La inteligencia artificial entra en 2026 en una fase de mayor exigencia empresarial: menos entusiasmo automático y más presión por resultados medibles, control, trazabilidad y operación sostenible. SAS advierte que la conversación sobre IA se está moviendo del “piloto” a la rendición de cuentas, a medida que las organizaciones enfrentan tres tensiones simultáneas: proyectos de GenAI que no escalan, costos e infraestructura bajo presión (incluida energía y data centers) y un reto de confianza que puede frenar el valor o amplificar riesgos.
La IA ya no compite por atención: compite por evidencia
El estudio global de SAS e IDC, basado en una encuesta a 2.375 tomadores de decisión e influencers de negocio y TI en Norteamérica, Latinoamérica, Europa, Medio Oriente/África y Asia-Pacífico, muestra que la adopción avanza rápido, pero la madurez no siempre acompaña. Hoy, 65% de las organizaciones reporta estar usando IA y 32% planea adoptarla en los próximos 12 meses.
En tecnologías, el reporte evidencia un salto en adopción: GenAI ya supera a la IA tradicional (81% vs. 66%), mientras que la IA agéntica registra 52% de adopción y la IA cuántica aún es incipiente (30%). En paralelo, las predicciones de SAS anticipan una “depuración” del mercado: CFOs y líderes de tecnología exigirán resultados verificables, y muchas iniciativas quedarán en pausa si no demuestran productividad, ahorro o crecimiento con métricas claras.
El dilema de confianza: el principal freno (y el mayor riesgo)
El hallazgo central del reporte es el “trust dilemma”: una desalineación entre la confianza percibida en la IA y la confianza demostrable (trustworthiness) a través de prácticas como gobierno de datos, explicabilidad, ética y gestión de riesgo. Globalmente, 46% de las organizaciones cae en esta brecha.
El dilema se explica por una contradicción crítica: 78% afirma confiar plenamente en la IA, pero solo 40% ha invertido para que sus sistemas sean demostrablemente confiables mediante gobierno, explicabilidad y salvaguardas éticas. En términos operativos, el riesgo es doble: subutilizar sistemas confiables por falta de confianza interna, o sobredepender de sistemas no probados por exceso de confianza.
Además, el reporte muestra un sesgo relevante para 2026: en organizaciones con baja “trustworthiness”, GenAI es confiada 200% (3 veces) más que el machine learning, pese a que el ML suele ser más explicable. Esto eleva la urgencia de reforzar gobierno y validación antes de integrar modelos conversacionales y agentes en procesos críticos.
ROI: la presión por valor cambia las reglas del juego
El reporte relaciona confianza con retorno: a mayor madurez y mejores prácticas de IA responsable, mayor ROI. Y también aclara qué objetivos generan más impacto real.
En el índice de retorno reportado (ROI por cada dólar invertido), los resultados más altos se asocian con objetivos estratégicos: mejorar experiencia de cliente (1,83), expandir market share (1,74) y mejorar resiliencia del negocio (1,71). En contraste, “ahorrar costos” muestra el ROI más bajo (1,54), sugiriendo que la IA genera más valor cuando transforma procesos y experiencias, no cuando se limita a recortes tácticos.
De GenAI a IA agéntica: la siguiente ola exige fundamentos
SAS prevé que 2026 acelerará la conversación sobre IA agéntica, con agentes que no solo recomiendan, sino que ejecutan tareas y coordinan flujos de trabajo en equipos híbridos humano-máquina. Sin embargo, el estudio advierte que la escala de esta ola dependerá de fundamentos que muchas organizaciones aún no tienen resueltos.
Los principales frenos para escalar (incluida IA agéntica) son: entornos cloud de datos no optimizados (49%), gobierno de datos insuficiente (44%) y escasez de especialistas (41%). En otras palabras: la promesa de agentes operando “de punta a punta” será inviable sin arquitectura, calidad y trazabilidad de datos, y sin un modelo robusto de gobierno y monitoreo.
La inversión en IA responsable ya se acelera
Frente al dilema de confianza, el reporte evidencia un giro claro en prioridades de inversión: 58% de las organizaciones planea aumentos moderados en IA responsable y 25% espera aumentos significativos.
Las principales apuestas se concentran en: Ética/compliance y gestión de riesgos (56%); Plataformas que incorporen principios de IA responsable a lo largo del ciclo de vida (54%); Explicabilidad, fairness y robustez (47%)
Qué deben priorizar las organizaciones en 2026, según SAS
- Con base en las predicciones de la compañía, y los hallazgos del reporte global, SAS recomienda un plan práctico para 2026:
- Escalar con foco en valor: menos pilotos y más casos de uso con indicadores de negocio (productividad, riesgo, CX, revenue, eficiencia).
- Gobernar “por diseño”: gobierno de datos y modelos, auditoría, explicabilidad y criterios de evaluación; no como “capa final”, sino como parte del ciclo de vida.
- Prepararse para IA agéntica con arquitectura e integración: estandarización de datos, orquestación, APIs, observabilidad y controles para operación continua.
- Fortalecer habilidades y cultura: entrenamiento y reskilling para operar, supervisar y validar sistemas; cerrar brechas de talento técnico y de negocio.
- Alinear confianza con evidencia: reducir la brecha entre lo que se “cree” y lo que se puede demostrar con controles, pruebas y métricas de desempeño y riesgo.
