La IA en las adquisiciones en 2027

Introducción

La IA en la adquisición ha superado la fase de experimentación inicial, pero aún no alcanza una transformación a gran escala. La realidad actual es un mercado caracterizado por el dinamismo y una madurez desigual: los líderes de adquisiciones están dando mayor importancia a la IA como prioridad estratégica, ya que se enfrentan a cargas de trabajo cada vez mayores, presupuestos limitados y una presión constante para lograr la reducción de costos, la continuidad del suministro y una mejor gestión de riesgos. Este estudio se basa en una investigación reciente sobre la adopción global de la IA, preferencias de IA integrada, tendencias de inversión en adquisiciones y la opinión de expertos sobre el futuro de las adquisiciones.

Los conocimientos de los expertos incluyen opiniones de ejecutivos de adquisiciones responsables de la estrategia, las operaciones y la transformación en organizaciones farmacéuticas, de atención médica, servicios financieros, tecnología, medios de comunicación y entretenimiento, manufactura, comercio minorista y organizaciones sin fines de lucro (el panel de expertos profesionales) y analistas, asesores y expertos de la industria en adquisición con amplia experiencia en tecnología de adquisiciones, modelos operativos y transformación empresarial (el panel de expertos de la industria). Estos paneles ofrecen información práctica sobre cómo las organizaciones están aplicando la IA actualmente y cómo los líderes esperan que las adquisiciones evolucionen a medida que las capacidades impulsadas por la IA y basadas en agentes avanzan.

Según el estudio anual de la agenda y temas clave de adquisiciones realizado en 2026 por The Hackett Group, las organizaciones de adquisiciones prevén que la carga de trabajo aumente un 8 %, mientras que los presupuestos operativos y el personal disminuyen ligeramente. Esta creciente disparidad entre la demanda empresarial y los recursos disponibles está acelerando el interés en la IA, no simplemente como una iniciativa de innovación, sino como una forma práctica de ampliar la capacidad, mejorar la calidad de las decisiones y mantener el rendimiento ante una presión operativa cada vez más apremiante.

Asimismo, la mayoría de las implementaciones se siguen concentrando en casos de uso específicos de alto valor, como la gestión de contratos, la analítica de gastos, las comparaciones de precios, la información sobre proveedores y el apoyo de los procesos. Gran parte del progreso actual deriva de las capacidades de IA integradas en las plataformas de adquisiciones existentes, ya que hay organizaciones que priorizan mejoras prácticas en materia de productividad, visibilidad y soporte de decisiones por encima de la reinvención total del modelo operativo.

Estas tendencias también ponen de manifiesto en qué ámbitos está cobrando impulso la innovación: la IA integrada en plataformas existentes, los sistemas de apoyo a la toma de decisiones, que están madurando más rápidamente que la ejecución autónoma, y la inteligencia en los procesos, concentrada en las actividades de adquisición con gran volumen de datos. Los modelos más avanzados basados en agentes continúan acaparando la atención, pero la madurez aún es desigual en todo el mercado (Fig. 1).

FIG. 1   Shared foundations: AI in procurement

En los próximos tres a cinco años, es probable que esa base transicione hacia un modelo operativo de adquisiciones más conectado e impulsado por la inteligencia. A medida que la IA asiste cada vez más con el análisis de rutina, la recopilación de información y la ejecución de procesos, se espera que las adquisiciones viren hacia la coordinación de decisiones, el monitoreo continuo de eventos empresariales y la conexión de acciones a lo largo del ciclo de vida de abastecimiento a pago.

La oportunidad a largo plazo no es simplemente aumentar la automatización, sino lograr una función de adquisiciones más proactiva, receptiva y escalable, en la que los profesionales de adquisiciones puedan redirigir sus esfuerzos hacia actividades de mayor valor, como diseñar una estrategia comercial, gestionar relaciones con los proveedores, innovar, colaborar con otros sectores funcionales y tomar decisiones empresariales. En lugar de reducir el personal, el objetivo es ampliar la capacidad de la función para gestionar más complejidad, tomar decisiones mejor fundamentadas y lograr resultados empresariales más contundentes con los mismos recursos o menos.

Si bien muchos de los patrones detrás de la adopción de la IA son parecidos entre las organizaciones de adquisiciones (especialmente el enfoque en la inteligencia integrada, la asistencia para tomar decisiones, la automatización de procesos, la preparación de datos y la gobernanza), el ritmo y la forma de la adopción varían según la geografía y la industria. En las secciones posteriores, se examinará en qué aspectos estos patrones son comunes en los distintos mercados y en cuáles divergen, lo que incluye las diferencias en las intenciones de transformación, las prioridades operativas, las expectativas de gobernanza, la complejidad de los proveedores y las partes interesadas, y la disposición para escalar capacidades más avanzadas basadas en agentes.

