La inteligencia artificial (IA) empezó a intervenir de manera más activa en procesos, decisiones y operaciones empresariales, y ese aumento de autonomía amplió los desafíos vinculados con seguridad, calidad, trazabilidad y control. En ese marco, Ecosistemas Global presentó su segundo Informe de Tendencias 2026, titulado IA bajo control: Tendencias en IA Generativa, Automatización Inteligente y Gobernanza 2026, con un foco puesto en cómo transformar iniciativas aisladas en capacidades operativas con resultados medibles.
El documento retoma cifras del AI Index 2026 de Stanford: el 88% de las organizaciones relevadas utiliza IA y el 70% ya emplea IA generativa en al menos una función de negocio. Al mismo tiempo, el uso de agentes se mantiene en niveles iniciales en la mayoría de las funciones analizadas. Esa brecha expone que incorporar una herramienta resulta más sencillo que integrarla con datos, aplicaciones y procesos críticos.
“La IA genera valor cuando deja de ser una prueba aislada y se convierte en una capacidad operativa”, dijo Rodrigo Cabot, gerente de Desarrollo de Negocios, Alianzas y Estrategia Tecnológica de Ecosistemas Global. En la misma declaración, el directivo agregó: “Gobernanza no significa frenar la innovación; significa construir la infraestructura de control”.
El informe describe una transición desde asistentes y copilotos —orientados a generar contenidos, resumir información, realizar búsquedas o acompañar tareas individuales— hacia agentes inteligentes conectados con herramientas empresariales como CRM, ERP, sistemas de atención y repositorios documentales. Esa conexión permite que la IA interprete objetivos, consulte información, decida pasos intermedios y ejecute acciones. A medida que crece la autonomía, también se vuelve necesaria la capacidad de explicar, probar, observar, detener y revertir decisiones.
Entre las tendencias centrales, el reporte identifica tres ejes: la evolución de los copilotos hacia flujos de trabajo inteligentes; la consolidación de la gobernanza como infraestructura para escalar; y la necesidad de demostrar el valor mediante métricas operativas y económicas.
En cuanto a los frenos al escalamiento, el análisis los ubica menos en los modelos y más en procesos, datos, arquitectura y responsabilidades poco claras. Entre los obstáculos menciona proyectos piloto sin responsables de negocio, datos fragmentados, procesos mal diseñados, falta de integración con otros sistemas, ausencia de controles específicos de Quality Assurance y la incorporación tardía de criterios de privacidad, seguridad y cumplimiento. También plantea que medir usuarios, prompts o cantidad de pilotos no alcanza, y propone vincular implementaciones con indicadores como reducción del tiempo de los procesos, productividad, costo por transacción, disminución de errores, satisfacción, cumplimiento y riesgos evitados.
El documento también aborda el impacto de la IA en el Quality Assurance: a diferencia del software tradicional, con resultados relativamente determinísticos, los sistemas basados en IA pueden producir respuestas y acciones variables según el contexto, por lo que las pruebas deben ampliarse a la calidad de respuestas, fuentes utilizadas, permisos, decisiones y capacidad de recuperación de los agentes. Además, incluye un panorama de Argentina, Brasil, Chile, España, Estados Unidos y México, y señala principios comunes en marcos regulatorios: responsabilidad, transparencia, protección de datos, seguridad, trazabilidad y supervisión humana, con la propuesta de una base global de gobernanza complementada por controles específicos según jurisdicción, sector y nivel de riesgo.
