Rootstack AI Report 2026: De la experimentación a la transformación del negocio

Introducción

La inteligencia artificial ya no es una tecnología emergente. Se ha convertido en una nueva capa de la infraestructura empresarial.

En 2025, el 88% de las organizaciones encuestadas por McKinsey reportó utilizar IA en al menos una función empresarial. La adopción de la IA generativa también continuó creciendo, con el 79% de las organizaciones utilizándola regularmente en al menos una función.

Pero existe una diferencia cada vez más importante entre utilizar IA y transformar un negocio con IA.

En 2026, la conversación ya no gira únicamente en torno a qué herramientas utilizar. El desafío consiste en convertir la inteligencia artificial en productividad, crecimiento, mejores experiencias para los clientes, nuevos productos y ventajas competitivas sostenibles.

El Rootstack AI Report 2026 analiza ocho tendencias que están dando forma a esta nueva etapa de la IA empresarial.

1. De experimentar con IA a generar valor para el negocio

La primera etapa de adopción de la IA estuvo marcada por pilotos, pruebas de concepto y herramientas individuales. En 2026, el enfoque está cambiando hacia el impacto.

El AI Index 2026 de Stanford informa que la inversión corporativa global en IA se duplicó con creces durante 2025, mientras que la inversión privada creció un 127,5%. La inversión privada en IA generativa aumentó más de un 200%.

Sin embargo, una mayor inversión no significa automáticamente mayores retornos. McKinsey descubrió que, aunque el 88% de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función, casi dos tercios aún no han comenzado a escalar la IA en toda la empresa. Además, el 64% reporta que la IA está impulsando la innovación, pero solo el 39% identifica un impacto en el EBIT a nivel empresarial.

Esto crea una nueva brecha:

La brecha entre adopción y valor.

Las organizaciones líderes deberán avanzar de:

Experimentar → Implementar → Integrar → Escalar → Transformar

La pregunta ya no es qué puede hacer la IA. La pregunta es qué resultados de negocio puede transformar.

2. La IA está pasando de la productividad al crecimiento

Durante los primeros años, la principal promesa de la IA empresarial consistía en hacer más con menos:

• Automatizar tareas.
• Reducir horas de trabajo.
• Generar contenido.
• Analizar información.
• Acelerar procesos.

Estas aplicaciones siguen siendo importantes, pero el valor de la IA se está expandiendo.

El AI Index 2026 muestra que las empresas están reportando beneficios en innovación, satisfacción del cliente, diferenciación competitiva, rentabilidad y crecimiento de ingresos.

PwC también descubrió que, entre 2018 y 2024, las industrias más expuestas a la IA experimentaron un crecimiento de productividad del 27%, frente al 9% en las industrias menos expuestas. También registraron aproximadamente tres veces mayor crecimiento de ingresos por empleado.

Esto cambia la forma en que debe medirse el ROI.

Una estrategia madura de IA debería evaluar:

• horas ahorradas;
• capacidad operativa;
• velocidad;
• reducción de costos;
• satisfacción del cliente;
• conversión;
• nuevos ingresos;
• innovación.

La IA ya no debería justificarse únicamente por cuánto cuesta menos hacer algo, sino por cuánto más valor permite crear a las organizaciones.

3. Los agentes de IA cambiarán la forma en que se realiza el trabajo

La próxima evolución de la IA empresarial no será simplemente una IA que responde preguntas.

Será una IA que planifica, ejecuta y coordina acciones.

Los agentes pueden recibir un objetivo, acceder a información, utilizar herramientas, ejecutar acciones dentro de límites definidos y escalar las excepciones a una persona.

El Work Trend Index 2025 de Microsoft reveló que el 81% de los líderes esperaba que los agentes estuvieran integrados de forma moderada o extensa en sus estrategias de IA durante los siguientes 12 a 18 meses.

Esto crea una nueva evolución:

IA como asistente
Las personas realizan el trabajo y la IA ayuda.

↓

IA colaborativa
La IA ejecuta parte del proceso.

↓

IA agéntica
La IA ejecuta el proceso mientras las personas supervisan las excepciones.

Esto puede transformar áreas como:

• atención al cliente;
• ventas;
• recursos humanos;
• finanzas;
• operaciones;
• marketing;
• TI.

El cambio más importante será pasar de automatizar tareas a automatizar flujos de trabajo completos.

4. Los datos, la integración y la arquitectura se convierten en los verdaderos diferenciadores

Las empresas han dedicado una atención significativa a los modelos:

¿Qué modelo es mejor?

¿Qué modelo razona mejor?

¿Qué modelo cuesta menos?

Pero para una organización existe una pregunta más importante:

¿Con qué datos y sistemas puede trabajar la IA?

Un modelo avanzado tiene un valor empresarial limitado si no puede acceder de forma segura a:

• datos corporativos;
• sistemas CRM;
• sistemas ERP;
• bases de datos;
• APIs;
• documentos;
• conocimiento interno;
• sistemas transaccionales.

La IA empresarial requiere una arquitectura que conecte:

Datos + Aplicaciones + Modelos + Agentes + APIs + Reglas + Seguridad + Observabilidad

Por eso, en 2026, la modernización tecnológica y la estrategia de IA están cada vez más interconectadas.

La IA no puede superar indefinidamente las limitaciones de la arquitectura sobre la que se construye.

