El camino hacia el retorno de la inversión en IA en 2026

En 2025, las empresas dedicaron mucho tiempo a experimentar con la inteligencia artificial. Equipos de distintos departamentos probaron varios modelos de IA, entre ellos asistentes de redacción, herramientas para tomar notas, chatbots y proyectos de automatización ligera.

Estas iniciativas iniciales de IA proporcionaron ganancias de productividad a corto plazo: redacción más rápida, respuestas más rápidas y ciclos de revisión más cortos. Pero las mejoras se limitaron a equipos individuales. Sin replantearse cómo el trabajo de estos proyectos de IA se trasladaba entre sistemas, nunca se obtuvieron mayores beneficios de la inversión.

Mientras tanto, otro grupo de empresas adoptó un enfoque diferente, más conectado. En lugar de utilizar tecnologías de IA aisladas, emplean la IA para optimizar los flujos de trabajo que generaban más fricciones. Entre ellos se incluían las tareas diarias y repetitivas de:

Automatizaron los pasos de traspaso, formateo, control de versiones, traducciones y publicación que ralentizaban todo el proceso, mejorando así la eficiencia operativa.

Lo que destacó con el tiempo no fue quién utilizaba soluciones de IA, sino cómo las utilizaba. Las empresas que integraron la IA en la forma en que se realiza realmente el trabajo comenzaron a obtener beneficios operativos reales, mientras que aquellas que la mantuvieron limitada a proyectos piloto aislados vieron cómo el progreso se estancaba a nivel departamental.

A medida que nos adentramos en 2026, esta distinción está determinando la forma en que las empresas conciben el retorno de la inversión en IA. El valor de la IA ya no reside en herramientas individuales o soluciones puntuales. Se encuentra en los sistemas conectados e impulsados por IA creados en torno a las personas, en los que agentes de IA coordinados trabajan junto a sus empleados para gestionar las tareas repetitivas que ralentizan todo lo demás.

Este modelo no sustituye a los equipos. Elimina la fricción que los rodea para que el trabajo finalmente fluya.

A finales de 2025, la mayoría de las empresas habían demostrado que las herramientas de IA podían funcionar. Aceleran la redacción, ayudan en las reuniones, redactan borradores de contenido y responden preguntas. Las herramientas cumplieron sus promesas, pero los resultados siguieron siendo fragmentados.

Cada departamento llevó a cabo su propio programa piloto, a menudo sin coordinación ni objetivos comunes:

• El departamento de marketing probó una herramienta de redacción

• El departamento de RR. HH. probó un chatbot

• El departamento de formación y desarrollo probó un software de traducción

• El departamento de asistencia técnica probó un sistema de distribución de tickets basado en IA

• El departamento de TI evaluó un marco de coordinación de agentes

Cada esfuerzo resolvió un pequeño problema, pero no cambió la forma en que el trabajo se desarrollaba en toda la organización para alcanzar los objetivos empresariales.

Lo que ralentizó todo no fueron las herramientas en sí mismas, sino las diferencias entre ellas:

Aquí es donde los equipos pasaban la mayor parte del tiempo y donde los sistemas de IA no estaban lo suficientemente conectados como para ayudar.

Las organizaciones que obtuvieron un retorno de la inversión significativo no fueron las que más invirtieron en IA, sino las que automatizaron estos pasos operativos subyacentes.

2026 es el año en que la historia cambia. Los líderes empresariales están dejando atrás las pruebas piloto y centrándose en ampliar el uso de la IA en sus organizaciones. La prioridad ahora es conectar equipos y sistemas para que el trabajo se desarrolle de forma eficiente y coherente, con la IA gestionando la coordinación que antes ralentizaba todo.

Cuando la IA opera dentro del flujo de trabajo, convierte los esfuerzos dispersos en un proceso continuo y completo en el que el contexto y los resultados permanecen alineados.

