Presentado por SAP
La IA empresarial ha pasado de la experimentación a la ejecución, y este cambio está empezando a dar sus frutos. El informe SAP Value of AI 2026, elaborado en colaboración con Oxford Economics y basado en una encuesta de 2.600 líderes empresariales en 13 países, revela que la IA ahora respalda casi un tercio de todas las tareas en la organización promedio, aumentando del 25% el año pasado al 30%.
Las expectativas de retorno de la inversión (ROI) para la IA agente han aumentado del 10% el año pasado al 17% este año, pero muchas organizaciones creen que la IA podría ofrecer mucho más valor. El informe encuentra que la brecha radica en la estrategia, los datos y la gobernanza, más que en el acceso al último modelo, dice Sean Kask, director de estrategia de IA en SAP.
«La IA ha pasado de la experimentación a la ejecución y está empezando a mostrar resultados reales, pero aún queda un largo camino por recorrer», afirma Kask. «Eso se debe a que la IA que carece de contexto, ya sea de procesos, datos o gobernanza, crea una actividad sin salida en el mejor de los casos y, en el peor, genera riesgos».
Las empresas todavía adoptan un enfoque gradual hacia la IA
Incluso a medida que se aceleran las inversiones, más de la mitad de las organizaciones siguen invirtiendo en IA de forma ad hoc o poco a poco, y sólo el 17% dice que está adoptando un enfoque estratégico y holístico para la priorización, aunque esa cifra casi se ha duplicado respecto del 9% de hace un año.
Esta fragmentación podría deberse a las demandas de la junta directiva de que los empleados comiencen a adoptar la IA sin una estrategia o conocimiento de IA adecuados, lo que podría resultar en esfuerzos dispersos. En otras empresas, la falta de atención por parte de la junta directiva puede llevar a los empleados a traer sus propias herramientas al trabajo y simplemente experimentar.
«Terminas con muchas iniciativas orgánicas y dispares de IA apareciendo, y a veces han tenido problemas simplemente por la calidad de los datos», dijo Kask. «Pero incluso las iniciativas que adoptan un enfoque estratégico todavía operan en silos, donde pueden tener datos consistentes que funcionen en ese caso de uso, pero aún no están en el nivel en el que transforman un proceso de negocio completo».
Esto puede ayudar a explicar uno de los hallazgos más contradictorios del informe: el 69% de las empresas dicen que están satisfechas con el retorno de la inversión (ROI) de la IA porque han demostrado que la IA puede generar retornos. Sin embargo, el 67 % no está convencido de que la tecnología ofrezca todo su potencial, ya que esta experiencia de aprendizaje les hizo darse cuenta tanto del valor adicional que la IA puede aportar como de los desafíos que deben superar para escalarla.
Los agentes están cambiando la economía de la IA empresarial
Hasta ahora, SAP ha entregado más de 400 casos de uso de IA en su cartera, y hay muchos más en proceso. Los agentes son la próxima expansión, porque pueden planificar y razonar a través de múltiples pasos y herramientas para lograr un objetivo, que refleja cómo funcionan las personas y los procesos, dice Kask.
«Le asignas a un sistema de IA una tarea u objetivo, y este es capaz de seguir múltiples pasos de forma iterativa y acceder a varias herramientas para lograr ese resultado», dijo Kask. «Por ejemplo, lanzamos, en versión beta, un agente para contabilidad de devengo, un trabajo que normalmente le tomaría a un contable unas 12 horas al mes para una mediana empresa, y que se reduce a dos o tres horas. Así que ahora ampliémoslo a todos estos procesos y su enorme potencial».
De hecho, el ROI general de la IA aumentó del 16 % al 21 % este año, y se espera que alcance los 15,9 millones de dólares en dos años, aunque solo el 3 % dice que está completamente preparado.
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La calidad de los datos sigue siendo la mayor barrera para el valor de la IA
Preparar a los agentes se reduce a dos requisitos fundamentales: conectarlos a datos contextualmente ricos y gobernarlos a escala. La calidad y disponibilidad de los datos es ahora la principal razón por la que las organizaciones dicen que no están obteniendo más valor de la IA, según el 73% de los encuestados, y el 79% reportó retrabajos, retrasos o retrasos debido a resultados de mala calidad al menos ocasionalmente.
La naturaleza del problema ha cambiado en comparación con el aprendizaje profundo clásico. Los modelos básicos eliminan en gran medida la necesidad de buscar datos, extraerlos, limpiarlos y entrenar modelos personalizados, pero hacen que preservar el contexto empresarial sea mucho más importante.
«Tan pronto como se extraen datos de un sistema ERP, se desglosa toda la información contextual, toda la semántica y, para la IA generativa, esa es la parte más útil», dijo Kask.
SAP es capaz de preservar este contexto a escala con un gráfico de conocimiento en su ERP en la nube que mapea 452.000 tablas ABAP y 7,3 millones de campos de datos. En SAP Business Data Cloud, los productos de datos presentan información como facturas y proveedores de manera consistente en sistemas SAP y no SAP sin perder su importancia comercial.
La gobernanza de la IA es el mayor desafío que las empresas están ignorando.
A medida que la IA se integra cada vez más en los procesos empresariales, la gobernanza surge como el próximo desafío para las empresas. Solo el 12% de las empresas dicen estar completamente preparadas para gobernar la IA, mientras que el 69% reconoce el uso ocasional o frecuente de herramientas de IA en la sombra no aprobadas.
«A medida que las empresas implementan sus iniciativas de IA, a menudo descubren agentes fantasmas, agentes que pueden acceder a datos que no deberían o tomar acciones que no deberían. La pregunta entonces es: ¿Cómo podemos auditar estas cosas?» » dijo Kask.
AI Agent Hub de SAP responde descubriendo y creando un inventario de agentes, LLM y servidores MCP, y los clientes ya han descubierto miles de agentes SAP y no SAP en sus entornos que no sabían que existían. Luego se basa en la gestión del ciclo de vida, el control de identidad y acceso, así como en la supervisión del rendimiento. Kask compara la disciplina con la contratación, ya que la mayoría de las empresas nunca contratarían a un empleado sin conocer los derechos de acceso y permisos que esa persona debería tener en su función.
Sin embargo, la gobernanza va más allá de la tecnología. La transformación de la fuerza laboral viene con el trabajo con datos: casi el 80% de los encuestados coinciden en que maximizar el valor de la IA requiere más que una mejora de las habilidades técnicas y el 75% ya está considerando volver a capacitar a los empleados. La conversación se está alejando de qué tareas reemplazará la IA y hacia cómo las personas y la IA colaboran de manera más efectiva, ya que los agentes aún necesitan supervisión humana, flujos de trabajo rediseñados y un juicio más sólido.
Todo esto apunta a lo que SAP llama Empresa Autónoma, que conecta a los agentes con datos contextualmente ricos y gobierno empresarial a través de silos funcionales mientras utiliza Joule como una interfaz generativa de lenguaje natural entre personas y sistemas.
«Conseguir valor real a través de la IA no será fácil porque requiere un nuevo enfoque», concluyó Kask. «En última instancia, se trata de un cambio humano más que técnico, porque sólo se puede lograr un valor añadido real si los agentes, los procesos y las personas se convierten en uno».
Obtenga los resultados completos. Descargue el informe SAP Valor de la IA 2026.
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