En este artículo, se examina ese cambio no solo a través de los patrones de adopción e inversión, sino también mediante las formas de innovación que están ganando terreno, las capacidades que se están desarrollando y las implicaciones que esos patrones tienen para la dirección de las adquisiciones a lo largo del tiempo. También se identifica cómo difieren las prioridades y estrategias entre geografías e industrias, incluidas las siguientes:

•  América del Norte, Europa y Asia-Pacífico

•  Comercio, sector público, atención médica, sector manufacturero e industrial

Parte 1: El papel de la adquisición en una empresa que utiliza la IA

El giro empresarial más amplio hacia la IA ayuda a explicar por qué la evolución de las adquisiciones implica más que agregar nuevas características a las herramientas existentes. Con el marco de la empresa agéntica, se ofrece una forma práctica de entender cómo encaja la IA en la organización en general y por qué es probable que las adquisiciones avancen hacia un modelo operativo más conectado y orientado a la toma de decisiones, en lugar de un conjunto de casos de uso aislados (Fig. 2).

FIG. 2   How procurement fits into an AI-enabled enterprise

En cuanto al aspecto estratégico, la estrategia empresarial y la inteligencia en los procesos ayudan a las organizaciones a identificar prioridades, comprender cómo se realiza el trabajo y determinar oportunidades de creación de valor mediante la IA. Muchas organizaciones establecen centros de excelencia de IA para guiar estas decisiones, coordinar las iniciativas de IA y proporcionar supervisión en materia de gobernanza, riesgo y adopción. Esto es importante para las adquisiciones porque las inversiones en IA tienen más probabilidades de escalar cuando están vinculadas a las prioridades empresariales y tienen una gobernanza clara, en lugar de llevarse a cabo como experimentos separados.

La capa de orquestación agéntica se sitúa entre la estrategia y la ejecución. En este contexto, las capacidades de coordinación de procesos, los agentes de IA, los modelos de dominio y los modelos fundacionales se unen para conectar procesos, sistemas y datos. El enfoque no se posa únicamente en tareas individuales, sino en coordinar actividades y decisiones entre funciones. En el ámbito de las adquisiciones, esto podría significar conectar los procesos de abastecimiento, gestión de proveedores, contratación y compras que, por lo general, abarcan múltiples sistemas y partes interesadas.

Cabe hacer esta distinción porque la oportunidad a largo plazo para las adquisiciones no radica únicamente en automatizar el trabajo, sino en mejorar la forma en que la información, las decisiones y las acciones se suceden a lo largo del ciclo de vida de abastecimiento a pago.

Por debajo de estas capacidades, se encuentran las aplicaciones empresariales, los datos y la infraestructura, que proporcionan los cimientos necesarios para sostener las operaciones impulsadas por IA. En todos los niveles, la gobernanza, las políticas, los estándares, la gestión de datos y la preparación del personal desempeñan un rol importante para determinar si las iniciativas de IA pueden escalar con éxito.

Estos elementos ayudan a explicar por qué el futuro de la IA en las adquisiciones dependerá tanto de la preparación del modelo operativo como de la disponibilidad tecnológica. También ayudan a explicar las prioridades de inversión actuales: las organizaciones están tratando la IA no como una agenda de innovación abstracta, sino como una forma práctica de ayudar con los costos, la continuidad, la gestión de riesgos y mejores decisiones ante limitaciones de recursos.

Parte 2: Lo que hacen hoy los CPO y lo que esperan ver más adelante

Los líderes de adquisiciones no están tratando la IA como una agenda de innovación por separado. Según el “Estudio de la agenda y temas clave de adquisiciones de 2026” realizado por The Hackett Group, la IA se está priorizando cada vez más como un factor cristalizador de los objetivos de adquisiciones de larga data, especialmente la continuidad del suministro y la reducción de costos, que siguen siendo las dos principales prioridades que identifican los líderes de adquisiciones por tercer año consecutivo (Fig. 3). Mejorar la reducción de costos de gasto y garantizar una continuidad del suministro se encuentran de manera constante entre las tres principales prioridades de los equipos de adquisiciones desde 2022. La implementación de tecnología basada en la IA se incluyó en el estudio de 2026 y ocupó el tercer puesto de la lista, lo que pone de relieve el impacto transformador que esta tecnología está empezando a tener en los equipos de adquisiciones.

