En el reciente informe publicado por UiPath, empresa líder en automatización, 2026 marcará una transición fundamental pasando de la fase experimental hacia la ejecución plena de la automatización agéntica.
El informe analiza las fuerzas críticas que están impulsando la próxima ola de inteligencia artificial y automatización agéntica. Su análisis se basa en datos recopilados por su enorme ecosistema que incluye a más de 10.000 clientes, 5.000 socios y las perspectivas de científicos de IA y expertos en software.
El tema central del documento es “Unlocking the Map” (Desbloqueando el mapa), y analizar cómo las empresas están pasando de una fase de exploración aislada a una fase de ejecución estratégica y coordinada.
Los puntos principales que analiza son:
• La necesidad de un nuevo modelo operativo. El estudio analiza por qué los sistemas diseñados para flujos de trabajo humanos son insuficientes para la escala y autonomía de los agentes. Concluye que el 78% de los ejecutivos reconoce la necesidad de un modelo construido específicamente alrededor de las capacidades agénticas.
• La ruta hacia el Retorno de Inversión (ROI). Examina la transición de los pilotos experimentales a resultados financieros reales. A pesar de que muchas iniciativas han fallado en escalar, el informe habla sobre un “nuevo libro de jugadas” para lograr impacto en el negocio en 2026.
• Auge de las soluciones verticales. Analiza cómo las soluciones preconstruidas y específicas para industrias (como finanzas, salud o comercio) ofrecen un camino más rápido y fiable hacia el valor que el desarrollo interno.
• Sistemas Multiagente (MAS): Profundiza en la evolución de agentes individuales hacia “enjambres” o equipos de agentes coordinados que colaboran con humanos y robots para ejecutar flujos de trabajo de extremo a extremo.
• Gobernanza y Centros de Comando: Analiza la brecha de control actual y propone la creación de un “plano de control empresarial” o centro de comando para centralizar la orquestación, seguridad y gestión de los agentes.
• Seguridad y “Confianza por diseño”: Evalúa los riesgos crecientes de la IA y cómo las empresas están integrando reglas directamente en el código (policy-as-code) y manteniendo la supervisión humana.
• Datos con contexto (Metadata): Analiza cómo la calidad y el contexto de los datos (metadatos y ontologías) son el “combustible” esencial para que los agentes actúen con precisión. Enriquecer los datos puede elevar la precisión de los modelos de un 16% a un 54%.
Según el estudio realizado por UiPath en 2026 la empresa se transformará en una organización agéntica, donde la tecnología ya no es solo una herramienta, sino un sistema articulador que vincula la estrategia, los datos y la ejecución autónoma.
Gobernanza, un nuevo requisito imprescindible
La gobernanza se convierte en un elemento diferenciador ya que medida que los agentes de IA toman decisiones más independientes y acceden a datos empresariales sensibles, las organizaciones necesitan sistemas que registren y auditen cada acción que toma un agente.
El informe hace referencia al concepto de “gobernanza como código”. En lugar de depender de supervisión manual o controles informales, las reglas de negocio y cumplimiento se codifican directamente en el sistema. Cada decisión del agente debe ser auditable, trazable y justificable. En sectores como la banca o la sanidad, donde un error puede tener consecuencias graves, esta transparencia se hace imprescindible.
De la eficiencia al crecimiento
Durante años, la narrativa en torno a la IA ha sido principalmente sobre eficiencia, poder hacer más con menos, automatizar tareas repetitivas, reducir costos. El informe de UiPath señala un cambio importante en este paradigma, las organizaciones están empezando a ver la IA no solo como una herramienta para ahorrar dinero, sino como un motor de crecimiento que puede generar nuevos ingresos.
La importancia de la orquestación
Un concepto clave que atraviesa todo el informe es la orquestación. No basta con tener múltiples agentes trabajando sino que es necesario coordinarse eficazmente. Lo revolucionario es que la orquestación permite coordinar no solo agentes de diferentes plataformas en un mismo flujo de trabajo. Esta interoperabilidad es importante porque las empresas no quieren estar atadas a un único proveedor ni tener que elegir entre diferentes ecosistemas tecnológicos.
RAG: el secreto de la precisión
El informe identifica la Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) como una de las tendencias más importantes para 2026. En lugar de dejar que los modelos de IA adivinen o se basen en información incompleta, cada decisión del agente debe estar fundamentada en conocimiento verificado y específico del dominio lo aumenta la precisión y la confianza en las respuestas del sistema basadas en conocimiento fundamentado.
La región Asia-Pacífico como laboratorio global
El informe hace especial referencia al papel emergente de la región Asia-Pacífico como epicentro de innovación en IA. India, en particular, está experimentando un crecimiento explosivo, con proyecciones que indican que el gasto en tecnología de IA alcanzará los 10.400 millones de dólares para 2028, con una tasa de crecimiento anual del 38%.
Más del 90% de las organizaciones indias esperan usar agentes de IA en los próximos 12 meses. Este ritmo acelerado de adopción convierte a la región en un verdadero laboratorio de pruebas para implementaciones de IA a escala empresarial. Desde startups ágiles en Singapur y Vietnam hasta gigantes tecnológicos en China y centros de I+D en Japón, la región está pasando de ser consumidora de tecnología global a convertirse en exportadora de innovación.
El desafío del retorno de inversión
Según datos del estudio solo el 5% de las organizaciones vieron un retorno real de su inversión en IA durante 2025. Esto subraya el problema central que el informe busca abordar: cómo pasar de proyectos piloto impresionantes a implementaciones que realmente transformen el negocio. La respuesta, parece estar en la combinación de agentes autónomos, flujos de trabajo preconfigurados, análisis integrados y, sobre todo en,la capacidad de medir resultados con claridad financiera. Las empresas que triunfarán en 2026 no serán las que tengan los proyectos piloto más llamativos, sino las que tengan la mejor estrategia de despliegue para orquestar personas, procesos y tecnología dentro de un marco bien gobernado y confiable.
La pregunta ya no es si la IA agéntica funcionará, sino cómo implementarla de manera que genere valor real, medible y sostenible.
Un ejemplo práctico de esta nueva práctica en la implementación de los proyectos de IA lo podemos ver en las reciente decisión estratégica de Salesforce que ponen en evidencia una necesidad crítica de automatización determinista y seguridad por diseño. Los problemas de fiabilidad reportados por Salesforce, como la “deriva de la IA” y la omisión de instrucciones complejas, confirman la advertencia del informe de que la mayoría de las iniciativas agénticas no logran escalar sin un marco de gobernanza como código y supervisión humana (human-in-the-loop).
La experiencia de Salesforce refuerza la tesis central del informe de que para que la IA agéntica sea rentable y segura en 2026, las empresas deben trascender los experimentos aislados y construir centros de comando que integren datos propietarios enriquecidos con reglas de control estrictas.
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