La inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento encerrado en laboratorios corporativos. Empieza a operar dentro de procesos reales, con agentes capaces de ejecutar tareas, tomar decisiones, coordinar acciones y conectarse a sistemas internos. Esa transición está creando un problema que muchos CIO y CTO ya conocen bien: se les exige responder por sistemas que no siempre controlan de verdad.
Un nuevo estudio del IBM Institute for Business Value, elaborado junto a Oxford Economics, pone cifras a esa tensión. La investigación se basa en una encuesta a 2.000 altos ejecutivos tecnológicos de 33 geografías y 19 industrias, realizada entre enero y abril de 2026. Su conclusión principal es incómoda: la IA empresarial está escalando más rápido que la arquitectura, la gobernanza y los modelos financieros que deberían sostenerla.
La empresa despliega IA más rápido de lo que puede gobernarla
Dos tercios de los CIO y CTO encuestados afirman que son responsables de sistemas de IA que no controlan por completo. El 70 % reconoce que equipos de negocio están desplegando tecnología más rápido de lo que IT puede monitorizar, y el 77 % asegura que la adopción de IA ya está superando las capacidades actuales de gobernanza.
La presión viene desde arriba. El 80 % de los responsables tecnológicos señala que tiene mandatos de transformación impulsados directamente por el CEO. Al mismo tiempo, solo el 11 % dice estar completamente preparado para el nivel de despliegue de agentes de IA esperado durante los próximos doce meses. Según IBM, las organizaciones prevén un aumento del 38 % en el número de agentes desplegados para 2027.
El informe define un agente de IA como un sistema capaz de iniciar, coordinar o ejecutar acciones de varios pasos con intervención humana limitada. Esta definición importa porque cambia la naturaleza del riesgo. Una aplicación tradicional suele esperar instrucciones. Un agente puede actuar de forma continua, acceder a datos, lanzar procesos, escribir código, atender clientes, modificar registros o coordinar tareas entre herramientas.
| Indicador del estudio IBM | Dato destacado |
|---|---|
| Ejecutivos encuestados | 2.000 |
| Geografías representadas | 33 |
| Industrias incluidas | 19 |
| Organizaciones donde la IA supera la gobernanza actual | 77 % |
| Equipos que despliegan tecnología más rápido de lo que IT puede seguir | 70 % |
| Responsables tecnológicos con mandato del CEO para transformar con IA | 80 % |
| CIO/CTO completamente preparados para escalar agentes | 11 % |
| Aumento previsto de agentes de IA para 2027 | +38 % |
| Incidentes medios con agentes de IA en el último año | 54 |
| Incidentes de alta severidad | 17 % |
| Gasto en IA sobre presupuesto IT previsto para 2027 | 24,9 % |
La imagen que deja el estudio es la de una empresa que quiere ir deprisa, pero que todavía conserva mecanismos pensados para otra época. Muchas organizaciones siguen aprobando proyectos mediante comités, revisiones manuales, políticas escritas y controles posteriores. Ese esquema funcionaba cuando el software cambiaba por ciclos. Con agentes que toman decisiones continuamente, la gobernanza manual se queda corta.
IBM resume el giro con una idea sencilla: el control ya no puede depender solo de permisos y aprobaciones. Tiene que estar diseñado dentro de la arquitectura.
Los incidentes ya no son una hipótesis
El informe no habla de riesgos abstractos. Las organizaciones encuestadas registraron una media de 54 incidentes relacionados con agentes de IA durante el último año. El 17 % fueron de alta severidad y necesitaron más de cuatro horas para contenerse. Entre esos incidentes graves, el 37 % derivó en exposición de datos o brechas de seguridad, el 33 % provocó fallos en cascada, el 17 % generó problemas de cumplimiento y el 13 % dañó la confianza de partes interesadas.
La lección es clara: cuantos más agentes se despliegan sin controles diseñados desde el inicio, más probable es que los fallos escalen. No basta con tener una política de uso responsable de IA colgada en la intranet. Los agentes necesitan límites ejecutables: qué pueden ver, qué pueden hacer, cuándo deben detenerse, quién responde por ellos, cómo se auditan sus decisiones y cómo se revierte una acción incorrecta.
IBM sostiene que las organizaciones con control incorporado en sus sistemas sufren un 25 % menos de incidentes que aquellas que dependen de gobernanza manual. También despliegan 16 veces más agentes, gastan cuatro veces menos de su presupuesto de IA y logran márgenes operativos un 18 % superiores, según el análisis del estudio.
