Agentes de IA: adopción alta, gobierno incierto

La pregunta ya no es si las empresas usarán agentes de IA, sino quién los gobernará. Así lo muestra el «SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026», una encuesta realizada en marzo de 2026 a 228 líderes de arquitectura empresarial (EA), el 70 % de ellos en compañías europeas.

Hallazgos clave

• Adopción generalizada. El 75 % de las empresas usa IA y el 44 % ya despliega agentes, casi siempre en áreas funcionales limitadas. Otro 40 % experimenta y 14 % planea hacerlo: en conjunto, 98 % está en el camino.
• Poca visibilidad. Más del 80 % desconoce cómo los agentes apoyan las capacidades del negocio, su desempeño, su cumplimiento o su retorno de inversión. Además, 38 % ni siquiera pretende lograr esa visibilidad.
• Obstáculo principal: personas. El 58 % señala la falta de conocimiento de los empleados y la dificultad para identificar casos de uso; las limitaciones de la tecnología pesan solo para 15 %.
• Gobierno en construcción. Cerca de tres cuartas partes considera necesarias reglas específicas para agentes: 22 % ya tiene un marco y 51 % lo desarrolla. En 72 % de los casos, un agente requiere revisión previa.
• Responsabilidades difusas. Solo 37 % tiene un área designada para gestionar agentes; en 48 % intervienen varios equipos sin un responsable claro.

La brecha de los arquitectos empresariales

Los arquitectos participan en la gestión de agentes en apenas un tercio de las organizaciones y lideran el tema en solo 5 % de los casos con área designada, casi siempre TI. Sin embargo, 63 % considera que su disciplina debería impulsar la adopción y el gobierno de la IA. El estudio sugiere una razón: se sienten cómodos con el inventario de agentes y su relación con las capacidades del negocio, pero pocos asumen el ciclo de vida completo; apenas 27 % cree que le corresponde liderar el seguimiento del desempeño.

Conclusión

Gobernar agentes exige claridad de responsabilidades, visibilidad sobre su valor y riesgo, y métricas de desempeño. Quienes lo resuelvan primero convertirán la experimentación en resultados medibles. Un buen punto de partida es inventariar los agentes, designar un responsable y definir cómo se medirá su retorno.

Fuente: SAP LeanIX, «Agentic AI Survey 2026» (n = 228, marzo de 2026). Resumen y comentarios propios.