noviembre 4, 2026
Dos tercios de empresas creen que IA no responde sus necesidades. La carrera empresarial por incorporar inteligencia artificial (IA) está entrando en una etapa en la que disponer de modelos avanzados ya no es suficiente: el reto consiste en integrarlos a las operaciones, comprender las particularidades de cada industria y demostrar su impacto en el negocio.
Esta es una de las principales conclusiones de la segunda edición del Infor Enterprise AI Adoption Impact Index, investigación realizada por YouGov para Infor entre 2,111 responsables de decisiones empresariales en siete mercados internacionales. El estudio encontró que 68% de los encuestados considera que las soluciones de inteligencia artificial disponibles en el mercado no responden adecuadamente a las necesidades específicas de su industria.
La percepción es todavía más marcada en sectores donde los procesos operativos requieren precisión, trazabilidad y conocimiento especializado. El 73% de los participantes de manufactura señaló que la IA genérica no se ajusta a sus necesidades, porcentaje que aumenta a 76% en distribución y se ubica en 69% en retail.
Los resultados apuntan a una brecha entre la disponibilidad de herramientas tecnológicas y su capacidad para resolver problemas concretos. En actividades como la manufactura, la logística y la distribución, las decisiones automatizadas deben considerar variables que van desde las especificaciones de los productos y las condiciones de producción hasta la disponibilidad de inventario y los costos de transporte.
El desafío no termina con la adopción
El estudio también identifica una creciente disposición a invertir en estas tecnologías. El 59% de las empresas encuestadas prevé incrementar su inversión en inteligencia artificial durante los próximos 12 meses. Al mismo tiempo, 54% de los líderes empresariales afirma sentirse cómodo con que agentes autónomos ejecuten procesos críticos sin intervención humana en cada etapa.
Sin embargo, la confianza en la automatización avanza junto con una pregunta que todavía no tiene una respuesta uniforme dentro de las organizaciones: ¿quién es responsable cuando una decisión tomada por inteligencia artificial genera un error?
De acuerdo con la investigación, 23% de los participantes atribuye la responsabilidad al director general o al equipo directivo; 22%, al director de sistemas de información o al director de tecnología; y 15%, a un comité o grupo de gobernanza de IA. Otro 15% señala que no existe una persona claramente responsable o que esta responsabilidad no está definida.
La falta de claridad también se refleja en la gestión de riesgos. El 33% de los encuestados identifica la seguridad, la soberanía de los datos o el cumplimiento normativo como su principal barrera para avanzar en su estrategia de inteligencia artificial. Además, solo 10% reporta contar con un director de inteligencia artificial (Chief AI Officer).
Estos hallazgos colocan la gobernanza en el centro de la discusión empresarial. A medida que los sistemas pasan de generar recomendaciones a ejecutar tareas y coordinar procesos, las organizaciones necesitan establecer límites de actuación, mecanismos de supervisión y registros que permitan reconstruir las decisiones tomadas.
Infor amplía su arquitectura de inteligencia artificial industrial
En este contexto, Infor anunció la evolución de Infor Industry AI, una arquitectura de inteligencia artificial orientada a las necesidades de industrias específicas, así como nuevas capacidades de Infor Velocity Suite.
La propuesta parte de un principio: los sistemas de IA empresarial necesitan comprender los procesos, los datos y el lenguaje propios de cada actividad, además de operar con mecanismos de seguridad y trazabilidad. La arquitectura incorpora agentes de IA especializados, herramientas para desarrollar agentes personalizados, experiencias de usuario adaptativas y capacidades de gobernanza integradas.
Entre las cifras reportadas por la compañía, las organizaciones que utilizan estas capacidades están procesando envíos hasta 60% más rápido y registrando ahorros de tiempo de hasta 90% en determinados flujos de trabajo de compras, cadena de suministro, manufactura y ventas. Infor también reporta reducciones de hasta 90% en los costos de auditoría asociados con la gestión de accesos.
La arquitectura también busca facilitar la interoperabilidad con aplicaciones y herramientas de terceros, en lugar de exigir que las compañías concentren toda su operación tecnológica en un solo proveedor. Asimismo, Infor puso a disposición general su GenAI Knowledge Hub, diseñado para que los clientes construyan agentes de IA personalizados a partir del conocimiento de sus aplicaciones y procesos industriales.
Más allá del lanzamiento, los hallazgos plantean una cuestión que será determinante para la siguiente etapa de la transformación digital: la ventaja competitiva no dependerá exclusivamente del acceso a la inteligencia artificial, sino de la capacidad de las empresas para incorporar de forma confiable, medir sus resultados y asignar responsabilidades claras sobre su funcionamiento.
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