Esto no significa que la solución sea centralizarlo todo en IT y frenar a los equipos de negocio. De hecho, el informe apunta en la dirección contraria: un modelo federado, donde las unidades de negocio puedan moverse rápido, pero dentro de límites compartidos. Las plataformas deben aportar registro de modelos y agentes, telemetría, identidad, logging, controles de ejecución, rollback y procedimientos de parada. Riesgo, cumplimiento, arquitectura e incident response deben definir umbrales, evidencias y rutas de escalado.
La nube, los costes y el bloqueo tecnológico entran en la ecuación
El estudio también conecta la gobernanza de IA con una cuestión más amplia: la adaptabilidad de la infraestructura. IBM advierte de que muchas empresas no tienen la flexibilidad que creen. Aunque el 88 % de las organizaciones intenta o planea mover cargas a otro proveedor cloud, los responsables tecnológicos estiman que solo el 25 % de esas cargas es fácilmente portable.
Los costes tampoco están bajo control. El informe indica que los costes cloud superaron las previsiones originales en un 48 % de media, y que el 80 % de los líderes tecnológicos reporta costes de transferencia de datos superiores a lo esperado. Las principales barreras para mover cargas son conocidas: costes de salida o egress, dependencia de servicios específicos del proveedor y complejidad técnica.
Esto afecta directamente a la IA. Si una empresa construye sus flujos de agentes sobre servicios muy propietarios, cambiar de modelo, proveedor o arquitectura puede volverse caro y lento. En un mercado donde los modelos evolucionan en meses, esa rigidez se convierte en un freno estratégico.
IBM defiende tres pilares para escalar IA con más garantías: adaptabilidad de infraestructura, gobernanza por diseño y disciplina de cartera. Las organizaciones que combinan estos tres elementos esperan un crecimiento de ingresos un 38 % superior y un margen operativo un 7 % mayor en 2026, además de desplegar ya 2,6 veces más agentes de IA.
La disciplina financiera es otro punto débil. El gasto en IA pasará de algo menos del 15 % del presupuesto IT en 2025 a casi el 25 % en 2027, un aumento del 71 % en dos años. Pero el 84 % de los responsables tecnológicos aún no ha puesto en operación una gestión financiera completa de IA, y el 85 % carece de visibilidad total sobre el gasto en tiempo real.
La IA rompe el modelo clásico de inversión tecnológica. Un software empresarial podía amortizarse durante años. Un modelo de IA puede tener una vida útil media de unos 14 meses, según IBM. El 71 % de los líderes tecnológicos afirma que sustituye modelos porque aparecen alternativas mejores, y el 60 % por cambios en necesidades de negocio o casos de uso. Esto obliga a gestionar la IA como una cartera dinámica: probar, medir, retirar, actualizar y escalar sin esperar al ciclo presupuestario anual.
La conclusión del informe es más operativa que futurista. Las empresas no necesitan desplegar agentes por moda, sino construir una base capaz de absorberlos. Eso implica saber qué agentes existen, quién los posee, qué datos usan, cuánto cuestan, qué valor generan, qué límites tienen y cómo se apagan si algo falla.
La IA agéntica promete productividad, automatización y nuevas formas de operar. Pero a escala empresarial también introduce una presión inédita sobre CIO y CTO. La pregunta ya no es cuántos agentes puede desplegar una compañía. La pregunta es cuántos puede controlar sin perder visibilidad, seguridad y disciplina financiera.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la brecha de control en IA empresarial?
Es la distancia entre la velocidad a la que las empresas despliegan sistemas y agentes de IA y la capacidad real de IT para gobernarlos, auditarlos, protegerlos y asumir responsabilidad sobre sus resultados.
¿Qué dice el estudio de IBM sobre los CIO y CTO?
El estudio indica que dos tercios de los responsables tecnológicos son considerados responsables de sistemas de IA que no controlan por completo, mientras solo el 11 % se declara plenamente preparado para escalar agentes de IA en el próximo año.
¿Cuál es el principal riesgo de los agentes de IA?
El riesgo está en que actúan con autonomía limitada, pueden ejecutar acciones en varios pasos y operar sobre sistemas sensibles. Sin controles diseñados desde el inicio, pueden provocar exposición de datos, fallos en cascada o incumplimientos regulatorios.
¿Qué recomienda IBM para escalar IA con más seguridad?
IBM plantea tres pilares: infraestructura adaptable, gobernanza por diseño y disciplina de cartera. Esto implica evitar dependencias rígidas, incorporar controles ejecutables en la arquitectura y gestionar la inversión en IA con visibilidad de costes y resultados.
