Las compañías se encuentran ante una “brecha crítica” entre las posibilidades que brinda la inteligencia artificial (IA) y su grado real de preparación operativa. Aunque el 90 por ciento ya utiliza o está probando sistemas de múltiples agentes para automatizar decisiones complejas, sus procesos poco eficientes y la ausencia de contexto operacional siguen actuando como freno.
Esta es una de las principales conclusiones del nuevo informe de Optimización de Procesos 2026 elaborado por Celonis. En él, más de 1.600 directivos de todo el mundo detallan en qué punto se encuentran respecto a la adopción de la IA en el entorno corporativo.
Los datos muestran que la mayoría de las organizaciones consultadas visualizan un futuro claramente impulsado por la IA. Tanto es así que el 85 por ciento afirma que su meta es convertirse en “una empresa agéntica” en un plazo máximo de tres años.
No obstante, frente a esa ambición, el 76 por ciento reconoce que sus procesos actuales están frenando esos planes. En buena medida, porque necesitan contar con operaciones bien diseñadas y con un contexto operativo que “afiance la IA en la realidad de su negocio”, tal y como subraya la firma especializada en inteligencia de procesos.
Así, aunque el 90 por ciento de las organizaciones ya emplean o están explorando sistemas de múltiples agentes para automatizar la toma de decisiones complejas, el 82 por ciento de los responsables encuestados considera que la IA no generará un retorno de inversión (ROI) satisfactorio si no comprende de verdad cómo funciona la empresa.
En esta línea, Celonis recalca que, para que los agentes de IA actúen de forma autónoma y eficaz, es imprescindible disponer de procesos optimizados y preparados para trabajar con esta tecnología, además de datos de procesos y de un contexto operacional que “solo puede proporcionar la inteligencia de procesos”.
Sin estos dos elementos, los agentes “no pueden entender cómo funciona realmente una compañía ni saber cómo mejorarla”, advierte la tecnológica, que apunta a la falta de conocimiento y de contexto como “los mayores obstáculos” para la implantación de la IA.
El estudio revela que la carencia de conocimiento interno es uno de los principales impedimentos en el 47 por ciento de las empresas. A ello se suma la dificultad de lograr que la IA capte el contexto específico del negocio, un problema que frena al 45 por ciento de las organizaciones.
En paralelo, los silos de información —repositorios aislados que dificultan el intercambio de datos y una visión unificada— también entorpecen el despliegue efectivo de la IA. Según el 58 por ciento de los líderes de procesos y operaciones consultados, sus áreas “aún no operan de manera fluida entre sí”, lo que impide la visibilidad de extremo a extremo que requiere una IA empresarial realmente efectiva.
El informe refleja, además, una creciente presión competitiva para incorporar la IA: el 89 por ciento de los directivos considera que esta tecnología es “su mayor oportunidad para competir en el mercado”.
Ante este escenario, y para cerrar la distancia entre el potencial de la IA y el nivel de preparación necesario para aprovecharla, Celonis insiste en que las organizaciones “deben ir más allá de la automatización aislada”.
Los hallazgos del estudio apuntan a que, para que la IA se integre en el corazón del negocio y no se limite a ejecutar tareas puntuales, “debe estar anclada en la inteligencia de procesos”. Esta funcionará como el “lenguaje común” que permita a los agentes de IA comprender cómo fluye el trabajo entre departamentos y sistemas, detectar los puntos de fricción y llevar a cabo acciones que generen resultados tangibles para la organización.
Tal y como resume el presidente de Celonis, Carsten Thoma, “al usar la inteligencia de procesos para darle a la IA una comprensión compartida de cómo funciona un negocio y cómo mejorarlo, finalmente estamos convirtiendo ese potencial en valor continuo y medible”.