FIG. 3   Trends in procurement priorities

En el estudio de 2026, la tecnología basada en la IA se ubicó por primera vez entre las principales tendencias de adquisición en el tercer lugar, lo que indica que los líderes de adquisiciones la consideran cada vez más una capacidad fundamental para responder a las constantes presiones empresariales.

Estado de la adopción de las tecnologías basadas en la IA

La adopción ya está bien encauzada, puesto que un 43 % de las organizaciones buscan activamente implementar tecnología basada en la IA a través de proyectos piloto o su uso en fase inicial de producción. El uso se concentra en procesos de alto impacto, como gestionar contratos, comparar precios y analizar el gasto, en los que los grandes volúmenes de datos, el análisis repetitivo y los vínculos directos con las prioridades del negocio hacen que la IA sea especialmente relevante.

Entre las capacidades que más se implementan, encontramos la IA generativa (Gen AI), la IA basada en agentes y el aprendizaje automático. Cabe aclarar que la adopción no se limita a una parte del ciclo de vida de abastecimiento a pago; las organizaciones están aplicando la IA tanto en actividades primarias como secundarias, lo que refuerza su rol como factor cristalizador a nivel empresarial en lugar de ser una solución puntual limitada.

Con estos patrones, se muestra que la adopción de la IA se está integrando en prioridades más amplias de transformación de las adquisiciones, en lugar de perseguirse como una iniciativa independiente. También se explica por qué la tecnología basada en la IA ocupa ahora un lugar entre las tendencias más influyentes que darán forma a las adquisiciones en los próximos cinco años, junto con la adquisición digital, la automatización y los cambiantes requisitos de habilidades.

Esto cobra aún mayor importancia frente a las condiciones operativas proyectadas. Se espera que la carga de trabajo de adquisiciones aumente un 8 % en 2026, incluso cuando tanto el personal como el presupuesto operativo disminuyen ligeramente. Al mismo tiempo, se proyecta que el gasto tecnológico crezca un 6.1 %, ligeramente por encima del crecimiento del 5.6 % proyectado para 2025, lo que refleja la necesidad de subsanar la falta de productividad y eficiencia.

A partir de estos hallazgos, se evidencia que el interés de las adquisiciones en la IA está fundamentado tanto en la necesidad operativa como en el interés por la tecnología emergente. Los líderes recurren a la IA para ayudar a que la función pueda absorber más trabajo, mantener el rendimiento y mejorar las decisiones ante restricciones de recursos más apremiantes.

Las organizaciones también demuestran una clara preferencia por la IA integrada en las herramientas existentes, pues un 69 % favorece este enfoque frente a las soluciones que se desarrollan a medida o de cero. Esto sugiere que la integración, la continuidad y la facilidad de adopción siguen siendo más importantes que la búsqueda de paquetes tecnológicos completamente nuevos.

Esa preferencia también da cuenta de una dinámica de mercado más amplia en la que los líderes de adquisiciones están priorizando la innovación integrada que mejora la visibilidad, las decisiones y la ejecución de procesos por encima de formas de reinvención más vanguardistas.

El porcentaje de organizaciones que buscan activamente tecnologías basadas en la IA casi se ha duplicado desde 2025, lo que refuerza la idea de que los líderes de adquisiciones están yendo más allá de la experimentación y centrándose en resultados escalables.

Este aumento también sugiere que el mercado está pasando de la actividad piloto hacia una escala selectiva con un mayor interés en capacidades más avanzadas y un enfoque continuo en el valor medible.

Part 3: What technology providers are building

Parte 3: Lo que están desarrollando los proveedores de tecnología

En todo el mercado de tecnología de adquisiciones, los proveedores responden a las prioridades de adquisiciones no reinventando la función de la noche a la mañana, sino integrando la IA en los procesos, las decisiones y los entornos de datos en los que las organizaciones ya están buscando valor. Esto sucede a través de dos enfoques principales: la mayoría de los proveedores están sumando capacidades basadas en IA y agentes a las soluciones de adquisición establecidas, mientras que un grupo más pequeño está construyendo plataformas centradas en IA desde cero.

La actividad actual de los proveedores apunta a un mercado centrado en la asistencia integrada, el soporte de procesos y la toma de decisiones basada en datos. Están empezando a surgir modelos más avanzados basados en agentes, pero la mayoría de los proveedores aún se centran en el soporte de ejecución y de decisiones dentro de los entornos de adquisición existentes.

Los esfuerzos de desarrollo actuales están motivados por la asistencia integrada, la automatización y los análisis

La mayor parte de la actividad de desarrollo actualmente se concentra en tres áreas:

1.  Soporte al usuario a través de asistentes integrados e interfaces conversacionales que ayudan a los usuarios a acceder a información, recorrer los procesos y realizar tareas de manera más eficiente.