En términos técnicos, esto significa un sistema coordinado de agentes de IA, cada uno de los cuales trabaja en paralelo en diferentes partes del flujo de trabajo, desde la planificación y la creación hasta la revisión de calidad y la localización. En la práctica, estos equipos de múltiples agentes se encargan del trabajo repetitivo que solía ralentizar a los equipos, manteniendo cada paso conectado, coherente y supervisado. Juntos, forman flujos de trabajo de agentes paralelos que trasladan el contenido del borrador a la publicación sin necesidad de transferencias manuales.

Piénsese en ello como un equipo de agentes de IA que trabajan en paralelo, cada uno con una función definida, coordinándose a lo largo del flujo de trabajo para gestionar todo, desde la redacción y la localización hasta el formato y la publicación. Un agente puede reescribir el contenido, otro reforzar la voz de la marca, otro traducir, otro aplicar la terminología, otro formatear para plataformas específicas y otro publicar en su CMS, LMS, HRIS, PIM o DAM.

Cada agente:

• Tiene una función definida

• Recibe aportaciones estructuradas

• Produce resultados predecibles

• Trabaja de forma independiente o en paralelo con otros

Juntos, estos equipos multiagente coordinan la creación y localización de contenidos para que cada paso esté conectado, sea coherente y se supervise. Los equipos no tienen que pensar en los flujos de trabajo paralelos subyacentes de los agentes, simplemente sienten el impacto de un sistema conectado en el que:

Ahora el trabajo avanza automáticamente por cada etapa, mientras que los humanos se centran en las partes que requieren contexto o experiencia.

Estos equipos de agentes que trabajan en paralelo forman la estructura; la colaboración humana la convierte en impacto.

Todas las empresas funcionan con equipos que se encargan de resultados empresariales clave: lanzar campañas, mantener contenidos formativos, gestionar sitios web o producir documentación regulada. Esos equipos no desaparecen con la implementación de la IA. Obtienen apoyo. 

No se trata de herramientas aisladas, sino de equipos coordinados de agentes que trabajan dentro de un entorno estructurado en el que cada traspaso está automatizado y cada resultado permanece alineado.

En un sistema humano-agente, las personas permanecen en el centro, mientras que los agentes de IA trabajan junto a ellas para eliminar los pasos repetitivos que ralentizan el trabajo.

Los agentes gestionan diversos casos de uso, entre los que se incluyen:

Las personas aportan contexto, criterio y supervisión. Los agentes se encargan de la escala y la ejecución. El resultado es un flujo de trabajo que avanza de forma continua, en lugar de detenerse en cada traspaso.

Aquí es donde las métricas de ROI se hacen visibles. Los equipos dedican su tiempo a centrarse en la toma de decisiones y la mejora de los resultados, en lugar de gestionar el proceso.

En cada uno de estos ejemplos, equipos de múltiples agentes operan entre bastidores, coordinando múltiples flujos de trabajo, desde actualizaciones de contenido hasta localización y cumplimiento normativo.

Los equipos de formación y desarrollo llevan mucho tiempo luchando con el control de versiones y la alineación global. Un cambio de política en una región puede tardar meses en propagarse a todos los módulos de formación, todos los idiomas y todas las plataformas.

Smith & Nephew, una empresa global de tecnología sanitaria, se enfrentó a este reto de primera mano. Sus contenidos formativos requerían actualizaciones constantes, localización y comprobaciones de cumplimiento normativo en docenas de mercados. Tras implementar un flujo de trabajo impulsado por agentes:

• Las actualizaciones de políticas generaban automáticamente nuevos borradores.

• Las normas terminológicas y de cumplimiento se aplicaban al instante.

• La localización se realizaba en paralelo en más de 20 idiomas.

• Los módulos actualizados se publicaban directamente en su LMS.

Los objetivos empresariales que antes requerían semanas de coordinación se redujeron a unos pocos días. El equipo de formación y desarrollo ahora se centra en la calidad de la enseñanza en lugar de gestionar actualizaciones en distintos formatos, regiones y sistemas.

Los sitios web globales deben evolucionar rápidamente: las páginas de productos, los centros de ayuda, las páginas de destino y la documentación cambian con frecuencia. Los flujos de trabajo tradicionales obligaban a los equipos a realizar un seguimiento manual de las actualizaciones, solicitar traducciones ad hoc e implementar los cambios región por región.

