Ante la previsión de alcanzar 5 millones de agentes de IA corporativos activos en 2026, las empresas chinas abandonan los proyectos piloto aislados para construir plataformas integrales.
El mercado de agentes de inteligencia artificial en China está dando un salto decisivo en 2026, evolucionando rápidamente desde pruebas de concepto en fase piloto hacia despliegues a gran escala en procesos críticos. Datos de la consultora International Data Corporation (IDC) proyectan que el número de agentes de IA activos en empresas chinas aumentará de casi 2 millones en 2025 a 5 millones en 2026. Este vertiginoso crecimiento evidencia un cambio estratégico: las organizaciones ya no se conforman con aplicaciones de IA aisladas, sino que priorizan la construcción de plataformas de IA unificadas a nivel empresarial capaces de integrar la inteligencia en sus operaciones centrales.
Cambio de paradigma: De herramienta a activo operativo
En su informe de investigación «El auge de las nuevas plataformas de IA a nivel empresarial» (Doc# CHC54691926, julio de 2026), IDC señala que la propuesta de valor de la IA ha pasado de ser un «juguete tecnológico» experimental a un «activo operativo» estratégico. La profundidad de las aplicaciones ha evolucionado desde simples sistemas de preguntas y respuestas hasta la integración directa en los flujos de trabajo principales. Paralelamente, el rol de los empleados se transforma de operadores de sistema a «comandantes de inteligencia», redefiniendo la estructura organizacional hacia una colaboración real entre humanos e inteligencia artificial.
Para dar soporte a esta transformación, ha surgido la «nueva plataforma de IA empresarial». Lejos de ser una mera superposición de modelos sobre software existente, consiste en una arquitectura integral de seis capas:
- Capa de base de IA
- Capa de datos
- Capa de desarrollo de agentes inteligentes
- Capa de procesos y negocio
- Capa de aplicaciones
- Capa de gobernanza y seguridad
Dos rutas principales de implementación
IDC identifica dos caminos tecnológicos bien definidos en el entorno empresarial:
- Automatización inteligente de procesos: Centrada en los procesos de negocio, esta ruta integra capacidades de IA en todo el ciclo de vida del Business Process Management (BPM). La IA opera como un «nodo de empleado digital» encargada de verificaciones previas, llenado de formularios y detección de riesgos. Ofrece un retorno de inversión rápido y alta compatibilidad con sistemas legados.
- Integración de datos e IA: Basada en la infraestructura de datos, establece una base unificada desde el almacenamiento en Data Lakes y Data Warehouses hasta el entrenamiento de modelos, inferencia y creación de agentes. Es ideal para sectores con un alto volumen de datos que buscan capacidades nativas de IA a largo plazo.
Ecosistema de proveedores y casos prácticos
Los proveedores tecnológicos en China están desplegando soluciones adaptadas a ambas estrategias. En automatización de procesos, Aozhe combina «IA + Datos + Low-Code» mediante sus módulos AI Designer, AI Agent y AI Discover, ofreciendo soporte estructurado tanto para grandes corporaciones (Cloud Hub) como para PYMEs (Tritium Cloud). Yanhuang Yingdong ofrece una plataforma integral para aPaaS, bpmPaaS e iPaaS impulsada por agentes y flujos de trabajo, incorporando esquemas adaptados según niveles de riesgo (L1–L4). Langchao Tongruan encapsula procesos complejos en paquetes de competencias ejecutables y utiliza grafos de conocimiento, logrando casos de éxito en auditorías de contratos y operaciones mineras.
En la ruta de integración de datos e IA, Puyuan facilita la conexión de sistemas legados mediante servicios MCP y programación orientada a la ingeniería para garantizar el control del código. Dipu Technology proporciona infraestructura para «empleados de IA» utilizando una metodología de ontología y un modelo de «Token Factory» que eleva los tokens efectivos de 5 a 9, logrando respuestas sin alucinaciones en diagnósticos industriales y retail. KeJie Technology integra arquitecturas Lakehouse a través de KDP y Keen AI para dar soporte tanto al aprendizaje automático tradicional como a LLMs. Por su parte, Shuxin Intelligence ofrece una arquitectura para procesamiento híbrido en CPU, GPU y NPU, prestando servicio a grandes empresas estatales como PetroChina.
Recomendaciones estratégicas de IDC
El informe resume seis recomendaciones fundamentales para las organizaciones:
- Integrar gobernanza y seguridad de extremo a extremo desde el diseño inicial.
- Asumir que la calidad y semantización de los datos determinan el límite de rendimiento de la IA.
- Controlar los costes operativos con precisión a nivel de tarea.
- Evitar la dependencia exclusiva de un solo proveedor o tecnología.
- Desarrollar capacidades de forma gradual sin omitir etapas estructurales.
- Respaldar la integración entre IT y negocio mediante estructuras organizativas y talento capacitado.
Lu Yanxia, Directora de Investigación para IA y Big Data en IDC, concluyó: «La velocidad para pasar de proyectos piloto a una inteligencia nativa depende directamente de la capacidad de gobernanza y gestión de riesgos de la empresa. Aquellas organizaciones que logren anclar la IA en sus datos, procesos y competencias obtendrán una ventaja competitiva sostenible.»
El Dr. Jakob Jung es redactor jefe de Security Storage y Channel Germany. Lleva más de 20 años trabajando en el periodismo especializado en TI. A lo largo de su carrera ha colaborado con Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (almacenamiento y centros de datos) y ChannelBiz. Además, colabora como freelance con numerosas publicaciones del sector de las TI, entre las que se incluyen Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider y ZDnet. Sus temas principales son el canal, el almacenamiento, la seguridad, los centros de datos, los sistemas ERP y CRM.
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