2.  Automatización de procesos, en la que la IA se está integrando en los procesos operativos para reducir el esfuerzo manual y optimizar las actividades cotidianas.

3.  Analítica, en la que la IA está ayudando a las organizaciones a identificar patrones, riesgos, anomalías y oportunidades en torno a los datos de adquisición.

Estas capacidades representan las principales formas en que los proveedores están incorporando la IA en las soluciones de adquisición actuales. En lugar de cambiar fundamentalmente los procesos de adquisición, la mayoría de los esfuerzos de desarrollo actuales buscan mejorar la productividad, respaldar la toma de decisiones y simplificar los procesos existentes.

Capacidades basadas en agentes con desarrollo dispar

Aunque los agentes son uno de los temas más debatidos en el mercado de tecnología de adquisiciones, el desarrollo de las capacidades agénticas aún varía significativamente. Los agentes básicos, como los asistentes conversacionales y los asistentes integrados, son cada vez más comunes. Las capacidades más avanzadas, incluidos los agentes configurables, los diseñadores de procesos, la coordinación de múltiples agentes y los niveles más altos de automatización de procesos, siguen siendo subdesarrolladas y aún no están ampliamente implementadas. Esta distinción pone de manifiesto la diferencia entre la IA que asiste a los usuarios en actividades específicas y la IA más agéntica que puede coordinar acciones en múltiples procesos con una participación humana limitada. Si bien la actividad de desarrollo en esta área continúa creciendo, la implementación más amplia de modelos operativos agénticos más avanzados aún se encuentra en una etapa inicial.

Los esfuerzos de desarrollo se concentran en áreas de adquisiciones con altos volúmenes de datos

Los esfuerzos de desarrollo de los proveedores se concentran actualmente en áreas de adquisiciones que dependen en gran medida de cuantiosos volúmenes de datos y análisis continuos. La mayor parte de la actividad se concentra en la analítica de gastos, la gestión de proveedores y la gestión de riesgos.

También se registra una actividad significativa en abastecimiento, adquisición electrónica, gestión de solicitudes y orquestación, y cuentas por pagar. En estas áreas, los proveedores están incorporando inteligencia directamente en los procesos operativos para mejorar la visibilidad, respaldar la ejecución y reducir el esfuerzo manual.

Si bien los modelos operativos más independientes siguen captando una atención considerable, la mayoría de los esfuerzos actuales se siguen centrando en mejorar los procesos de adquisición existentes y las experiencias de los usuarios, en lugar de articular operaciones de adquisición completamente autodirigidas.

Aun así, el mercado se mantiene en una fase en la que la mayor parte del desarrollo de la IA se centra en el soporte de ejecución y de decisiones, en lugar de buscar operaciones de adquisición completamente autónomas.

En conjunto, estos patrones sugieren un mercado que avanza por etapas: el soporte integrado se está escalando ahora, están surgiendo agentes más configurables y con procesos cruzados y los modelos operativos autónomos más amplios siguen siendo una posibilidad a más largo plazo, vinculada a una mayor solidez en materia de datos, gobernanza y coordinación.

Part 4: Geographic and industry considerations

Parte 4: Consideraciones geográficas y sectoriales

Los patrones de los proveedores indicados en la Parte 3 no se dan de manera uniforme en todo el mercado. Las diferencias regionales en cuanto a las prioridades de los compradores y el nivel de desarrollo de los proveedores ayudan a explicar en qué parte las soluciones avanzan más rápido y a qué dilemas se enfrentan con mayor probabilidad las organizaciones.

En la práctica, esto significa que la IA en las adquisiciones no sigue un único proceso madurativo. El avance de la innovación es diferente por regiones y sectores según las prioridades estratégicas, las expectativas de gobernanza y la disposición operativa.

Prioridades mundiales de la IA en las adquisiciones

América del Norte

Según el “Estudio de la agenda y temas clave de adquisiciones de 2026” realizado por The Hackett Group, los CPO de América del Norte poseen una agenda más orientada a la transformación que el promedio mundial. La prioridad de “implementar tecnología basada en la IA” asciende al puesto número uno en la región, mientras que “transformar el modelo operativo” también ocupa un rango más alto que a nivel mundial. Las típicas prioridades centradas en costos son menos prominentes en cierta medida y la prioridad de “mejorar la propuesta de valor de adquisiciones para crear un diferenciador competitivo para la empresa” emerge como una prioridad regional distintiva. En general, estos resultados sugieren que las organizaciones de adquisición de América del Norte están utilizando la IA no solo para mejorar la ejecución, sino también para posicionar a la adquisición como una función más estratégica y basada en la tecnología.