5. La gobernanza se convierte en una ventaja competitiva

Cuanta más autonomía tiene la IA, mayor es la necesidad de control. Un chatbot que proporciona una respuesta incorrecta puede generar frustración.

Un agente que modifica información, ejecuta una transacción o toma una decisión incorrecta puede generar consecuencias financieras u operativas.

NIST recomienda gestionar los riesgos de la IA durante todo su ciclo de vida y proporciona prácticas para desarrollar sistemas de IA confiables y responsables.

Una estrategia empresarial de IA debería considerar:

• control de acceso;
• permisos;
• privacidad;
• trazabilidad;
• evaluación;
• supervisión humana;
• seguridad;
• cumplimiento normativo;
• observabilidad.

La gobernanza debe diseñarse desde el principio, no añadirse después de que una solución llegue a producción. La IA empresarial no solo necesita inteligencia. Necesita límites.

6. El talento y las organizaciones también están cambiando

La conversación sobre la IA y el empleo suele centrarse en qué puestos de trabajo desaparecerán. Sin embargo, el cambio más inmediato está ocurriendo en las habilidades necesarias para trabajar.

El World Economic Forum estima que el 86% de los empleadores espera que la IA y las tecnologías de procesamiento de información transformen sus negocios para 2030. Las brechas de habilidades también se encuentran entre las principales barreras para la transformación.

PwC descubrió que las habilidades requeridas en los empleos más expuestos a la IA estaban cambiando un 66% más rápido que en los empleos menos expuestos. Además, los trabajadores con habilidades en IA recibieron una prima salarial promedio del 56% en 2024.

El trabajador del futuro no será necesariamente la persona que ejecute la mayor cantidad de tareas.

Será la persona capaz de:

• definir objetivos;
• trabajar con agentes;
• validar resultados;
• interpretar datos;
• tomar decisiones;
• diseñar flujos de trabajo;
• supervisar sistemas automatizados.

Las organizaciones también tendrán que cambiar.

La pregunta pasará a ser:

¿Qué debería hacer una persona, qué debería hacer un agente y en qué áreas necesitamos colaboración entre ambos?

7. América Latina tiene una oportunidad, pero debe cerrar la brecha entre adopción y valor

La IA puede tener un impacto especialmente significativo en América Latina. La región enfrenta desafíos históricos relacionados con la productividad, la digitalización, la infraestructura y la disponibilidad de talento.

El Banco Mundial estima que entre el 30% y el 40% de los empleos en América Latina y el Caribe están expuestos de alguna manera a la IA generativa. Entre el 8% y el 12% de los empleos podrían experimentar mejoras de productividad gracias a la GenAI, aunque las limitaciones de infraestructura digital podrían impedir que hasta 17 millones de empleos se beneficien de este potencial.

El BID identifica una situación similar a nivel empresarial: aproximadamente el 80% de las empresas en América Latina y el Caribe ya utiliza herramientas de IA, pero solo el 23% reporta beneficios económicos y apenas el 6% identifica un impacto significativo.

Esto revela una oportunidad clara. América Latina no necesariamente tiene un problema de adopción de IA. Tiene un problema de escalabilidad y captura de valor.

Las empresas que logren integrar exitosamente la IA con sus procesos, datos y sistemas podrán utilizarla para aumentar su capacidad, productividad y competitividad.

8. El nuevo modelo: empresas diseñadas para trabajar con IA

Todos estos cambios apuntan en la misma dirección. El futuro no consiste en añadir continuamente IA a los procesos existentes. Se trata de rediseñar los procesos desde el inicio en torno a personas + software + agentes de IA.

Rootstack propone analizar la madurez de la IA empresarial a través de cinco etapas:

1. Explorador

Experimenta con herramientas y pilotos de IA.

2. Adoptante

Implementa IA en funciones específicas.

3. Integrador

Conecta la IA con datos, aplicaciones y flujos de trabajo.

4. Operador

Utiliza agentes y automatización en procesos críticos.

5. Empresa nativa en IA

Diseña productos, procesos y operaciones en torno a la IA.

Avanzar entre estos niveles requiere cinco capacidades:

Estrategia + Datos + Integración + Gobernanza + Talento

Las organizaciones que logren combinar estas capacidades tendrán una ventaja mucho mayor que aquellas que simplemente adopten más herramientas de IA.

Conclusión

La inteligencia artificial empresarial está entrando en una nueva etapa. La primera etapa fue la experimentación. La segunda fue la adopción.

La tercera es la integración y la transformación.

Los datos disponibles en 2026 muestran una realidad clara:

• la adopción continúa acelerándose;
• la inversión continúa creciendo;
• los agentes de IA están entrando en los flujos de trabajo;
• la IA está comenzando a generar un impacto medible en la productividad y los ingresos;
• las habilidades están cambiando;
• la gobernanza se está volviendo crítica;
• y América Latina tiene una oportunidad significativa para cerrar las brechas de productividad.

Pero existe una diferencia entre las empresas que utilizan IA y aquellas que se transforman con IA.

Las primeras incorporan herramientas.

Las segundas rediseñan la forma en que opera el negocio.

Por eso, la pregunta para los líderes empresariales ya no es:

¿Qué podemos hacer con la IA?

La pregunta es:

¿Qué podríamos lograr como empresa si nuestros procesos, datos y equipos estuvieran diseñados para trabajar con IA desde el principio?

Esa será una de las ventajas competitivas que definirán los próximos años.