La hoja de ruta de la alta dirección para industrializar la IA empresarial

Cómo lograr que su inversión en IA se traduzca en un impacto medible

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Un resumen CXO

  • Aunque el 97 % de las empresas usa IA, solo el 21 % ha logrado escalarla de verdad por falta de experiencia interna, porque los equipos no están alineados o por puntos ciegos operativos.
  • Para razonar bien, decidir con criterio y actuar con fiabilidad, la IA necesita el contexto adecuado: una combinación de datos de procesos y conocimiento del negocio, junto con la inteligencia para unirlos.
  • Las empresas que escalan con éxito simulan y miden el impacto en el negocio de cada caso de uso de IA antes de implantarlo.
  • Las soluciones de IA deben orquestarse directamente en los flujos de trabajo existentes, para que agentes, personas y sistemas trabajen por objetivos comunes sin desestabilizar lo que ya funciona.
  • La gestión del cambio sigue siendo un reto constante. Para mitigarlo, quienes lideran con más éxito la IA destinan el 60% de su presupuesto de IA a recualificar y mejorar las capacidades de su plantilla.

Mucho en juego y potencial sin explotar: el dilema de la IA para la alta dirección

Seamos sinceros, la IA aún no ha alcanzado su verdadero potencial en la empresa. Como la mayoría de las organizaciones en los últimos años, probablemente ha estado probando y desarrollando soluciones en todos los niveles del negocio. Pero, aunque el 97% de las empresas ya usa IA de una forma u otra, pasar de la experimentación especulativa a un impacto tangible en toda la empresa es un reto intrínsecamente complejo.

Solo el 21% de las empresas ha puesto en marcha la IA con éxito, y lo que está en juego es especialmente alto para la alta dirección (vea el desglose en la imagen de la derecha).

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La buena noticia es que ya ha surgido una vía clara para industrializar la IA empresarial.

Rafael Domene

CIO global, Cosentino

“Nuestro objetivo es crear una empresa autónoma en la que los agentes nos ayuden a mejorar la eficiencia empresarial y operativa. La IA es clave para ello, pero solo es posible gracias a cómo lo hace posible Celonis.”

En Celonis, colaboramos con empresas de todos los sectores para escalar con éxito el ROI de la IA. Hemos visto, y superado, los retos habituales, los fallos estratégicos y los obstáculos de adopción, así que dominamos la IA empresarial. Así puede la alta dirección cambiar el rumbo de su IA.

La autopsia de la IA: qué falla en las empresas

Primero, aclaremos qué está frenando realmente las iniciativas de IA empresarial. Encuestamos a 1647 líderes empresariales, y afirman que les cuesta hacer que la IA funcione por cinco razones principales, como puede ver a la derecha.

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Con estos retos en mente, veamos los tres principios probados para revertir la tendencia de un ROI de IA por debajo de lo esperado y cómo puede ayudar Celonis.

La estrategia de la alta dirección: tres principios para que la IA empresarial funcione

1. El contexto manda

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La mayor barrera para el ROI de su IA no son sus modelos. Es la falta de contexto. La IA necesita todo: desde sus datos de procesos y su conocimiento de negocio único, como KPIs, estructura organizativa, límites, políticas y más, hasta la inteligencia que lo conecta todo, para tomar decisiones precisas y fiables y actuar mejor.

Por ejemplo, si sus modelos de IA no saben cómo se relacionan sus facturas concretas en SAP con sus registros de envío en Infor, ¿puede confiar de verdad en que la tecnología tome decisiones y actúe sobre la orquestación de su cadena de suministro global? Son estos puntos ciegos operativos los que marcan la diferencia entre una implantación con éxito y una oportunidad perdida.

Para obtener un retorno tangible de su inversión, debe cerrar la brecha entre sus datos y los agentes de IA, para que la IA entienda de verdad las particularidades de su negocio, en lugar de quedarse a un nivel de distancia.

