Según IDC, el 60% de las empresas del Global 2000 operará la mayoría de sus procesos con inteligencia artificial como prioridad en 2029. La transición exige nuevas decisiones estratégicas.
La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa dentro de las organizaciones. Su papel evoluciona desde herramientas de asistencia y productividad hacia sistemas capaces de ejecutar procesos, coordinar tareas y tomar decisiones mediante agentes autónomos. Esto es parte de lo que conocemos como empresas Ia-First.
Esta transformación cambiará la arquitectura tecnológica y los modelos operativos empresariales. También exigirá nuevas capacidades de gestión, supervisión y control.
El informe IDC FutureScape 2027: The Great Rewrite – Winning in the Agentic Economy, publicado el 27 de octubre de 2026, anticipa la magnitud de este cambio.
Según IDC, el 60% de las empresas del Global 2000 ejecutará la mayoría de sus procesos de negocio bajo modelos AI-First en 2029. En 2026, esta proporción se sitúa en el 13%.
La proyección refleja un cambio estructural: las organizaciones comenzarán a diseñar sus operaciones alrededor de las capacidades de la inteligencia artificial y los agentes autónomos.
Sin embargo, alcanzar ese escenario requiere mucho más que incorporar nuevas plataformas. Las empresas deberán tomar decisiones que conecten tecnología, estrategia, gobernanza y talento.
Empresas IA-First: cinco decisiones estratégicas para 2029
La transición hacia modelos AI-First plantea cinco frentes de actuación para los equipos directivos. Cada uno representa una decisión que puede determinar la competitividad y sostenibilidad de las inversiones tecnológicas.
| Decisión | Prioridad empresarial | |
|---|---|---|
| 1. Rediseñar los procesos | Identificar operaciones donde la IA pueda ejecutar y coordinar actividades | Mayor eficiencia y capacidad operativa |
| 2. Transformar la arquitectura tecnológica | Integrar datos, modelos y agentes de IA | Infraestructura flexible y escalable |
| 3. Fortalecer la gobernanza | Establecer controles, trazabilidad y supervisión humana | Confianza y reducción de riesgos |
| 4. Controlar la economía de la IA | Medir consumo, costos y retorno de inversión | Sostenibilidad financiera |
| 5. Transformar el talento | Desarrollar capacidades de supervisión y orquestación | Nuevos modelos de trabajo |
1. Rediseñar los procesos alrededor del concepto de empresas IA-First
La primera decisión consiste en revisar cómo funciona realmente el negocio.
Las organizaciones deberán identificar procesos donde los agentes puedan ejecutar tareas, coordinar sistemas y resolver actividades con distintos niveles de autonomía.
Esto implica revisar áreas como servicio al cliente, operaciones, compras, desarrollo de software y cadena de suministro.
IDC reporta que el 95% de las empresas encuestadas ya utiliza al menos un flujo de trabajo con agentes de IA en producción. En promedio, estas organizaciones operan aproximadamente 11 flujos distribuidos en diferentes áreas.
Por tanto, el desafío consiste en pasar de implementaciones aisladas a modelos operativos integrados. La prioridad será conectar los agentes con los objetivos y resultados de cada unidad de negocio.
2. Transformar la arquitectura tecnológica y los datos
Una empresa AI-First necesita una infraestructura capaz de conectar información, aplicaciones, modelos y agentes.
En consecuencia, los CIO deberán revisar sus arquitecturas tecnológicas. La interoperabilidad, la calidad de los datos y la flexibilidad para seleccionar modelos serán factores determinantes.
IDC anticipa que, para 2028, las empresas trasladarán el 60% de sus cargas de trabajo de IA desde modelos propietarios hacia modelos de código abierto. Esta estrategia busca optimizar costos y reducir la dependencia de proveedores.
Asimismo, la gestión de datos adquiere mayor relevancia. IDC advierte que el 60% de las empresas podría fracasar en la generación de valor medible a partir de sus datos para 2028.
La arquitectura deberá facilitar el acceso controlado a información confiable. También tendrá que permitir que los agentes operen dentro de límites definidos por cada organización.
3. Establecer una gobernanza para los agentes de IA
La autonomía de los agentes introduce nuevos riesgos operativos, regulatorios y de seguridad.
Por esta razón, la gobernanza debe incorporarse desde el diseño de las soluciones. Las empresas necesitan definir permisos, identidades digitales, niveles de autonomía y mecanismos de supervisión humana.
IDC proyecta que el 70% de las empresas del Global 2000 podrá verificar continuamente las decisiones de sus agentes en 2028. Actualmente, esa capacidad alcanza el 14%.
Además, la consultora advierte sobre las consecuencias de desplegar agentes sin controles adecuados. Las empresas que carezcan de mecanismos de interrupción o kill switches para agentes en producción podrían enfrentar mayores costos de responsabilidad y auditoría.
En este escenario, la trazabilidad y la capacidad de intervenir serán condiciones esenciales para escalar la inteligencia artificial con confianza.
4. Controlar los costos y la economía de los agentes
La expansión de los agentes autónomos también plantea un desafío financiero.
Su operación consume recursos de inferencia, procesamiento y orquestación. Además, los costos pueden variar según el volumen de tareas y la complejidad de las interacciones.
En su análisis sobre la economía de agentes, IDC estima que las empresas con visibilidad sobre estos gastos registran un consumo promedio mensual de US$117.558 en inferencia y servicios relacionados.
El mismo estudio revela que el 67% de las empresas superó su presupuesto para agentes en más del 10% durante los últimos 12 meses.
Por ello, los CFO y CIO deberán trabajar conjuntamente en modelos de control financiero. Medir el costo por flujo de trabajo, establecer responsables y monitorear el consumo en tiempo real serán prácticas fundamentales.
La eficiencia de la IA deberá evaluarse mediante resultados de negocio, no únicamente por volumen de automatización.
5. Transformar el talento y los modelos de trabajo
La adopción de agentes también modificará la estructura de las organizaciones.
IDC proyecta que, para 2029, las empresas del Global 2000 trasladarán el 30% de los roles de ejecución de nivel inicial e intermedio hacia actividades de supervisión y orquestación de agentes.
Esta evolución demanda nuevas competencias. Los profesionales deberán comprender cómo funcionan los sistemas autónomos, evaluar sus resultados y gestionar excepciones.
Asimismo, las áreas de tecnología, operaciones, finanzas y recursos humanos tendrán que coordinar sus estrategias de transformación.
El reto estará en desarrollar modelos de colaboración entre personas y agentes inteligentes. La formación y la gestión del cambio serán determinantes para aprovechar las capacidades de esta nueva fuerza de trabajo.
Empresas IA-First: una transformación que exige liderazgo
Las predicciones de IDC muestran que la economía de agentes está acelerando la transformación empresarial. Sin embargo, la velocidad de adopción también está ampliando las brechas de gobernanza, control financiero y supervisión.
Para América Latina, este escenario representa una oportunidad para modernizar procesos, fortalecer capacidades digitales y mejorar la competitividad empresarial.
No obstante, las organizaciones necesitarán definir prioridades, evaluar sus capacidades tecnológicas y establecer mecanismos de control antes de escalar sus implementaciones.
La transición hacia Empresas IA-First exige liderazgo ejecutivo y coordinación entre las áreas de negocio y tecnología.
En 2029, la diferencia competitiva dependerá de la capacidad de integrar inteligencia artificial en las operaciones, generar valor medible y mantener el control sobre las decisiones que ejecuten los agentes.
Empresas IA-First 5 decisiones redefinen el negocio en 2029