Kids2, una empresa global de productos para bebés, transformó este proceso al pasar a un modelo de localización continuo e impulsado por agentes. Sus agentes:

1. Detección de actualizaciones en los sistemas fuente

2. Generación instantánea de contenido localizado

3. Aplicación coherente de las normas de marca y terminología

4. Envío directo de las actualizaciones a los entornos CMS regionales

La localización, que antes llevaba semanas, ahora se realiza en cuestión de horas. Las páginas de productos y el contenido de marketing permanecen alineados en todos los mercados sin necesidad de coordinación manual.

Wunderman Thompson, que gestiona las tiendas de Amazon y el contenido de comercio electrónico de más de 150 clientes, se enfrentaba a esta complejidad a diario. Al adoptar un flujo de trabajo compartido e impulsado por agentes:

1. La voz y la terminología de la marca se aplicaron automáticamente

2. La memoria de traducción garantizó la coherencia en todos los mercados

3. Las variaciones de contenido para cada región se generaron al instante

4. La publicación en múltiples mercados se realizó sin problemas

Su equipo aumentó la capacidad en un 30 % con el mismo número de empleados, lo que demuestra que los flujos de trabajo coordinados amplifican la productividad de los empleados sin carga operativa adicional.

El entusiasmo inicial y el bombo publicitario en torno a la adopción de la IA llevaron a muchas organizaciones a intentar crear sus propios sistemas coordinados de agentes de IA para optimizar los procesos existentes. Algunas tuvieron éxito a pequeña escala, pero la mayoría se encontró con los mismos retos.

Los equipos de ingeniería estaban al límite de su capacidad. Las integraciones con los sistemas existentes llevaron más tiempo del previsto. Los requisitos de gobernanza y seguridad de los datos ralentizaron la implementación. Incluso cuando los proyectos piloto funcionaban, su mantenimiento requería una atención constante por parte de los equipos técnicos, que ya tenían una carga de trabajo completa.

El resultado era previsible. Los esfuerzos internos proporcionaron una prueba de concepto, pero no un impacto a largo plazo. Los sistemas funcionaban en un departamento, pero no se pudieron ampliar a toda la empresa.

A la hora de medir el retorno de la inversión en IA, los líderes empresariales quieren resultados que puedan medir ahora, no después de ciclos de desarrollo de varios años. Necesitan sistemas que sean fiables, conformes y listos para integrarse con las herramientas que ya utilizan.

Por eso muchas empresas están optando por plataformas diseñadas para este fin, en lugar de intentar crear todo por sí mismas.

¿Debería crear flujos de trabajo de localización internos o invertir en una plataforma? Este cuestionario y esta lista de verificación ayudan a los responsables de marketing a evaluar la velocidad, la escala, el coste y el riesgo antes de tomar una decisión a largo plazo.

Sistemas como Smartcat proporcionan un entorno de flujo de trabajo humano-agente totalmente integrado que coordina múltiples agentes dentro de un entorno estructurado en el que cada paso está conectado y se optimiza continuamente. En lugar de empezar desde cero, los equipos comienzan con una infraestructura que funciona de inmediato y se centran en mejorar los resultados empresariales. El resultado es un impacto más rápido y un retorno de la inversión medible en operaciones de contenido multilingües y globales.

Hoy en día, más de una cuarta parte de las empresas de la lista Fortune 1000 utilizan Smartcat para sus operaciones de contenido multilingüe y global.

Los flujos de trabajo empresariales están evolucionando hacia una colaboración continua entre personas, agentes de IA y sistemas conectados. El nuevo modelo se define por:

• Personas centradas en las decisiones, la creatividad y el contexto

• Agentes de IA que gestionan el trabajo repetitivo, la coordinación y la coherencia

• Sistemas que conectan todas las etapas del flujo de trabajo entre regiones, idiomas y plataformas

El resultado es un trabajo coordinado y escalable sin pérdida de calidad. Las organizaciones que adoptan este modelo están sentando las bases operativas que definirán cómo se creará y distribuirá el contenido en los próximos años.