¿ Las empresas enfrentan una "brecha crítica" entre el potencial que les ofrece la inteligencia artificial (IA) y su preparación operacional ya que, aunque el 90 por ciento ya están utilizando o explorando sistemas de múltiples agentes para automatizar la toma de decisiones complejas, también cuentan con procesos ineficientes y falta de contexto operacional.

   Así se desprende del nuevo informe de Optimización de Procesos 2026 realizado por Celonis, en el que más de 1.600 líderes empresariales a nivel global, han compartido su situación a la hora de apostar por la IA empresarial.

   Los resultados dejan ver como la mayoría de las empresas encuestadas concuerdan con un futuro impulsado por la IA. Tanto es así que el 85 por ciento de las organizaciones aseguran tener como objetivo convertirse en "una empresa agéntica" en un periodo de tres años.

   Sin embargo, frente a esta meta, el 76 por ciento también admite que sus procesos actuales están limitando sus planes, en parte, porque necesitan procesos operativos que funcionen y un contexto operativo que "afiance la IA en la realidad de su negocio", como ha explicado la compañía especializada en inteligencia de procesos.

   Así, a pesar de que el 90 por ciento de las organizaciones ya están utilizando o explorando sistemas de múltiples agentes para automatizar la toma de decisiones complejas. El 82 por ciento de los responsables de toma de decisiones encuestados, creen que la IA no entregará un buen retorno de inversión (ROI) si no entiende cómo opera el negocio.

   En este sentido, Celonis ha explicado que para que los agentes de IA puedan actuar de manera autónoma y efectiva, necesitan procesos optimizados y listos para utilizarse con esta tecnología, además de los datos de procesos y el contexto operacional que "solo puede proporcionar la inteligencia de procesos".

   Sin estos dos factores, los agentes "no pueden entender cómo funciona realmente una compañía ni saber cómo mejorarla", ha determinado la tecnológica, al tiempo que ha asegurado que la falta de conocimiento y contexto "son los mayores obstáculos" para la adopción de la IA.

   De hecho, los resultados del informe indican que la falta de conocimiento dentro de la organización es uno de los principales impedimentos en el 47 por ciento de las empresas. Igualmente, la dificultad de hacer que la IA entienda el contexto del negocio es otro de los frenos para el 45 por ciento de las organizaciones.

   Siguiendo esta línea, otro de los puntos que reflejan los datos es que los silos, es decir, los repositorios de información aislados que impiden el intercambio, acceso y visión unificada de los datos, también bloquean el despliegue efectivo de la IA.

   Esto se debe a que, según el 58 por ciento de los encuestados líderes de procesos y operaciones, sus departamentos "aún no operan de manera fluida entre sí". Esto impide la visibilidad de extremo a extremo, necesaria para una IA empresarial efectiva.

   Además, el informe también refleja una urgencia competitiva para adoptar la IA, dado que el 89 por ciento de los líderes empresariales consideran que la IA es "su mayor oportunidad para competir en el mercado".

   Teniendo todo ello en cuenta, para cerrar esta brecha entre el potencial de la IA y la preparación que requiere su uso, Celonis ha subrayado que las organizaciones "deben ir más allá de la automatización aislada".

   De esta forma lo confirman los hallazgos del informe, que sugieren que para que la IA navegue integrada en el negocio, en lugar de ejecutar tareas aisladas, "debe estar anclada en la inteligencia de procesos". Esto actuará como el "lenguaje común" que permitirá a los agentes de IA entender cómo fluye el trabajo entre departamentos y sistemas, así como identificar puntos de fricción y ejecutar acciones que generen resultados para el negocio.

   Como ha explicado 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".