El panorama de los proveedores en América del Norte refleja esas prioridades. Los proveedores de la región muestran la mayor concentración de capacidades de IA activas en áreas analíticas, generativas y basadas en agentes, lo que indica un mercado más desarrollado y orientado a la innovación que en otras regiones. Los proveedores también tienden a utilizar una combinación más abarcativa de modelos de implementación y asociaciones de ecosistemas, lo que favorece una expansión más rápida de características, pero puede introducir precios más variables, incluido un mayor uso de modelos basados en el consumo y el volumen. Como resultado, hay un mercado moldeado por ambiciones de transformación, una gran inversión en capacidades y un enfoque más centrado en la creación de valor estratégico que en la eficiencia gradual por sí sola.

Puntos clave

•  La IA se considera cada vez más un diferenciador estratégico en lugar de solo una capacidad operativa.

•  Las organizaciones tienen más predisposición a evaluar arquitecturas de IA emergentes y modelos operativos basados en agentes.

•  Los líderes de adquisiciones deben evaluar a los proveedores no solo teniendo en cuenta la funcionalidad actual, sino también considerando la ejecución de su estrategia de IA a largo plazo.

Europa

Según el “Estudio de la agenda y temas clave de adquisiciones de 2026” realizado por The Hackett Group, los CPO europeos tienen una agenda más centrada en la colaboración y las partes interesadas que el promedio global. La prioridad de “mejorar el centrismo en las partes interesadas (p. ej., socios comerciales internos y proveedores)” asciende al segundo puesto en la región a pesar de no aparecer entre los primeros diez a nivel mundial, mientras que la prioridad de “implementar tecnologías basadas en la IA” ocupa el cuarto lugar. Este patrón sugiere que las organizaciones de adquisiciones europeas buscan en la IA no solo mejorar la eficiencia, sino también reforzar la coordinación, la comunicación y el servicio entre las partes interesadas internas y externas.

Los proveedores europeos reflejan una tendencia similar. Estos muestran una cobertura relativamente desarrollada en automatización de procesos y en IA basada en agentes, predictiva y generativa, pero el rasgo más distintivo es un enfoque estructurado y orientado al negocio en materia de gobernanza e implementación. En comparación con otras regiones, los proveedores europeos enfatizan con mayor frecuencia controles como mecanismos de inclusión y exclusión voluntaria, segregación de datos de clientes y avances hacia estándares formales de gobernanza de IA. En general, esto sugiere un mercado donde la coordinación, el soporte de los procesos y la disciplina de la gobernanza tienen más peso que la expansión rápida de las características de IA independientes.

Puntos clave

•  La gobernanza y los controles empresariales siguen siendo criterios de evaluación centrales para la adopción de la IA.

•  Se espera que las inversiones en IA refuercen la colaboración, el cumplimiento normativo y la coordinación empresarial.

•  Las organizaciones deben priorizar la explicabilidad, las prácticas de IA responsables y la integración a nivel empresarial.

Asia-Pacífico

Los CPO de Asia-Pacífico que participaron del “Estudio de la agenda y temas clave de adquisiciones en 2026” muestran una agenda operativamente más equilibrada que el promedio global. La prioridad de “mejorar la reducción de costos de gastos” asciende al primer lugar en la región, mientras que “implementar tecnologías basadas en la IA” se mantiene entre las tres principales prioridades. “Mejorar las relaciones con los proveedores” e “integrar la sustentabilidad” también se destacan como prioridades regionales. Estos hallazgos indican que las organizaciones de adquisiciones de Asia-Pacífico consideran la IA como un factor práctico que favorece la rentabilidad, la colaboración con los proveedores y la innovación específica, más que como un amplio programa de transformación.

Los proveedores en Asia-Pacífico están respondiendo con una combinación de características de IA prácticas e integradas, así como con inversiones selectivas en una coordinación de procesos más avanzada. La región presenta una mayor presencia de soluciones totalmente centradas en la IA, lo que sugiere que algunos proveedores están preparándose para un modelo operativo futuro más rediseñado; sin embargo, la aceptación generalizada de la IA predictiva y generativa sigue estando por debajo de los niveles observados en Norteamérica y Europa. El perfil general se centra en la ejecución práctica, el valor orientado a los proveedores y la innovación selectiva, en lugar de una transformación general.

Puntos clave

•  Las inversiones en IA siguen estrechamente vinculadas a resultados operativos medibles.

•  Las organizaciones prefieren capacidades prácticas e integradas que mejoren la ejecución por encima de las iniciativas de transformación general.

