La inteligencia artificial empresarial solo genera valor cuando los datos, procesos y sistemas trabajan de forma integrada. Descubre qué revela el nuevo estudio de ManageEngine sobre los desafíos tecnológicos que enfrentan las empresas en LATAM.
Por Michel Rodrigo
Una conversación que se repite en casi todas las salas de juntas de México y Latinoamérica en este momento, es cuando alguien pregunta cuándo van a implementar inteligencia artificial; probablemente alguien más responde que ya la están usando. Y entonces llega la pregunta obligada: ¿y está conectada con el resto de los sistemas?
Eso, más o menos, es el retrato que dibuja el nuevo estudio de ManageEngine sobre el estado de la transformación digital en LATAM 2026, presentado esta semana. No es un diagnóstico catastrófico, pero sí honesto: la región avanza, pero carga con una deuda tecnológica que está frenando el salto real hacia la automatización inteligente.
Wilson Calderón, Wilson Calderón, director técnico asociado de ManageEngine para Latinoamérica, fue directo durante la presentación: “La IA no puede costarle a una empresa que todavía no ha integrado sus datos, sus procesos y sus responsabilidades.” Una frase que resume bien el problema central del momento.
El estudio se realizó con 1,000 encuestados en México, Brasil, Colombia, Chile y República Dominicana (250 de ellos únicamente en México) entre CTOs, responsables de tecnología y dueños de negocio de sectores como finanzas, educación, salud y retail.
El primer hallazgo es que México se ubica en lo que ManageEngine llama una fase de construcción e integración. No es la etapa más glamorosa, pero es la más honesta. Las empresas mexicanas no están comprando tecnología por moda; están tratando de hacer que funcione todo lo que ya tienen.
Y ahí está el nudo, el 63% de las empresas mantiene una alta dependencia de sistemas heredados, los famosos “legacy systems”. El ejemplo que usó Calderón es perfecto para entenderlo: los bancos. Muchos todavía operan con tecnologías de décadas atrás, plataformas que no se pueden simplemente apagar y reemplazar de un día para otro. Hospitales, aseguradoras, dependencias gubernamentales juegan en el mismo escenario.
¿El problema? Que esos sistemas son islas, no hablan entre sí. Y cuando una empresa llega con la intención de implementar IA encima de todo eso, la IA tampoco puede entender lo que habla el área de ventas, lo que procesa finanzas o lo que registra logística. Son mundos separados operando bajo el mismo techo.
Hay otro dato que llama la atención: el 57% de las empresas afirma que la proliferación de herramientas aumentó su complejidad operativa. Y el estudio encontró que las organizaciones utilizan en promedio entre 11 y 25 soluciones tecnológicas distintas, mientras que un 13% opera con más de 26 herramientas simultáneamente.
Lo que ocurre es que durante años, la lógica fue simple: para cada problema, una app. CRM para ventas, ERP para finanzas, plataforma para marketing, herramienta de monitoreo, sistema de tickets, y así. El resultado es un ecosistema fragmentado donde los datos viven atrapados en silos y nadie tiene una vista completa de lo que está pasando.
“En 2026, ese ciclo ya cumplió su función. Las empresas en LATAM enfrentan un desafío distinto: hacer que todo ese ecosistema se hable, se integre y produzca visibilidad real.” No más herramientas, sino mejores conexiones entre las que ya existen.
Y aquí viene el costo invisible de todo esto, el 75% de las empresas gasta más en mantener su infraestructura existente que en innovar. Solo el 9% destina más recursos a innovación que a mantenimiento. Calderón lo planteó así: “La deuda tecnológica funciona como un impuesto permanente. Cada integración manual, cada herramienta redundante, cada proceso aislado consume recursos que podrían estar financiando la automatización.”
Uno de los conceptos más útiles que emerge del estudio es la distinción entre 3 estados de madurez que las empresas pueden alcanzar con la IA. No son etapas complicadas, pero entenderlas cambia la conversación:
Automatización es el primer nivel. Procesos que se ejecutan solos, sin que nadie tenga que estar empujando botones. El típico ejemplo de un formulario que al completarse dispara automáticamente una serie de acciones en otros sistemas. Simple, pero valioso.
