TCS: solo el 10% de las empresas da autonomía a la IA

Qué revela el estudio de TCS sobre la IA que decide sola

Tata Consultancy Services (TCS) encuestó a 1.333 líderes empresariales y tecnológicos de 25 países y 12 industrias para su informe TCS Enterprise AI Study: Intelligence that is Real, que DQ India fecha el 4 de noviembre. El hallazgo central incomoda: el 84% de los directivos identifica la productividad como el principal beneficio de sus inversiones en IA, pero apenas el 10% permite que los agentes actúen sin aprobación humana en varias áreas del negocio.

La brecha se agranda al mirar la capa técnica. Solo el 9% considera que sus agentes pueden coordinar procesos de forma segura entre distintas aplicaciones empresariales. La diferencia entre un asistente que redacta y un agente que ejecuta no es de grado: es de permisos, de contexto y de quién responde cuando algo sale mal.

Amit Kapur, director de IA y Transformación de Servicios de TCS, lo dice sin rodeos: "Lo que parece estar frenando a las organizaciones, y con razón, son las preocupaciones relacionadas con la seguridad, la gobernanza y la resiliencia".

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Por qué la seguridad frena la autonomía de los agentes de IA

Seguridad, gestión de riesgos y gobernanza son los criterios que más pesan al decidir dónde y cómo se despliega IA, por encima del costo y de la velocidad de adopción. La lógica es simple: un asistente que sugiere una respuesta deja a una persona a cargo del envío; un agente con permiso de escritura sobre sistemas corporativos necesita umbrales de aprobación, trazabilidad y un responsable identificable.

El mercado se mueve en esa dirección. Según el informe The Value of AI 2026 de SAP y Oxford Economics, que encuestó a 2.600 directivos de 13 países, la IA ya da soporte al 30% de las tareas empresariales, frente al 25% de un año antes, y se espera que llegue al 48% en los próximos dos años. Las expectativas de retorno asociadas específicamente a la IA agéntica pasaron del 10% al 17% en un año, reportó Vozpópuli.

El problema es que la confianza declarada no siempre coincide con la visibilidad real. Un estudio de Red Hat entre CIO españoles, recogido por MuyCanal, encontró que el 85% confía en que sus agentes operan de forma segura y conforme a la normativa, pero solo el 30% conoce con precisión los flujos de datos dentro de su organización y el 22% ya implementó funciones de IA sin comprenderlos del todo. Y un estudio de Cloudera citado por Vozpópuli indica que el 98% de las organizaciones españolas retrasó o canceló proyectos de IA en los últimos doce meses por desafíos de gobernanza y cumplimiento normativo.

El ROI de la IA sigue bajo revisión

Demostrar que la IA paga lo que cuesta es la otra asignatura pendiente. El 39% de las organizaciones todavía evalúa si sus iniciativas generan valor suficiente frente a los costos de procesamiento y consumo de tokens. Solo el 10% de los ejecutivos reportó una mejora en ingresos, según TCS.

Hay más cuellos de botella en el informe:

44% señala que el conocimiento empresarial permanece disperso entre empleados y documentación fragmentada.
90% considera importante mantener independencia frente a proveedores y modelos de IA.
Solo 7% cuenta con planes de continuidad para cambiar de proveedor en toda la organización.
46% reporta implementaciones específicas de IA de código abierto para casos de uso seleccionados.
34% identifica los requisitos de soberanía de IA (ubicación de datos, elección de modelo y cumplimiento) como un riesgo alto o muy alto. En Europa la cifra sube al 43%.

El contraste entre el 90% y el 7% es quizá el dato más accionable del estudio: casi todos valoran la flexibilidad, muy pocos se prepararon para ejercerla.

Qué pasa en España y Latinoamérica

El patrón se repite a ambos lados del Atlántico. Según el estudio IA y trabajo en España de EY, citado por Vozpópuli, el 46,2% de las compañías españolas está rediseñando su modelo operativo para favorecer la colaboración entre personas e IA, y el 44,1% reestructura sus flujos para integrar la automatización.

En México, el estudio Work: in Progress de IDC y Provokers para Google Cloud señala que el 40% de las empresas ya adopta activamente agentes de IA y el 13% los está escalando, mientras que el 44% de los profesionales recurre a herramientas de IA personales o no autorizadas, el llamado Shadow AI. Los casos presentados en el Google Cloud Summit México 2026 muestran el potencial: Farmacias del Ahorro proyecta liberar alrededor de 140.000 horas anuales y Grupo Bafar redujo un proceso de 140 a 17 minutos por sucursal, una caída del 88%.

A escala macro, el Foro Económico Mundial estima que una mayor adopción de IA podría sumar entre 1,9% y 2,3% de productividad regional anual y generar entre USD 1,1 y 1,7 billones de valor económico adicional cada año.

¿Qué significa esto para tu startup?

Para un equipo pequeño, la lección no es esperar a que madure la gobernanza. Es que la autonomía se diseña, no se compra.

Define una matriz de decisiones antes de conectar nada. Clasifica cada tarea en tres columnas: el agente actúa solo, el agente propone y una persona aprueba, o es 100% humano. Empieza por lo reversible: responder un ticket interno no es lo mismo que mover dinero o firmar un contrato.
Ordena el contexto antes que el modelo. Si el conocimiento crítico vive en la cabeza de dos personas, ningún agente va a rendir. El 44% de las empresas encuestadas por TCS tiene ese problema; documentar procesos y definir permisos de acceso es trabajo previo, no opcional.
Mide el costo por caso de uso desde el día uno. Tokens y cómputo escalan con el uso, así que una tarea que hoy funciona puede dejar de tener sentido económico al multiplicarse. El 39% que todavía no sabe si su ROI cierra es la advertencia.
Diseña la salida antes de la entrada. El 90% de los directivos valora la independencia de proveedor, pero solo el 7% tiene un plan para cambiar. Con un equipo chico, la forma más barata de no quedar atrapado es mantener la lógica de negocio y los datos fuera del proveedor, y usar capas de abstracción para los modelos.
Toma en serio el Shadow AI. Si tu equipo ya usa herramientas no autorizadas, el problema no es el uso: es la ausencia de una política que diga qué información puede salir de la empresa y qué no.

Conclusión

La IA ya demostró que aumenta la productividad; lo que falta es el sistema de control que permita delegarle decisiones sin perder el timón. El estudio de TCS deja una foto clara: 84% de valor percibido, 10% de autonomía real. Para una startup, la ventaja competitiva no estará en tener el agente más libre, sino en saber exactamente dónde dejarlo actuar, con qué límites y con qué responsable detrás. La gobernanza no es el freno de la IA: es lo que permite escalarla.