La implementación de IA agéntica se estanca por falta de procesos en empresas

La inteligencia artificial autónoma, o agéntica, se presenta como la próxima frontera para la industria de la moda global. Promete revolucionar desde el diseño generativo hasta la gestión logística en tiempo real, anticipando tendencias y optimizando cadenas de suministro. Sin embargo, un informe reciente de Celonis, basado en encuestas a más de 1.600 líderes empresariales de múltiples sectores incluido el retail de moda, revela una desconexión preocupante: el 85% de las empresas aspira a implementar sistemas de IA multiagente antes de 2027, pero tres cuartas partes reconocen que sus operaciones actuales no están preparadas para soportarla. Esta brecha entre la ambición y la realidad operativa amenaza con convertir la promesa tecnológica en un ejercicio costoso de pilotos fallidos.

El núcleo del problema radica en la obsolescencia de los procesos subyacentes. Durante años, las casas de moda y los grandes grupos comerciales han tolerado flujos de trabajo fragmentados, donde departamentos como diseño, producción, logística y ventas operan en silos con sistemas que no dialogan entre sí. Esta ineficiencia, antes aceptable en épocas de crecimiento constante, se ha convertido en un obstáculo crítico. La IA agéntica no solo automatiza tareas; requiere un entendimiento profundo y contextual del negocio para tomar decisiones autónomas. Según el estudio, el 82% de los ejecutivos cree que la IA fracasará en ofrecer rentabilidad si no comprende cómo funciona realmente la empresa: desde la definición de KPIs hasta la autoridad decisoria en cada eslabón.

Patrick Thompson, vicepresidente global de transformación de clientes en Celonis, señala que el verdadero reto ya no es teórico. «La pregunta ‘¿funcionará?’ está superada. Ahora es ‘¿por qué no funciona como necesitamos?’. Es un problema estructural, no tecnológico». Solo el 19% de las organizaciones utilice actualmente sistemas multiagente, un reflejo de que la falta de preparación operativa frena la adopción. En moda, donde la velocidad de lanzamiento al mercado (time-to-market) y la gestión de inventario son vitales, procesos desordenados pueden llevar a excesos de stock, rotura de tallas o incapacidad para responder a microtendencias, dilapidando la ventaja competitiva que la IA podría aportar.

La ausencia de un «lenguaje operativo común» es otro muro infranqueable. El conocimiento empresarial —políticas internas,estructura organizativa, matices de la cadena de suministro— suele estar atrapado en departamentos aislados, cada cual con sus propios términos y sistemas. Incorporar IA en este entorno es comparable a introducir un experto en una conversación compleja sin.contexto previo. La inteligencia de procesos emerge aquí como la capa conectiva esencial: un mapa vivo y compartido de cómo opera realmente el negocio, que permite a los agentes de IA actuar con conocimiento de causa y no mediante suposiciones.

Paradójicamente, muchos líderes subestiman la dimensión humana del desafío. El informe muestra que solo el 6% cita la resistencia al cambio como obstáculo principal; los verdaderos bloqueadores son los equipos en silos (54%) y la falta de coordinación interdepartamental (44%). Un contundente 93% de los responsables de operaciones afirma que la optimización de procesos es tan una cuestión de cultura y personas como de herramientas. «Cuando las empresas acuden buscando una solución tecnológica mágica, parte de nuestra labor es hacerles ver que el modelo operativo debe evolucionar paralelamente», explica Thompson. «No se puede acoplar IA a un proceso roto y esperar resultados. La modernización empresarial genuina exige rediseñar la conexión entre equipos, sistemas y decisiones, y la IA solo funciona cuando esa modernización precede».

Para la industria de la moda, esto implica una transformación profunda. No se trata solo de adoptar algoritmos, sino de someter a escrutinio cada etapa: desde la digitalización de prototipos y la trazabilidad de materias primas hasta la sincronización entre e-commerce y tiendas físicas. Empresas que ya han invertido en integrar datos de ventas, inventario y producción en plataformas unificadas —como algunos grandes grupos españoles e internacionales— parten con ventaja. Según el estudio, el 63% de los líderes utiliza la optimización de procesos para gestionar riesgos proactivamente, y el 58% logra una toma de decisiones más rápida. En un sector volátil, marcado por la imprevisibilidad geopolítica y la presión por la sostenibilidad, la agilidad operativa ya no es un lujo, sino una habilidad de supervivencia.

El sector de la supply chain textil es un termómetro: el 66% de sus ejecutivos ve la optimización de procesos como una iniciativa crítica transversal. «Ese cambio de mentalidad es el que debemos catalizar en el resto de la moda», insiste Thompson. «No es trabajo de mantenimiento; es lo que permite moverse rápido cuando el mundo cambia, y hoy el mundo cambia constantemente». La receta es clara: las organizaciones que triunfarán en la era agéntica no serán necesariamente las con la IA más sofisticada, sino las que hayan construido una imagen compartida y precisa de sus operaciones. La inteligencia de procesos es el punto de partida indiscutible. Dominar los procesos, dotar a la IA del contexto que necesita y, solo entonces, desplegarla en áreas donde genere valor real, es el único camino para convertir la ambición en ROI tangible. De lo contrario, la inversión en agentes autónomos quedará como un espejismo tecnológico, un lujo que solo se pueden permitir quienes ya tienen sus casas en orden.