Orquestación es el siguiente salto. Ya no es un proceso aislado que se automatiza; es la capacidad de entrelazar múltiples procesos, personas y datos en tiempo real, con alguien , o algo, coordinando todo el flujo. Ese “director de orquesta”, según Rajesh Ganesan CIO y CEO division of Zoho Corporation de ManageEngine, es donde la IA empieza a jugar su papel real.
Autonomía es la meta final: una empresa que puede ejecutar procesos y obtener resultados sin que nadie le diga paso a paso qué hacer, dentro de los límites y reglas que ella misma definió.
El problema es que la mayoría de las empresas en México todavía está en la primera fase, y apenas el 8% reporta niveles de automatización superiores al 76% de sus procesos. La mayoría automatiza entre el 26% y el 50%. Y cuando intenta avanzar, se topa con que los sistemas no están conectados, los datos están fragmentados y la IA no tiene con qué trabajar.
Datos del estudio de Practia para la región refuerzan esto: el 50% de las organizaciones latinoamericanas ya está en proyectos piloto con IA, y un tercio ha cruzado al uso operativo. Pero cruzar ese umbral de forma sostenida requiere exactamente lo que muchas todavía no tienen: integración de datos y procesos.
Una de las frases más crudas de la presentación de Wilson Calderón fue esta: “Lo primero es organizar la casa. Tienes que entregarle a la IA los procesos clave, los datos donde deben estar. Si los datos están fragmentados, están por todos lados. Lo primero es saber qué le vas a pasar a la IA para que entregue resultados. Si no, va a ser un gasto más.”
Es un punto que no siempre aparece en los titulares de tecnología, pero es el más crítico. Las empresas que están comprando herramientas de IA generativa sin antes haber resuelto la gobernanza de sus datos están, básicamente, contratando a un chef extraordinario y dándole ingredientes descompuestos.
Analistas de la industria coinciden en que el futuro de la transformación digital estará marcado por soluciones de IA integradas a los sistemas empresariales centrales, capaces de aprender del contexto, cumplir con regulaciones locales y escalar conforme evoluciona el negocio. Pero para llegar ahí, la casa tiene que estar ordenada.
El estudio encontró que la consolidación de herramientas y la integración de datos son las dos primeras prioridades estratégicas de las empresas para los próximos 24 meses. El 88% planea consolidar proveedores, y el 44% apuesta por plataformas unificadas como la vía más eficiente para lograrlo.
Si hay un tema en el que el estudio es especialmente enfático, es este. La ciberseguridad dejó de ser algo que se añade al final, como pintar las paredes después de construir la casa. Ahora tiene que estar en los cimientos.
La frase que Calderón repitió varias veces resume el cambio de mentalidad: “La ciberseguridad tiene que estar desde el diseño.” El concepto técnico se llama security by design, y lo que implica es que cada nuevo proceso, cada nueva herramienta, cada nueva integración debe contemplar la seguridad desde el inicio, no como parche posterior.
¿Por qué ahora más que nunca? Porque la complejidad crea vulnerabilidades. Cada herramienta adicional en el stack tecnológico es un punto más de exposición. Y el estudio lo confirma: el 35% de las empresas considera que asegurar entornos complejos es su principal desafío en infraestructura.
Los números externos lo respaldan contundentemente. El 86% de las empresas en México planea aumentar su inversión en ciberseguridad para este año. El fortalecimiento de la seguridad en la nube, la gestión de identidades y accesos, y la protección de datos son sus prioridades clave.
Y hay una frase del estudio de PwC que encaja perfectamente con lo que plantea ManageEngine: “Las organizaciones que integran la ciberseguridad en su estrategia de negocio la convierten en una ventaja competitiva.” Ya no es un costo de cumplimiento; es un diferenciador.
México registró un aumento interanual del 78% en ciberataques durante 2024. El problema de fondo no es la cantidad de ataques, es que la mayoría de las organizaciones siguen respondiendo con herramientas de TI cuando el reto ya es de gobierno.
