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La inteligencia artificial ya forma parte de la rutina de las empresas, sin embargo, en 2026, la discusión comienza a cambiar. El foco deja de estar únicamente en lo que un modelo puede responder y pasa a lo que los sistemas de IA pueden ejecutar dentro de procesos reales.
Según el AI Index Report 2026, de la Universidad de Stanford, el 88% de las organizaciones encuestadas ya utilizaba inteligencia artificial en alguna capacidad en 2025. El uso de agentes, sin embargo, todavía aparecía en niveles mucho menores en la mayoría de las funciones empresariales. Esta diferencia entre adopción y escala ayuda a explicar una de las principales tendencias de inteligencia artificial para el segundo semestre de 2026: llevar los agentes de IA de las pruebas a la operación.
La IA está dejando de responder para comenzar a ejecutar
La primera ola de la IA generativa ganó espacio como herramienta de productividad. Los agentes de IA amplían este papel: en lugar de limitarse a responder a un comando, pueden interpretar un objetivo, consultar información, accionar herramientas y ejecutar diferentes etapas de una tarea.
El avance, sin embargo, no significa autonomía irrestricta. El AI Index 2026 muestra que los agentes alcanzaron un 66,3% de éxito en OSWorld, benchmark que evalúa tareas en entornos computacionales, pero todavía fallan en aproximadamente uno de cada tres intentos. La tecnología evolucionó, pero la supervisión y el diseño de procesos siguen siendo esenciales.
La orquestación de agentes gana espacio
El próximo movimiento no depende únicamente de agentes más capaces, sino de cómo se coordinan. La orquestación de agentes permite distribuir etapas de un flujo entre sistemas especializados. Un agente puede interpretar una solicitud, otro consultar datos y un tercero ejecutar una acción, dentro de reglas definidas.
Una investigación de McKinsey publicada en agosto de 2026 muestra que el 40% de los encuestados de grandes organizaciones, con ingresos superiores a US$ 1.000 millones, afirma estar escalando agentes de IA, frente al 27% en el estudio anterior.
Esto no significa que toda automatización deba volverse agéntica. Los procesos previsibles continúan siendo bien atendidos por tecnologías tradicionales. El valor de los agentes tiende a ser mayor cuando existe interpretación de contexto, combinación de diferentes fuentes y decisiones en múltiples etapas.
En el sector financiero, el valor estará en los procesos
Para los servicios financieros y los medios de pago, esta evolución tiene implicaciones prácticas. Son entornos con un alto volumen de datos, operaciones en tiempo real y elevadas exigencias de seguridad y control.
Los agentes de IA pueden apoyar actividades como el análisis documental, la atención, la conciliación, la investigación de anomalías, el desarrollo de software y los procesos relacionados con la prevención de fraudes y compliance.
Pero el resultado no depende únicamente del modelo. Para ejecutar tareas de forma confiable, la IA necesita acceder a datos correctos, integrarse con los sistemas existentes y operar dentro de permisos bien definidos. Por eso, la arquitectura de datos, las APIs y la integración pasan a formar parte de la estrategia de inteligencia artificial.
Más autonomía exige más gobernanza
Cuanto más participa la IA en la ejecución, mayor es la necesidad de acompañar cómo se toman las decisiones.
El AI Index 2026 registró 362 incidentes relacionados con la inteligencia artificial en 2025, frente a 233 en 2024. Al mismo tiempo, los cargos específicos de gobernanza de IA crecieron un 17%.
Para las empresas que operan procesos críticos, la gobernanza, la seguridad y la observabilidad dejan de ser temas posteriores a la implementación. Es necesario definir límites de autonomía, controlar accesos, rastrear acciones y establecer cuándo una decisión requiere intervención humana.
La ventaja no estará únicamente en adoptar IA
El segundo semestre de 2026 debería dejar más clara la diferencia entre usar inteligencia artificial e incorporarla a la operación.
Las herramientas aisladas pueden aumentar la productividad. Sin embargo, la aplicación de agentes en procesos completos exige datos estructurados, integración, seguridad, gobernanza y conocimiento del negocio.
La tendencia, por lo tanto, no es simplemente la llegada de nuevas herramientas. Es la evolución de la IA como interfaz hacia la IA como parte de la ejecución de las empresas. El diferencial estará menos en adoptar cada novedad y más en identificar dónde esta tecnología realmente genera valor.
Cómo Evertec puede apoyar esta evolución
La adopción de IA rara vez se ve limitada por la falta de tecnología, sino por la dificultad de identificar dónde realmente genera valor para el negocio. Evertec actúa en este punto: ayudando a las instituciones financieras a priorizar casos de uso, adecuar datos e infraestructura y llevar iniciativas piloto a la operación con previsibilidad.
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