El 85% de las empresas opera agentic AI con una infraestructura de datos que no está lista

El problema con los agentes de IA no es que cometan errores. Es que pueden cometer el mismo error en toda la empresa, al instante y a escala.

Las empresas no están esperando: el agentic AI ya está en producción, con agentes operando dentro de flujos de trabajo empresariales reales en distintas industrias. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones está construyendo con una infraestructura que no puede soportarlo. Gartner estima que más del 40% de los proyectos de agentic AI serán cancelados antes de 2027, en gran parte porque las empresas se adentraron demasiado rápido en casos de uso que sus datos e infraestructura no podían soportar de manera confiable.

Nuestra investigación más reciente, el "Agentic AI readiness index 2026", cuantifica la brecha. Casi el 60% de las empresas reporta invertir millones en agentic AI, y el 41% ya lo ejecuta en producción. Cuando se les pregunta qué los limita, la calidad de datos y el linaje encabezan la lista con un 42%, seguidos por soberanía y cumplimiento normativo con 39%, y seguridad y privacidad con 39%. El talento, la estrategia y las habilidades se ubican por debajo.

En conjunto, el 85% carece de la infraestructura de datos necesaria para soportar agentic AI a escala, y esto se refleja en sus resultados.

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No es un problema de modelos. Es un problema de datos.

Solo el 15% de las organizaciones dice estar plenamente preparada para agentic AI hoy, y entre estas organizaciones, casi todas (98%) reportan alta confianza en el ROI de agentic AI. Entre las menos preparadas, esa cifra cae al 16%.

Las empresas que obtienen un ROI sólido de agentic AI operan de forma distinta. Las organizaciones plenamente preparadas cuentan con 4 elementos clave:

• Movimiento automatizado de datos que mantiene la información actualizada
• Linaje que muestra de dónde provienen los datos y cómo cambiaron
• Interoperabilidad que permite que los datos fluyan entre sistemas sin quedar atrapados
• Gobierno de datos que define a qué pueden acceder los agentes, qué pueden hacer y dónde todavía es necesaria la revisión humana.

El resultado es una infraestructura centralizada con gobierno de datos, donde los datos son consistentes, trazables y confiables en toda la empresa.

Los agentes no detectan lo que las personas detectan

Las personas revisan dashboards, cuestionan cifras y notan cuando algo no cuadra. Los agentes no hacen eso. Operan con el contexto que tienen. Cuando un sistema funciona de forma autónoma, no se detiene a cuestionar los datos: lee lo que hay y actúa en consecuencia.

Un agente que opera con datos de baja calidad o sin el gobierno adecuado no mejora con el tiempo; toma decisiones incorrectas más rápido. Lo que antes eran errores menores — una integración rota, un campo faltante, una definición contradictoria — se convierte en fallas a nivel de sistema.

Entonces la pregunta real es si la infraestructura de datos que los sustenta puede soportar la operación autónoma a escala. Para el 85% de las empresas, no puede.

Qué cambia con Open Data Infrastructure

Una Open Data Infrastructure saca los datos de las aplicaciones en silos y los centraliza en un data lake gobernado: una fuente de verdad centralizada donde los datos estructurados y no estructurados se almacenan a escala. Desde ahí, los datos pueden definirse de forma consistente, conectarse y ser accedidos por los sistemas de cómputo e IA de toda la empresa. Los agentes y los analistas operan desde la misma visión completa, actualizada y confiable del negocio. Los datos fluyen por el sistema sin duplicación entre múltiples warehouses y sin depender de conexiones frágiles que colapsan bajo presión.

El gobierno de datos es un componente central de este modelo. Los agentes necesitan acceso a los datos, pero también necesitan límites claros sobre qué pueden ver, qué pueden hacer y qué decisiones requieren revisión humana. Eso no es solo un problema de cumplimiento normativo. Se está convirtiendo en un requisito para operar. El 65% de las organizaciones dice que limitaría drásticamente o bloquearía por completo a los proveedores que no puedan cumplir con los requisitos de gobierno y soberanía. Una vez que los agentes entran en producción, el gobierno de datos se convierte en la capa de control que determina dónde pueden operar los sistemas autónomos. Open Data Infrastructure define esos límites una vez y los aplica en todos los sistemas conectados para que los agentes operen de forma confiable en lugar de operar a ciegas.

Sin esta infraestructura, la IA genera valor de forma fragmentada. Algunos casos de uso funcionan y ciertos procesos se aceleran. Pero no escala y no transforma cómo opera el negocio. Con una Open Data Infrastructure, la IA pasa a ser parte del modelo operativo en lugar de ser solo una capa de productividad adicional.

Las empresas que obtienen más de agentic AI son las que han construido la infraestructura de datos que lo respalda. Eso es lo que separa a las organizaciones que ya ven un ROI sólido de las que todavía están esperando verlo.

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