En 2026, la inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento para convertirse en una palanca de negocio. Muchas empresas ya han probado chatbots, automatizaciones o pilotos con modelos de lenguaje, pero pocas han conseguido impacto real.
Tal y como explica Nibaldo Pino, Champions experto en Inteligencia Artificial en Raona, la diferencia no está en la tecnología elegida, sino en tener una estrategia clara antes de aplicarla.
Definir una estrategia de IA implica identificar qué procesos o decisiones se quieren mejorar de verdad, con qué datos y bajo qué nivel de riesgo. Cuando esto no se hace, la IA se queda en demos aisladas y soluciones sin adopción. Cuando sí se hace, la conversación cambia: de hablar de modelos a hablar de valor.
De la experimentación a una estrategia IA con impacto
Una estrategia eficaz no consiste en aplicar IA a todo, sino en priorizar casos de uso según su valor, coste y criticidad. Las organizaciones que avanzan son las que incorporan desde el inicio gobierno del dato, seguridad, cumplimiento normativo y métricas claras de resultado.
En este contexto, cobra especial relevancia la estrategia multi-modelo, que permite elegir el modelo más adecuado en función del rendimiento, el coste, la latencia o la residencia del dato, siempre con criterios de negocio y no por tendencia tecnológica.
Agentes IA: Cuándo aportan valor y cuándo no
Los agentes IA permiten automatizar tareas complejas que requieren varios pasos, uso de herramientas y toma de decisiones, multiplicando la productividad en ámbitos como recursos humanos, operaciones o la gestión de procesos complejos.
Sin embargo, no todo debe resolverse con agentes. Para tareas simples, deterministas o de alto riesgo, los flujos tradicionales o integraciones directas siguen siendo más eficientes. La clave está en aplicar agentes donde realmente aportan valor, con control, seguridad y supervisión continua.