•  Los líderes de adquisiciones deben priorizar los casos de uso de IA que mejoren el rendimiento en materia de costos, colaboración con proveedores y resiliencia operativa.

Sector comercial general

En el “Estudio de la agenda y temas clave de adquisiciones en 2026”, los proveedores que prestan servicios principalmente a la industria comercial general muestran un enfoque más práctico y centrado en la ejecución en cuanto a la adopción de la IA que el panorama general de proveedores. Estos ponen un énfasis ligeramente mayor en la automatización de procesos (37 % en producción frente al 33 %), así como en las capacidades de IA conversacional, analítica y generativa. Cuando se les pidió priorizar las iniciativas de mejora de soluciones, los proveedores de este sector también estaban más enfocados en el impacto operativo a corto plazo que en esfuerzos de innovación más avanzados.

El panel de expertos profesionales de The Hackett Group (consultar Parte 7) añade una importante perspectiva profesional a este segmento. Las organizaciones suelen verse limitadas a raíz de desafíos fundamentales que restringen hasta dónde pueden escalar la IA. Los líderes de adquisiciones hacen hincapié constantemente en la necesidad de obtener datos más limpios y estándares más sólidos antes de ampliar el uso, lo que señala que la mala calidad de los datos y los procesos inconsistentes se verán amplificados, no resueltos, por las herramientas más avanzadas.

Perspectiva profesional

Existe una experimentación activa con casos de uso como la revisión de contratos, la clasificación del gasto y los copilotos internos, pero la adopción suele estar limitada por la gobernanza, el control informático y la dificultad de escalar soluciones en toda la empresa. Como señaló un profesional, “las limitaciones actuales pueden dificultar poner herramientas útiles en manos de un amplio conjunto de usuarios a pesar del claro valor que aportan”.

Las organizaciones de adquisiciones del sector comercial general parecen estar progresando de manera constante en la adopción de IA, mientras se mantienen enfocadas en sentar las bases y hacer una implementación controlada. El interés en capacidades más avanzadas se ve contrarrestado por el énfasis continuo en la integridad de los datos, la gobernanza y la preparación del personal antes de que se produzca una transformación general.

Los proveedores que prestan servicios a este segmento parecen estar respondiendo de manera similar, pues priorizan capacidades prácticas e integradas, controles de gobernanza más sólidos y mejoras incrementales que pueden adoptarse dentro de las restricciones de los procesos y los datos existentes.

Puntos clave

•  La adopción de la IA en el sector comercial avanza mediante casos de uso prácticos e integrados, en lugar de reinventar el modelo operativo a fondo.

•  Preparar los cimientos sigue siendo la principal restricción, puesto que la calidad de los datos, los estándares de los procesos, la gobernanza y los controles informáticos determinan hasta qué punto las organizaciones pueden escalar la IA.

•  Los líderes de adquisiciones deben priorizar una implementación controlada en áreas como la revisión de contratos, la clasificación del gasto, los copilotos internos y el soporte de los procesos antes de buscar capacidades más autónomas.

Sector público general

En el “Estudio de la agenda y temas clave de adquisiciones en 2026”, las organizaciones del sector público muestran un enfoque más estructurado y orientado a la gobernanza en la adopción de la IA que el panorama general de proveedores. Los proveedores que colaboran con este segmento reportan una implementación universal de capacidades de IA básicas, incluida la generación de contenido, IA conversacional, la analítica y la automatización de procesos, pero tienen un desarrollo significativamente inferior en áreas más avanzadas como IA predictiva y sistemas agénticos. Esto sugiere que, si bien la funcionalidad básica de la IA es ampliamente esperada e integrada, la adopción en el sector público sigue siendo más cautelosa cuando hablamos de capacidades de mayor autonomía o de apoyo a la toma de decisiones.

Esta actitud cautelosa se ve reforzada por un fuerte énfasis en los marcos de gobernanza, cumplimiento y control. Los proveedores del sector público muestran niveles más altos de límites formales, que se evidencia con un 100 % que reporta el uso de anonimización, controles de inclusión y exclusión voluntarias y segregación de datos de clientes. En comparación con otras industrias, en las que la experimentación y la rapidez para generar valor pueden ser prioritarias, el sector público demuestra un enfoque más deliberado y centrado en la gestión de riesgos, la alineación de las políticas y la preparación del negocio.