Cómo ayuda Celonis:

Con el modelo de contexto de Celonis como núcleo, la plataforma Celonis ofrece un gemelo digital dinámico, en tiempo real y agnóstico al sistema de sus operaciones, que combina sus elementos únicos:

  • Datos de procesos: extraídos de sus sistemas fuente para reflejar tanto el estado actual de sus operaciones como todo el historial de cada paso, interacción y decisión que ha llevado hasta este momento.
  • Conocimiento de negocio: sus objetivos clave, cómo trabaja con clientes y partners, las mejores prácticas del sector, el know-how institucional, los patrones operativos y, algo crucial, sus restricciones y límites, para que la IA siga centrada y dentro de marco.

Sobre esta base, Celonis aplica inteligencia avanzada para incorporar escenarios futuros. Y esto nos lleva a…

2 . Priorice el propósito frente a los pilotos

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Ante la creciente presión comercial y la inestabilidad, y tras un año de rentabilidad estancada, las empresas necesitan con urgencia saber qué casos de uso de IA van a dar resultado, cuándo y cómo desplegarlos con la mínima disrupción.

Al poder identificar y priorizar casos de uso estratégicos de IA de alto impacto frente a otras opciones con menos potencial, las empresas por fin pueden salir del ciclo de innovación especulativa que no impulsa de forma tangible la resiliencia, el crecimiento y el ROI.

Cómo ayuda Celonis:

Con inteligencia avanzada, la plataforma Celonis ofrece predicciones, simulaciones, recomendaciones y acciones guiadas. Puede diseñar y rediseñar el estado objetivo de sus operaciones, evaluando escenarios hipotéticos, cuantificando el impacto potencial y midiendo la atribución de valor al seguir los resultados de negocio derivados de cada acción.

Esta capacidad, unida a nuestra metodología probada y guiada por expertos para descubrir los puntos adecuados de inserción de IA, los resultados y los límites, basada en miles de implantaciones en la última década, es el catalizador para pasar de la innovación especulativa al despliegue estratégico de IA.

En resumen: por fin sabe por qué ocurren las cosas, qué es probable que pase después y qué debería pasar después.

3. La compatibilidad manda

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Con un ritmo de cambio que se acelera rápidamente, los enfoques heredados de meses para la transformación ya no son viables. Y hasta las transformaciones exitosas pueden ofrecer optimizaciones desfasadas. De hecho, una encuesta reciente de Gartner reveló que solo el 48 % de las iniciativas de transformación digital cumplen o superan sus objetivos. En respuesta, las empresas están abandonando las renovaciones tradicionales de sustitución total y buscan integrarse con las tecnologías existentes.

Y, por supuesto, surge el reto de orquestar todas las piezas móviles, IA, personas y sistemas, gobernarlas de forma integral y coordinarlas hacia resultados compartidos, no aislados.

Cómo ayuda Celonis:

Como la plataforma Celonis es abierta y agnóstica al sistema, funciona en todo su entorno digital, aprendiendo y evolucionando de forma continua junto con su negocio. Por ejemplo, la plataforma puede activar acciones como actualizar un ERP, alertar a una persona en CRM o lanzar un agente personalizado, para que cada proceso siga fluyendo sin importar la herramienta y con gobierno continuo.

La plataforma también aporta la capacidad de composición necesaria para desplegar rápidamente aplicaciones, copilots y agentes con IA, creados por Celonis, partners o clientes, mientras mantiene la libertad de perfeccionar o rediseñar capacidades concretas sin desestabilizar lo que ya funciona.

La conclusión

Si sigue esta hoja de ruta de tres pasos, la IA obtiene la visión retrospectiva, el conocimiento y la previsión operativa que necesita para pasar de asesor pasivo a motor activo de valor continuo y medible.

El factor humano

Aunque nuestra hoja de ruta es un enfoque probado que está ayudando a nuestros mayores clientes a maximizar el ROI de la IA, al que llamamos RoAI, es importante abordar la cuestión clave para los líderes empresariales: no todos los retos para escalar la IA son tecnológicos. Por ejemplo:

Persisten los obstáculos de la gestión del cambio

En el último año, han empezado a surgir distintos grupos en las empresas: usuarios avanzados que trabajan a velocidades récord... y el resto, es decir, quienes se sienten rezagados.

Y parece que esta brecha se está convirtiendo en un abismo: OpenAI informó hace poco de una diferencia de productividad de seis veces entre ambos grupos. Mientras esta tendencia continúe, la gestión del cambio seguirá siendo un reto clave para las empresas.

