Solo unas pocas empresas están obteniendo un valor extraordinario de la Inteligencia Artificial (IA) hoy en día, con resultados como un gran crecimiento de los ingresos y primas significativas en su valoración. Muchas otras también ven un retorno medible, pero sus resultados son modestos: algo de eficiencia aquí, algo de capacidad allá y mejoras generales en productividad que no siempre se pueden medir. Estos beneficios son útiles, pero no suponen una transformación.

La situación está empezando a cambiar. Sigue siendo difícil usar la IA para lograr un valor transformador, y la tecnología evoluciona muy rápido. Eso no ha variado. Pero lo nuevo es esto: el éxito empieza a ser visible. Ahora podemos ver cómo se utiliza la IA para crear modelos de negocio y operativas de vanguardia. Desde sistemas maduros hasta herramientas emergentes como los agentes de IA, los ejemplos de impacto se multiplican en ámbitos como la estrategia, las operaciones, los empleados, la confianza, la tecnología y la sostenibilidad.

Las empresas ya tienen suficientes evidencias para crear referencias, medir el rendimiento e identificar palancas que aceleren la creación de valor, tanto en el negocio como en las áreas funcionales como las de finanzas y fiscalidad, para convertirse en organizaciones más ágiles y con mayor crecimiento.

¿Por qué este tipo de éxito -el que impulsa ingresos y abre nuevos mercados- está concentrado en tan pocas empresas? Con frecuencia, las organizaciones dispersan sus esfuerzos, haciendo apuestas pequeñas y aisladas. Como la IA parece fácil de usar, los primeros éxitos pueden ocultar retos más profundos.

Pero los resultados reales requieren precisión para elegir unos pocos ámbitos donde la IA pueda transformar el negocio de forma significativa, y luego ejecutar con disciplina constante, empezando por la alta dirección. Tras el éxito en estas áreas prioritarias, el resto de la empresa puede seguir el camino.

Hemos visto que esta disciplina da frutos

En todos los sectores y regiones, nuestro trabajo con clientes demuestra cómo los esfuerzos específicos y sostenidos convierten los experimentos con IA en motores de crecimiento e innovación.

Nuestra propia transformación con IA en PwC nos da esta perspectiva interna. Combinada con casi una década de investigación a partir de encuestas a directivos y de nuestras predicciones anuales sobre IA, hemos construido una visión clara de lo que impulsa el éxito y lo que lo frena.

Nuestras previsiones se basan en experiencias reales y se centran en el impacto práctico, para que puedas dar pasos seguros y convertir la ambición en IA en valor transformador para tu negocio en 2026 y más allá.

Si eres líder de TI, un nuevo modelo operativo es esencial. La TI moderna usa agentes de IA para aumentar capacidad y el rendimiento. Y se transforma a sí misma: actualiza la tecnología, incorpora nuevos roles (como ingeniero de agentes y especialista en escalamiento), asume la responsabilidad de una capa de coordinación de IA y redistribuye su nueva capacidad para impulsar mejor el negocio.

1. Empieza la marcha disciplinada hacia el valor

Con la IA, muchas empresas cometen un error comprensible: en lugar de que la dirección lidere con un programa claro de arriba hacia abajo, adoptan un enfoque desde abajo, recopilando iniciativas dispersas que intentan convertir en algo parecido a una estrategia. ¿El resultado? Proyectos que no siempre se alinean con las prioridades del negocio, rara vez se ejecutan con precisión y casi nunca logran una transformación real.

Este enfoque puede generar cifras llamativas de adopción, pero pocas veces produce resultados significativos para el negocio.

En 2026, esperamos que más empresas sigan el ejemplo de los líderes en IA, adoptando una estrategia global basada en un programa dirigido por la alta dirección. Los directivos seleccionan unos pocos procesos clave donde la IA pueda generar grandes beneficios y aplican los recursos adecuados: talento, tecnología y gestión del cambio. A menudo, este programa se ejecuta mediante un centro centralizado, lo que llamamos un “estudio de IA”, que reúne componentes reutilizables, marcos para evaluar casos de uso, entornos de prueba, protocolos de despliegue y personal especializado. Esta estructura conecta los objetivos del negocio con las capacidades de IA para identificar oportunidades de alto retorno.

La IA basada en agentes tendrá un papel cada vez más importante. Estos agentes pueden ir más allá del análisis y automatizar partes de procesos complejos y de alto valor, como la previsión de demanda, la hiper personalización, el diseño de productos y funciones como finanzas, RR. HH., TI, fiscalidad y auditoría interna.

2. Los puntos de prueba y las referencias reales marcarán el ritmo para la IA basada en agentes

Ya no hay paciencia para inversiones “exploratorias” en IA. Cada euro debe generar resultados medibles que impulsen el negocio. Sin embargo, muchos despliegues de agentes de IA el año pasado no aportaron valor real. Si pedías una demo, a menudo no había nada que mostrar.