El panel de expertos profesionales de The Hackett Group refuerza esta perspectiva desde el lado de los profesionales. Los líderes del sector público recalcan la importancia del pensamiento crítico, la gobernanza y la supervisión humana. Además, señalan que la IA es más eficaz como herramienta de apoyo más que herramienta para tomar decisiones, especialmente al considerar los riesgos de sesgo, dependencia excesiva y capacidades en constante evolución. Estos también señalan que la preparación organizacional, no solo el nivel de desarrollo tecnológico, es la principal limitación, lo que pone de relieve la necesidad de planificar con anticipación y garantizar que los equipos cuenten con las habilidades y los marcos necesarios para usar la IA de manera responsable antes de escalar su adopción.

Los hallazgos del sector público indican un camino disciplinado y consciente del riesgo hacia la adopción de la IA. Las capacidades básicas de IA están ampliamente implementadas, pero el énfasis sigue estando en la gobernanza, el cumplimiento y la habilitación controlada. Es probable que las capacidades más avanzadas, autónomas o de mayor independencia solo se incorporen una vez que las organizaciones tengan suficiente confianza, establezcan medidas de supervisión y cuenten con un buen nivel de desarrollo operativo.

Puntos clave

•  Es probable que la adopción de la IA en el sector público siga siendo liderada por la gobernanza, con un fuerte énfasis en el cumplimiento, la alineación con respecto a las políticas, la explicabilidad y la supervisión humana.

•  Las capacidades básicas de IA son cada vez más previsibles, pero los casos de uso de mayor autonomía escalarán más lentamente hasta que la confianza, los controles y la preparación organizacional lleguen a cierto estado de maduración.

•  Los líderes de adquisiciones deben tratar la IA principalmente como una herramienta de apoyo para la toma de decisiones y asegurarse de que el pensamiento crítico, la responsabilidad y los controles de riesgos sigan siendo fundamentales en la adopción de esta tecnología.

Sector de atención médica

En el “Estudio de proveedores de soluciones de IA de 2026” realizado por The Hackett Group®: tendencias, capacidades e información estratégica”, el sector de atención médica se destaca como una de las industrias con los perfiles de capacidades de IA más completos. Los proveedores representados en este segmento cubren todos los principales tipos de capacidades de IA, incluida la automatización de procesos, el análisis predictivo, el soporte de razonamiento avanzado y la IA generativa, lo que indica una gran inversión en múltiples áreas relacionadas con la implementación de la IA. En comparación con otras industrias contempladas en el estudio, el sector de atención médica muestra un perfil de capacidades particularmente equilibrado que abarca casos de uso tanto operativos como de apoyo a la toma de decisiones. Esto sugiere una implementación considerable de la IA en las adquisiciones y los procesos empresariales relacionados, más que una concentración en un conjunto limitado de casos de uso.

En el panel de expertos profesionales de The Hackett Group, se proporciona un contexto importante para interpretar este nivel de desarrollo. Los líderes de adquisiciones en el sector de atención médica enfatizan que incluso los casos de uso avanzados de IA dependen en gran medida de datos fundamentales, capacitación y supervisión humana. Por ejemplo, en aplicaciones como la clasificación de categorías mediante IA aún se requiere una extensa preparación de los datos, capacitación continua y revisión humana para lograr una precisión significativa. Los líderes también destacan que no existe una solución única y que la IA debe integrarse en capas mediante herramientas cotidianas, soluciones puntuales y plataformas más grandes, lo que subraya la complejidad de la implementación en el mundo real.

Perspectiva profesional

Los resultados del sector de atención médica sugieren un segmento que lidera el desarrollo de capacidades de IA, en el que hay proveedores que ofrecen plataformas altamente avanzadas y una amplia cobertura funcional. Al mismo tiempo, aprovechar el valor que ofrecen esas capacidades aún requiere una inversión considerable en la calidad de los datos, en la mejora de la gobernanza y en la supervisión humana continua. Por lo tanto, el sector de atención médica se destaca como un segmento de vanguardia en términos de preparación para la IA, al tiempo que ilustra la complejidad operativa que implica convertir capacidades avanzadas en resultados empresariales consistentes.

Puntos clave

•  El sector de atención médica muestra uno de los perfiles de capacidades de IA más amplios, con un gran potencial en la automatización de procesos, la analítica, el soporte de razonamiento avanzado y la IA generativa.

•  La obtención de valor dependerá de una inversión significativa en calidad de datos, capacitación, gobernanza y revisión humana, incluso cuando las capacidades de los proveedores parezcan desarrolladas.

•  Los líderes de adquisiciones deben esperar que la IA se integre en capas a través de plataformas, soluciones puntuales y herramientas cotidianas, en vez de que se entregue a través de una arquitectura de solución única.

