El 36% de las empresas españolas ya utiliza o prueba agentes de IA en la cadena de suministro, frente al 22% global, según Capgemini.
Las empresas españolas están avanzando más rápido que la media internacional en la incorporación de agentes de IA a sus cadenas de suministro. El 36% ya utiliza esta tecnología o desarrolla proyectos piloto, frente al 22% del conjunto de organizaciones analizadas por Capgemini. La diferencia apunta a una adopción temprana en España, aunque viene acompañada de una condición clara: las compañías esperan automatizar una parte creciente de sus decisiones, pero mantienen la supervisión humana como elemento central del modelo operativo.
Así se desprende del informe Resilient by design: Reinventing supply chains with human-agent operations , elaborado por el Capgemini Research Institute y publicado el 10 de noviembre. El estudio analiza cómo la inestabilidad geopolítica, las restricciones comerciales, la escasez de materiales, las amenazas de ciberseguridad y otras disrupciones están modificando la gestión de las cadenas de suministro. A escala global, el 22% de las organizaciones ya ha probado o implantado agentes de IA, frente al 16% registrado en 2025.
En España, el cambio alcanza una dimensión más amplia que la incorporación de nuevas herramientas. El 80% de las organizaciones encuestadas afirma que su cadena de suministro ha cambiado significativamente durante los dos últimos años, cinco puntos por encima de la media global. Además, el 76% ha creado una oficina o equipo específico para dirigir esa transformación.
La inversión continuará creciendo. Un 66% de las empresas españolas prevé elevar el presupuesto destinado a transformar su cadena de suministro durante los próximos 12 a 18 meses, con un incremento medio previsto del 10,8%. Globalmente, la proporción de organizaciones que espera aumentar esta inversión alcanza el 68%.
Más decisiones para la IA, pero lejos de la autonomía total
El avance de la IA agéntica abre una etapa distinta a la automatización tradicional. Estos sistemas pueden monitorizar señales, analizar riesgos, comparar escenarios y coordinar acciones entre distintas partes de una operación, con capacidad para ejecutar determinados procesos dentro de los límites definidos por la organización.
El 62% de los directivos españoles encuestados considera que, dentro de tres a cinco años, la mayoría de las decisiones de negocio relacionadas con la cadena de suministro serán tomadas por sistemas de IA agéntica. La expectativa de una automatización completa es considerablemente menor: solo el 26% cree que su cadena estará totalmente automatizada en ese mismo horizonte.
La diferencia entre ambos porcentajes delimita el modelo que empieza a configurarse. Delegar decisiones operativas en agentes no implica eliminar la intervención de profesionales, especialmente en procesos afectados por excepciones, requisitos regulatorios, prioridades comerciales contrapuestas o acontecimientos que los modelos no pueden anticipar adecuadamente.
La misma cautela aparece en los datos internacionales. Solo el 25% de las organizaciones espera disponer de cadenas de suministro completamente automatizadas en un plazo de tres a cinco años, frente al 37% que lo esperaba en 2025. Capgemini relaciona este descenso con factores como la complejidad de las decisiones autónomas, la calidad desigual de los datos y la necesidad de gestionar situaciones excepcionales.
Esta evolución también desplaza el papel de los profesionales. En los modelos que plantea el informe, los agentes pueden encargarse de actividades continuas de monitorización, análisis, coordinación y ejecución rutinaria, mientras las personas conservan competencias sobre gobernanza, excepciones, límites de actuación y decisiones de mayor impacto.
La calidad de los datos limita la autonomía de los agentes de IA
El control humano aparece como una de las condiciones fundamentales para extender estos sistemas. En España, el 80% de los directivos considera que las personas deben conservar autoridad para validar las decisiones adoptadas por agentes de IA e intervenir cuando sea necesario.
Otro 74% sostiene que la confianza en las decisiones generadas por estos sistemas dependerá precisamente de esa posibilidad de intervención. El porcentaje está en línea con la tendencia internacional: globalmente, el 84% considera necesario mantener la autoridad humana para validar decisiones y el 80% vincula la confianza en la IA con la capacidad de revisar o modificar sus actuaciones.
La infraestructura de datos introduce otro límite. El 86% de las organizaciones españolas identifica como desafío relevante la imposibilidad de garantizar que los datos sean precisos en el momento en que el agente tiene que decidir.
El problema adquiere especial importancia en cadenas compuestas por proveedores, fabricantes, operadores logísticos y sistemas empresariales diferentes. En el conjunto de la muestra, las compañías declaran disponer de visibilidad sobre una media del 51% de sus proveedores de primer nivel, pero solo del 23% cuando se desciende al segundo nivel de la cadena. Esa falta de visibilidad puede reducir la capacidad de un agente para identificar dependencias o anticipar problemas fuera del perímetro inmediato de la empresa.
La adopción de agentes, por tanto, depende de cuestiones menos visibles que el propio modelo de IA: integración entre sistemas, definiciones comunes de datos, seguridad, gobernanza y mecanismos que determinen qué puede ejecutar automáticamente un agente y cuándo debe escalar una decisión.
España coloca la resiliencia por encima de otras prioridades
La aceleración tecnológica coincide con un cambio en las prioridades de las empresas. El 84% de las organizaciones españolas sitúa la resiliencia como principal prioridad para su cadena de suministro, frente al 73% de la muestra global.
La geopolítica explica parte de ese movimiento. Un 76% de los directivos españoles identifica la inestabilidad geopolítica como un desafío importante y el 80% expresa una elevada preocupación por el impacto adverso de los aranceles de importación y exportación.
La respuesta está llevando la soberanía de la cadena de suministro a la agenda corporativa. El 40% de las empresas españolas ya dispone de una estrategia específica y otro 36% trabaja en su desarrollo. Entre quienes avanzan en esa dirección, el 90% señala como prioridad mejorar la resiliencia, el 80% garantizar capacidad de fabricación y el 78% proteger la soberanía digital y de los datos.
El fenómeno se extiende más allá de España. El 98% de las organizaciones de la muestra global ha abordado ya la soberanía de sus cadenas de suministro en sus consejos de administración, mientras un 44% dispone de una estrategia y otro 43% está desarrollándola.
También la sostenibilidad comienza a relacionarse con la gestión del riesgo operativo. En España, el 66% de las organizaciones afirma que reducir las emisiones y la intensidad energética de su red ha disminuido su exposición a la volatilidad de los precios de los combustibles y a riesgos regulatorios. La ciberseguridad, entretanto, figura entre las principales preocupaciones para el 76% de los ejecutivos españoles a medida que aumentan la digitalización y el uso de IA.
Los resultados españoles deben interpretarse teniendo en cuenta el tamaño de la muestra. La investigación se realizó en julio de 2026 entre 1.000 ejecutivos con cargos de director o superiores de compañías privadas con más de 1.000 millones de dólares de ingresos anuales, repartidas entre 13 países. En España participaron 50 responsables de empresas de productos de consumo, ciencias de la vida, fabricación industrial y aeroespacial y defensa.
Aun con esa limitación, los datos muestran un cambio relevante en la forma en que las grandes organizaciones conciben la automatización de sus operaciones. Las empresas españolas aparecen por delante en la experimentación con agentes de IA, pero sus previsiones dibujan cadenas de suministro donde la autonomía tecnológica estará delimitada por la calidad de los datos, las reglas de gobernanza y la capacidad humana para intervenir. Para las compañías que quieran llevar estos sistemas desde los pilotos hasta operaciones críticas, esas tres capas serán tan determinantes como las capacidades del propio modelo de IA.
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