Esto cambiará en 2026. Ahora sabemos cómo debe ser una buena IA basada en agentes: con métricas claras que midan impacto financiero, operativo o en confianza y talento. En lugar de esfuerzos aislados, se necesita una plataforma centralizada con librerías de agentes, plantillas y herramientas. Antes de cada despliegue, los agentes se prueban, se corrigen fallos y se crean demos para generar confianza.

Los agentes se integran en flujos de trabajo nuevos, con pasos claros para la intervención humana y la supervisión. Además, se incorporan controles como agentes que revisan el trabajo de otros y, en escenarios de mayor riesgo, agentes de diferentes proveedores.

Como los agentes documentan automáticamente sus decisiones, el seguimiento continuo es eficaz para corregir errores y generar confianza.

3. Surgirá el generalista de IA: una nueva fuerza laboral

La IA podría acabar con la tendencia histórica hacia la especialización extrema. Los agentes pueden realizar tareas especializadas que ocupan el día a día de empleados intermedios. Por ejemplo, en IT ya no necesitarás programadores expertos en un lenguaje concreto, sino ingenieros que sepan gestionar agentes que sí dominan esos lenguajes. En finanzas, mientras los agentes procesan facturas y detectan anomalías, las personas se centran en estrategias para aumentar ingresos, negociar con proveedores y planificar escenarios.

La demanda crecerá para los perfiles generalistas que entiendan varias tareas y sepan supervisar agentes.

En trabajos de conocimiento, muchos roles podrán cubrirse con empleados junior, que suelen ser más expertos en IA. Los agentes asumirán tareas intermedias, mientras los profesionales senior se enfocan en estrategia e innovación. La estructura laboral podría parecerse a un reloj de arena: más talento en niveles junior y senior, menos en el medio. En los trabajos operativos, los agentes podrían sustituir a empleados de entrada, creando una estructura más parecida a un diamante.

4. La IA responsable pasará de la teoría a la práctica

Los directivos saben que la IA responsable aporta valor: mejora el ROI, la eficiencia y la experiencia del cliente. Pero convertir principios en procesos operativos ha sido difícil.

En 2026, esto cambiará. La adopción acelerada y los flujos basados en agentes exigen nuevos modelos de gobernanza. Los agentes pueden hacer la mitad de las tareas humanas, pero eso requiere controles para gestionar riesgos y mejorar resultados.

La buena noticia: surgen nuevas herramientas para gobernanza, como pruebas automatizadas, detección de deepfakes y gestión de inventarios con IA. Estas soluciones permiten evaluaciones y monitorización continuas.

Para que la IA responsable sea efectiva, también se necesita formación, protocolos claros y documentación adecuada. Así, la IA responsable puede aportar rendimiento, innovación y reducir costes y retrasos.

5. De la idea al impacto: habrá más coordinación para acelerar resultados

Los agentes permiten que cualquiera cree software sin ser experto y pruebe ideas nuevas. Pero para industrializar estas innovaciones, necesitas equipos técnicos y una capa de coordinación que actúe como centro de control: detecte errores, ajuste rendimientos y conecte innovación con estrategia.

Una buena capa de coordinación debe ser intuitiva, permitir combinar herramientas de distintos proveedores, integrar datos en tiempo real y lenguaje natural, y garantizar seguridad y gobernanza. Sobre todo, debe darte control total sobre la IA en tu empresa.

6. La demanda de resultados impulsará la IA para la sostenibilidad

¿Será la IA una ventaja o un lastre para la sostenibilidad en 2026? Todo apunta a que será una ventaja. Eso no significa que no haya retos. Aunque la IA se vuelve cada vez más eficiente en consumo de energía, su uso crece aún más rápido. De hecho, esa eficiencia -al abaratar la IA-, podría acelerar su adopción, lo que impactaría en las emisiones, el consumo de agua y en los precios de la energía. Pero las empresas pueden reducir ese impacto aprobando el uso de IA solo cuando aporte un valor significativo y aplicando métodos como la programación de carbono para reducir emisiones y costes.

Además, si la IA impulsa un aumento de productividad, unas operaciones más eficientes podrían compensar su impacto ambiental.

Hay otra razón por la que la IA puede favorecer la sostenibilidad: la búsqueda de crecimiento y márgenes. Los agentes de IA, al recopilar y analizar datos de clientes, pueden identificar qué consumidores pagarían más por productos sostenibles y qué tipo de sostenibilidad valoran. También pueden medir y documentar la sostenibilidad para reforzar tu marca y abrir nuevos mercados. La IA puede optimizar transporte y consumo eléctrico para reducir costes, simular escenarios para mejorar la resiliencia ante desastres naturales y rastrear productos en la cadena de valor para reducir impactos ambientales y evitar costosos retiros. Estas y otras soluciones de IA pueden generar valor financiero mientras hacen tus operaciones más sostenibles.