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Como respuesta, las empresas líderes están creando culturas en las que las herramientas de IA personalizadas se crean, comparten y perfeccionan entre equipos. Hacen seguimiento del rendimiento y realizan evaluaciones. Convierten la adopción de la IA en una prioridad estratégica, no en una elección individual.

La brecha cultural del ROI

Ha surgido una división interna en cómo la dirección valora el éxito de la IA. En concreto, si el valor de la tecnología está en la eficiencia o en el crecimiento.

Muchas organizaciones de alto rendimiento están adoptando un marco centrado en el valor, que prioriza los resultados directos para el negocio y el cliente por encima de la mera automatización de tareas. No es solo una elección filosófica; la investigación indica que las empresas que priorizan el crecimiento y la mejora obtienen valoraciones de mercado a largo plazo mucho más altas.

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Ponga el plan en marcha

Estamos ayudando a empresas líderes mundiales a cerrar la brecha entre la IA y el ROI al basar sus despliegues de IA en la realidad operativa. Ahora le toca a usted. Póngase en contacto con nosotros y hablemos de cuáles son los próximos pasos para industrializar la IA en su empresa.

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Informe de optimización de procesos 2026

Vea qué opinan 1.649 líderes empresariales sobre cómo hacer que la IA empresarial funcione y cómo se compara usted con sus homólogos.

Lee el informe

Preguntas frecuentes

P: ¿Por qué la mayoría de las inversiones en IA empresarial no logran un ROI medible?
Como revela nuestro último Informe de optimización de procesos, no lograr un ROI medible con la IA rara vez se debe a los propios LLM. En cambio, las iniciativas se frenan por la falta de experiencia interna en IA (47 %), la desalineación entre TI y las áreas de negocio (45 %) y la incapacidad de dar a la IA el contexto operativo profundo de la empresa (45 %).
P: ¿Qué es exactamente una "capa de contexto" de IA y en qué se diferencia un modelo de contexto de los modelos de datos estándar?

Los modelos de IA son motores de razonamiento brillantes, pero son fundamentalmente probabilísticos y dependen de patrones aprendidos del dominio público. Como no entienden de forma nativa sus datos empresariales propietarios y fragmentados, se quedan con importantes puntos ciegos operativos. Una capa de contexto de IA traduce las particularidades estructurales de su empresa al lenguaje que hablan los agentes de IA.

Piense en el modelo de contexto de Celonis (CCM) como el núcleo de esa capa, que combina hindsight, insight y foresight críticos para el negocio. Así se diferencia de los sistemas de datos tradicionales en tres aspectos clave:

  • Dinámico, no estático: Los modelos de datos estándar se centran en elementos estáticos como clientes, pedidos o facturas. El CCM se centra en secuencias de eventos, por lo que entiende exactamente cómo fluye el trabajo y cómo se toman las decisiones.
  • Un grafo y un modelo del mundo combinados: El CCM une un Context Graph orientado a procesos, que rastrea el historial de eventos para darle memoria y una base real, con un World Model específico de la empresa, que permite al sistema hacer predicciones y simulaciones para lograr una verdadera previsión.
  • Orquestación agnóstica al sistema: En lugar de integrar el contexto en silos aislados de proveedores o encerrarlo en prompts individuales, externaliza el contexto a una capa persistente y en continua actualización. Esto permite que sus agentes de IA razonen y se coordinen con fluidez en todo su entorno digital.
P: ¿Cómo deben asignar los líderes de la alta dirección sus presupuestos de IA empresarial para lograr el máximo impacto?
Como comentamos antes, para industrializar la IA empresarial debe equilibrar la inversión en tecnología con la capacitación de las personas. Los datos muestran que los cuellos de botella tecnológicos palidecen frente a los retos de la gestión del cambio: hoy, solo el 5 % de la plantilla puede considerarse "usuario avanzado de IA" capaz de generar verdadero valor empresarial. Para cerrar esta brecha, el grupo más avanzado de líderes en IA empresarial destina el 60 % de su presupuesto total de IA directamente a mejorar y reciclar las capacidades de la plantilla, frente a menos del 27 % en las organizaciones rezagadas.