Tres estudios publicados este año, uno de BCG y dos de Harvard Business Review, describen la misma empresa desde tres ángulos distintos. Y cuando se leen juntos, revelan una brecha que la mayoría de los comités directivos todavía no está midiendo.
Arriba, la decisión ya se tomó.
El último AI Radar de BCG, con cerca de 2.400 ejecutivos encuestados en 16 mercados, encontró que casi tres de cada cuatro CEOs se consideran hoy el principal tomador de decisiones sobre IA en su organización, el doble que el año anterior. Cuatro de cada cinco están más optimistas sobre el retorno de sus inversiones en IA que hace un año, y prácticamente todos esperan que los agentes de IA generen resultados medibles durante 2026. Las empresas planean duplicar su inversión, de 0,8% a cerca de 1,7% de los ingresos. La mitad de los CEOs encuestados cree que su continuidad en el cargo depende de que la apuesta de IA funcione.
El error que ya se está repitiendo
Mientras el presupuesto crece, muchas organizaciones están cayendo en la misma trampa: ponen al agente de IA en el organigrama asumiendo que, como con cualquier persona, asignarle un rol y un jefe ya garantiza que alguien responde por su trabajo. Una investigación reciente de Boston Consulting Group publicada en Harvard Business Review encontró lo contrario, ese encuadre reduce la sensación de responsabilidad de quien debería supervisarlo, aumenta las escaladas innecesarias, baja la calidad de la revisión del trabajo, y deja a los equipos más inciertos sobre su propio rol. Y lo hace sin mejorar la adopción real. La razón de fondo: a diferencia de un empleado humano, el agente no carga con responsabilidad profesional real, aunque tenga una casilla asignada en el organigrama.
La conclusión de esa investigación no es que haya que frenar la IA agentica. Es cómo rediseñar el flujo de trabajo, los roles y la gobernanza para que quede claro quién responde por cada decisión y quién supervisa
Esa pregunta: ¿Quién supervisa realmente? es la misma que vemos sin resolver en organizaciones medianas colombianas, incluso antes de llegar a un agente formal: cuando el equipo ya usa IA generativa por su cuenta en el día a día, y nadie definió todavía de quién es la responsabilidad si algo sale mal.
El uso real todavía no es transformador y eso está bien
Un tercer estudio, también en HBR, mide cómo la gente usa realmente la IA generativa en 2026. Su hallazgo central: el uso se está ampliando a más tareas cada año, pero la mayoría de esa actividad en el mundo empresarial produce beneficios marginales, no un cambio radical, por ahora. El estudio también nombra una ansiedad creciente, que la gente esté delegando de más su propio criterio en la IA, un fenómeno que los autores llaman "thinkslop".
La IA genera más valor cuando la organización sabe exactamente para qué la está usando y quién queda a cargo del resultado. No cuando se despliega esperando que sola resuelva el problema.
La regla que separa a los que avanzan
BCG encontró tres perfiles de CEO frente a la IA: los que van despacio (15%), los que avanzan a ritmo del mercado (70%), y los que lideran con decisión (15%). Estos últimos ya subieron de nivel a casi tres cuartas partes de sus colaboradores y destinan más de la mitad de su presupuesto de IA a agentes, con el doble de probabilidad de desplegarlos de punta a punta en un proceso completo.
La diferencia entre esos tres grupos no es el tamaño del presupuesto. Es si existe una estructura de gobierno y de responsabilidad clara antes de escalar.
¿En tu empresa ya está claro quién responde cuando el agente de IA toma una decisión o todavía es una pregunta sin dueño?
En Danalytics ayudamos a organizaciones medianas colombianas a resolver exactamente esa pregunta con nuestro servicio de Gobierno y trazabilidad de IA antes de escalar: qué gobierno necesita cada agente, quién queda a cargo, y cómo evitar el error que ya está costando adopción real en otras empresas.