP y Oxford Economics sea que la principal barrera para la siguiente fase de la inteligencia artificial ya no parece tecnológica.
Las empresas tienen modelos, herramientas, presupuestos y cada vez más casos de uso. Ahora necesitan datos fiables, procesos preparados, empleados capaces de trabajar con la tecnología y mecanismos que permitan controlar sistemas con niveles crecientes de autonomía.
La IA ya está empezando a demostrar retorno y las expectativas empresariales siguen creciendo. Pero cuanto más se integre en decisiones, procesos y operaciones críticas, más importante será construir alrededor de ella una estructura de confianza.
La gran pregunta empresarial de 2026, por tanto, podría estar cambiando. Ya no es únicamente “¿dónde podemos utilizar inteligencia artificial?”, sino “¿está nuestra organización preparada para depender de ella?”.
El estudio fue encargado por SAP a Oxford Economics y se realizó entre marzo y mayo de 2026. Participaron 2.600 directivos de organizaciones de tamaño medio y grandes empresas de Australia, Brasil, Canadá, China, Francia, Alemania, India, Italia, Japón, Singapur, Tailandia, Reino Unido y Estados Unidos. España no forma parte de la muestra, por lo que los resultados deben interpretarse como una fotografía global y no como datos específicos del mercado español.
Rincón del CISO
31 Agosto 2026
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