Calderón puso el punto de forma muy directa: “La pregunta no es si me van a atacar. La pregunta es cuándo.” Y una empresa que ha pasado por un incidente y sabe cómo responder es, paradójicamente, más confiable que una que dice nunca haber tenido problemas.
La prioridad número uno que emergió del estudio no es “implementar más IA”; es consolidar, reducir la fragmentación y conectar lo que ya existe.
Eso implica revisar cuántos proveedores de tecnología tiene una empresa, identificar redundancias (herramientas que hacen lo mismo sin que los equipos lo sepan), y migrar hacia plataformas que puedan integrar múltiples funciones en un solo entorno visible.
El 88% de los encuestados planea consolidar proveedores en los próximos 24 meses. Y aquí aparece un dato interesante, los dueños de negocio y los responsables de TI no siempre están alineados en su percepción del problema. Los primeros creen que el gasto en mantenimiento es incluso mayor de lo que los segundos reportan. La brecha de percepción entre quien paga y quien opera sigue siendo un punto ciego en muchas organizaciones.
Los agentes autónomos de IA se posicionan como la tendencia dominante de 2026: sistemas capaces de ejecutar flujos de trabajo de principio a fin. Pero se proyecta que un 40% de procesos empresariales clave ya está automatizado, lo que deja claro que el camino hacia la autonomía pasa por consolidar primero lo que existe.
Además del estudio, ManageEngine presentó su visión de las tendencias que definirán la gestión de tecnología este año. Sin entrar en el detalle de sus productos, los conceptos son relevantes para cualquier tomador de decisión:
Democratización de la IA en todos los departamentos. Ya no solo para el equipo de TI. La IA generativa empieza a integrarse en mesas de servicio, operaciones de red y ciberseguridad; herramientas que antes requerían especialistas ahora pueden ser operadas por perfiles más amplios.
Plataformas de desarrollo nativo de IA. Las empresas no quieren solo consumir IA; quieren construir con ella. Eso implica entornos que permitan integrar modelos de lenguaje (LLMs) en procesos internos sin tener que ser una empresa tecnológica de punta.
Resiliencia digital y ciberseguridad preventiva. El enfoque se mueve de la prevención perimetral hacia la detección y respuesta extendida (XDR). La seguridad como tejido de la operación, no como capa adicional. Gartner lo llama Cybersecurity Mesh Architecture.
FinOps, optimización financiera de la nube. Con la migración masiva a la nube, el tema ya no es adoptarla sino gobernarla. ¿Cuánto se está gastando? ¿En qué? ¿Ese gasto genera valor medible? Son preguntas que ahora tienen que responder juntos los equipos de TI y finanzas.
Tecnología verde y TI sostenible. Cada vez que alguien hace una consulta a un modelo de IA, consume diez veces más energía que una búsqueda en Google. Es un dato que empieza a pesar en las decisiones de infraestructura, y la sostenibilidad ya es parte del ROI que las empresas necesitan justificar.
México aparece en posiciones relativamente avanzadas respecto al resto de la región. Según el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), México ocupa el 8vo puesto en toda América Latina en términos de madurez en IA.
Pero el camino hacia la orquestación y la autonomía tiene un requisito previo ineludible: la integración. No se puede dirigir una orquesta si los músicos no se escuchan entre sí.
La recomendación práctica que emerge del estudio es que antes de preguntar “¿qué IA voy a implementar?”, preguntarse “¿mis datos están conectados?, ¿mis procesos clave están documentados y ordenados?, ¿mis herramientas actuales se hablan entre sí?”
Las organizaciones que tratan la ciberseguridad como un tema de gobernanza (y no solo de TI) estarán mejor preparadas para enfrentar un entorno cada vez más complejo. La ventaja competitiva no está en reaccionar más rápido, sino en estar mejor preparados desde el diseño.
Y en ese sentido, la frase de Wilson Calderón con la que comenzamos también sirve de cierre: antes de usar la IA, hay que entregarle la información correcta. Antes de construir encima, hay que ordenar lo que hay abajo.
El 2026 no es el año en que las empresas de LATAM descubren la IA. Es el año en que algunas deciden tomarse en serio lo que la IA necesita para funcionar de verdad.
