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La ola que viene: de la IA básica a la Agentic AI

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09.10.2025

En estos días, parece que nadie quiere quedarse fuera de la conversación sobre inteligencia artificial (IA). Desde juntas de oficina hasta sobremesas familiares, la IA es la invitada obligada. Pero una cosa es hablar de ella y otra muy distinta es estar listos para usarla de la manera correcta.

Un nuevo estudio de IDC, comisionado por Intel, midió la madurez de las áreas de Tecnologías de la Información (TI) en América (Brasil, Canadá, Estados Unidos y México) para adoptar IA. El hallazgo central es clarísimo: el entusiasmo supera, por mucho, a la preparación.

Aunque 97.6% de las organizaciones encuestadas confirmó que la IA ya está teniendo un impacto transformador, con mejoras de entre 20% y 49% en funciones específicas en los casos más exitosos, el reto ahora es escalar esa adopción a toda la organización. Más del 70% de las empresas encuestadas cree que la IA será decisiva para su competitividad en los próximos tres años. Pero cuando se mide la madurez real —infraestructura, datos, talento y cultura—, menos del 20% alcanza niveles avanzados. En pocas palabras: tenemos hambre de IA, pero muchos siguen con la alacena desordenada.

Y es que todavía hay brechas que pesan. Algunos de los vacíos críticos son:

- Datos fragmentados: un tercio de las empresas admite que su información está dispersa o atrapada en sistemas que no “conversan” y 35.8% de las organizaciones no ha realizado un inventario de activos de datos. Sin datos limpios, ningún modelo brilla.

- Talento escaso: los perfiles híbridos —gente que domina tanto la ciencia de datos como la lógica del negocio— siguen siendo raros y muy disputados.

- Infraestructura insuficiente: casi la mitad de los Chief Information Officers (CIO) reconoce que sus sistemas actuales apenas soportan lo básico, mucho menos el entrenamiento de modelos avanzados. Y no es percepción aislada: más de 50% de las empresas reconoce que necesita invertir más en gestión, seguridad y cumplimiento de datos para que esa infraestructura esté realmente lista para la IA.

Por ejemplo: pensemos en un banco regional que quiere lanzar un asistente........

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