SAS anticipa un “reality check” de la IA en 2026

La inteligencia artificial entra en 2026 bajo un escrutinio empresarial más estricto, con menos margen para el entusiasmo sin resultados y mayor presión por confianza demostrable, gobierno y retorno sobre la inversión (ROI). Esa es la principal advertencia de SAS, que anticipa un “reality check” en la próxima ola de adopción de IA.

El giro se explica por tres tensiones simultáneas que ya enfrentan las organizaciones: proyectos de GenAI que no escalan, costos e infraestructura bajo presión (incluida energía y data centers) y un déficit de confianza que puede frenar el valor o amplificar riesgos.

La IA ya no compite por atención, compite por evidencia

El estudio global elaborado por SAS junto con IDC, basado en una encuesta a 2.375 tomadores de decisión de negocio y TI en cinco regiones del mundo, muestra que la adopción avanza rápido, pero la madurez no siempre acompaña.

Hoy, 65 % de las organizaciones reporta estar usando IA y 32 % planea adoptarla en los próximos 12 meses. En tecnologías, GenAI ya supera a la IA tradicional (81 % vs. 66 %), mientras que la IA agéntica alcanza 52 % y la IA cuántica permanece incipiente (30 %).

El estudio anticipa una depuración natural del mercado: CFOs y líderes de tecnología exigirán resultados verificables, y muchos proyectos quedarán en pausa si no demuestran productividad, ahorro o crecimiento con métricas claras.

El dilema de confianza, el mayor freno para escalar

El hallazgo central del reporte es el “trust dilemma”: una brecha entre la confianza percibida en la IA y la confianza demostrable (trustworthiness) basada en gobierno de datos, explicabilidad, ética y gestión de riesgos. El 46 % de las organizaciones cae en esta brecha.

La contradicción es clara: 78 % afirma confiar plenamente en la IA, pero solo 40 % ha invertido en prácticas que permitan demostrar esa confiabilidad. El riesgo es doble: subutilizar sistemas confiables por falta de confianza interna, o sobredepender de sistemas no probados por exceso de confianza.

El sesgo se acentúa con GenAI. En organizaciones con baja “trustworthiness”, GenAI es confiada tres veces más que el machine learning, pese a que este último suele ser más explicable, lo que eleva la urgencia de reforzar gobierno y validación antes de integrar modelos conversacionales y agentes en procesos críticos.

ROI: menos ahorro táctico, más valor estratégico

El estudio conecta directamente confianza y retorno: a mayor madurez y mejores prácticas de IA responsable, mayor ROI. Los mayores retornos por dólar invertido se asocian con objetivos estratégicos: mejorar experiencia de cliente (1,83), expandir market share (1,74) y fortalecer resiliencia del negocio (1,71).

En contraste, “ahorrar costos” registra el ROI más bajo (1,54), lo que sugiere que la IA genera más valor cuando transforma procesos y experiencias, y no cuando se limita a recortes tácticos.

De GenAI a IA agéntica: la próxima ola exige fundamentos

Para SAS, 2026 acelerará la conversación sobre IA agéntica, con sistemas capaces de ejecutar tareas y coordinar flujos de trabajo en entornos humano-máquina. Sin embargo, el estudio advierte que su escala dependerá de fundamentos que muchas organizaciones aún no tienen resueltos.

Los principales frenos identificados son entornos cloud de datos no optimizados (49 %), gobierno de datos insuficiente (44 %) y escasez de especialistas (41 %). Sin arquitectura, calidad y trazabilidad de datos, la promesa de agentes “de punta a punta” será inviable.

La inversión en IA responsable gana prioridad

Ante el dilema de confianza, el reporte evidencia un cambio en prioridades de inversión: 58 % de las organizaciones planea aumentos moderados en IA responsable y 25 % espera incrementos significativos.

Las apuestas se concentran en ética y gestión de riesgos (56 %), plataformas con IA responsable integrada al ciclo de vida (54 %) y explicabilidad, fairness y robustez (47 %).

Qué deben priorizar las organizaciones en 2026

Con base en el estudio y sus predicciones, SAS plantea cinco prioridades para 2026: escalar con foco en valor, gobernar por diseño, preparar arquitectura para IA agéntica, fortalecer habilidades y cultura y alinear la confianza con evidencia medible.

El “reality check” de la IA no frena la adopción, pero sí eleva el estándar: en 2026, la inteligencia artificial dejará de prometer y deberá demostrar.