Equipo IEBS El panorama empresarial actual ya no debate si la Inteligencia Artificial es útil o no; el verdadero reto en 2026 es cómo escalarla para transformarla en un activo rentable. Con este objetivo central se celebró la semana pasada el AI & Data Future Day, un evento de referencia donde los líderes de compañías globales como KPMG, Zoho y Magnific arrojaron luz sobre el futuro de los datos, la automatización y la IA agéntica.
El diagnóstico general del encuentro fue claro: existe una brecha profunda entre las organizaciones que se quedan atrapadas en la fase de «demo» y aquellas que logran incrustar la tecnología en su modelo operativo para capturar valor real. A continuación, resumimos las principales conclusiones y ponencias del evento, con la moderación de Anastasia Martynyuk, CEO Your Digital AI Worker.
Índice de contenidos
IA Agéntica: El nuevo sistema operativo de las empresas modernas
La primera ponencia corrió a cargo de Javier Cubillas (Marketing Specialist en Zoho), quien introdujo el concepto de la IA Agéntica como la evolución definitiva de los asistentes virtuales tradicionales. Un agente de IA no es un simple chat; es un sistema autónomo capaz de recibir un objetivo complejo, razonar los pasos necesarios, ejecutar acciones y aprender de los resultados de forma iterativa.
Solo el 3,8% de las empresas logra escalar sus pilotos de IA a producción, mientras que un preocupante 59% se queda atrapado en pruebas dispersas sin impacto real.
- La arquitectura es el diferencial: En 2026, los modelos de lenguaje (LLMs) son piezas intercambiables. La ventaja competitiva de una empresa radica en su infraestructura interna: la capa de inteligencia, la base de conocimiento, las herramientas de control (guardrails) y una gobernanza sólida (permisos heredados, trazabilidad y auditoría).
- El checklist agéntico: Antes de desplegar cualquier agente, toda organización debe responder a tres preguntas fundamentales: ¿A qué datos tiene acceso?, ¿quién es el responsable final? y ¿dónde quedan registradas sus acciones?
Del caos al valor: Un marco de 24 meses para el gobierno del dato
Jerónimo Molina (AI Manager en KPMG España) abordó la problemática desde la perspectiva de la consultoría estratégica. Su premisa fue contundente: «La IA transforma cuando queda incrustada en la operación, no cuando vive como una demo».
Para solucionar el caos y estructurar el escalado, se propuso un marco de adopción en 4 fases estructurado a 24 meses:
- Descubrimiento: Identificación de necesidades.
- MVP con trazabilidad: Desarrollo de productos mínimos viables controlados.
- Industrialización: Integración en los sistemas de la empresa.
- Escalado: Expansión a todas las áreas del negocio.
Para asegurar el éxito, se recomienda priorizar los quickwins (proyectos de alto impacto y alta madurez tecnológica) antes de apostar por casos de alto riesgo. Todo ello bajo un estricto gobierno del dato que garantice la calidad, el linaje, la evidencia (grounding) y la evaluación continua.
Automatización de procesos creativos: El criterio humano sobre la herramienta
La revolución de la IA generativa en las industrias creativas fue el eje de la ponencia de Julia Martín (AI Artist Manager en Magnific). Martín demostró cómo la IA soluciona el principal cuello de botella del sector: el tiempo de producción.
A través de una demostración en directo utilizando Magnific Spaces, se recreó un flujo de producción que tradicionalmente requería más de tres semanas (briefing, storyboard, shooting, postproducción y adaptación). El resultado fue impactante: un artículo de moda completo —incluyendo imágenes de campaña, reels con audio generado y copys en tres idiomas— desarrollado en una sola mañana a partir de una única imagen de referencia y con costes fraccionados.
Máster en Data analytics y Machine Learning
Conviértete en un profesional imprescindible en la era de los datos: domina data analytics y machine learning para transformar información en conocimiento accionable y liderar proyectos de inteligencia artificial.
¡Quiero información!La conclusión de Magnific refuerza el ADN educativo de IEBS: la herramienta importa menos que el criterio. El creativo del futuro deja de ejecutar tareas manuales y empieza a dirigir sistemas.
Mesa redonda: ¿Por qué fallan las empresas al escalar la IA?
El evento concluyó con una mesa redonda de alto nivel en la que participaron Inés Huertas (Kairós), Marina Avilés (Cyberclick) y Sofía González (Accenture). Las expertas analizaron los stoppers y riesgos de la transición de los tradicionales copilots a los sistemas autónomos.
Los principales frenos del despliegue
Citando el prestigioso AI Index de Stanford, se destacó que el 62% de las empresas señala la seguridad y la gobernanza como su principal freno para innovar. Los fallos más comunes se concentran en datos mal gobernados, escasez de talento especializado y una formación corporativa demasiado genérica que no aterriza en soluciones prácticas.
Riesgos al pasar a sistemas agénticos
La automatización total conlleva peligros si se implementa sin cortafuegos:
- Errores cometidos a gran escala sin límites operativos definidos.
- Dependencia operativa absoluta y pérdida de la supervisión humana (human-in-the-loop).
- Falta de trazabilidad, lo que imposibilita realizar auditorías de procesos o auditorías legales.
Ante este panorama, las capacidades humanas más críticas en la era de la automatización siguen siendo el pensamiento estratégico, el juicio crítico, la empatía y la comunicación entre equipos. Como apunte final de visión de mercado, Marina (Cairos) recordó la urgencia de trabajar el posicionamiento de marca en la IA (AEO/GEO), ya que los consumidores actuales buscan respuestas directamente en herramientas como Gemini y ChatGPT, dejando atrás los buscadores tradicionales.
Conclusión: Roadmap de decisiones urgentes para los próximos seis meses
El IEBS AI & Data Future Day 2026 nos deja una hoja de ruta clara para los líderes que deseen mantener la competitividad de sus empresas en el corto plazo:
Formación especializada: Abandonar los cursos teóricos y apostar por la capacitación orientada a tecnologías y herramientas concretas aplicadas al área de negocio.
Priorizar con foco: Identificar y activar de inmediato casos de uso de alto impacto mediante matrices de valor/riesgo.
Establecer gobernanza ágil: Nombrar responsables claros para la supervisión y auditoría de los datos.
Máster en Data analytics y Machine Learning
Conviértete en un profesional imprescindible en la era de los datos: domina data analytics y machine learning para transformar información en conocimiento accionable y liderar proyectos de inteligencia artificial.
¡Quiero información!