Sector manufacturero e industrial

En el “Estudio de proveedores de soluciones de IA de 2026”, los proveedores del sector manufacturero e industrial muestran un perfil de IA pragmático y orientado a las operaciones, centrado en la automatización de procesos, capacidades conversacionales y analíticas, con una adopción más selectiva de funcionalidades predictivas y agénticas. Sus prioridades de desarrollo enfatizan la eficiencia de los procesos, la mejora de los datos y el respaldo de la toma de decisiones en áreas clave como el abastecimiento, la gestión de proveedores y las operaciones, en lugar de pensar en una transformación amplia. Esto se respalda con una estrategia de arquitectura híbrida que combina modelos de terceros, marcos de las mejores soluciones, API propias y plataformas componibles para adaptarse a entornos de fabricación complejos, mientras que los modelos de IA empresarial más completamente orquestados siguen siendo menos habituales. La madurez en materia de gobernanza también sigue evolucionando: la mayoría de los proveedores recurren a un soporte parcial o basado en la configuración para las capas estratégicas y de agentes, y la adopción de marcos formales de gobernanza de la IA es aún limitada, lo que refuerza una trayectoria gradual hacia la implementación de la IA, impulsada por casos de uso.

La opinión de los profesionales del panel de expertos de The Hackett Group refuerza esta interpretación al destacar los desafíos operativos y de gobernanza asociados con la escalabilidad de la IA en el ámbito manufacturero. Los líderes subrayan la necesidad de ejecutar pruebas piloto tanto con herramientas basadas en la IA como con herramientas tradicionales. También entienden que hay que comparar los resultados antes de comprometerse con una implementación más general, lo que refleja un enfoque cauteloso de prueba y aprendizaje para la adopción. También se pone un gran énfasis en la estandarización de datos y taxonomías, la incorporación de proveedores y el diseño de procesos fundamentales como requisitos previos para el uso efectivo de la IA. En este sentido, los líderes señalan que depender de la IA de antemano sin estos elementos puede aumentar los tiempos y los costos en vez de la eficiencia. Además, las dudas sobre la gobernanza, la coherencia y la dependencia excesiva de los resultados de la IA siguen siendo prominentes, por lo que las organizaciones trabajan activamente para equilibrar la automatización con la supervisión humana.

En conjunto, estos resultados sugieren que las organizaciones de adquisiciones en el sector manufacturero e industrial están avanzando en la adopción de la IA a través de una estrategia deliberada centrada en las operaciones. En lugar de buscar una gran transformación en materia de IA a nivel empresarial, el enfoque sigue siendo integrar la IA en los procesos centrales para impulsar la eficiencia, mejorar la calidad de los datos y mejorar el respaldo de la toma de decisiones, mientras se gestionan cuidadosamente los riesgos mediante pruebas piloto, el desarrollo de la gobernanza y la validación continua.

En conclusión, estas diferencias sugieren que la innovación en materia de IA para las adquisiciones se está desarrollando desde múltiples caminos en lugar de una única vía. Algunos mercados avanzan hacia una transformación más amplia, mientras que otros progresan a través de modelos liderados por la gobernanza o enfocados en las operaciones.

Puntos clave

•  La adopción de la IA en el sector manufacturero e industrial avanza a través de un modelo centrado en las operaciones con un enfoque en la eficiencia, el mejoramiento de los datos, el abastecimiento, la gestión proveedores y el respaldo de la toma de decisiones.

•  Escalar la IA requerirá ejecutar pruebas piloto exigentes, estandarizar taxonomías, prepararse para la incorporación de los proveedores y hacer validaciones continuas frente a enfoques tradicionales.

•  Los líderes de adquisiciones deben equilibrar la automatización con la supervisión humana y utilizar la IA para fortalecer los procesos centrales antes de avanzar hacia modelos de orquestación más amplios o modelos agénticos.

Part 5: What this means for procurement in the next 3-5 years

Parte 5: Qué significa esto para las adquisiciónes en los próximos 3 a 5 años

Los patrones identificados en las partes 1 a 4 apuntan a una dirección clara: a medida que la IA absorbe las tareas de ejecución rutinaria, las adquisiciones se vuelven más conectadas, más proactivas y más dependientes del criterio humano, las relaciones y la experiencia comercial.

Durante los próximos tres a cinco años, es probable que esta evolución se vea afectada por las crecientes demandas empresariales, los recursos limitados, la madurez cada vez mayor de las tecnologías basadas en la IA y la necesidad de aplicar diferentes niveles de inteligencia en los puntos que aporten mayor valor al negocio, sin dejar de ser económicamente sustentables.

Uno de los cambios más significativos es el paso de la ejecución de procesos hacia el respaldo de la toma de decisiones y la coordinación. Muchas de las capacidades de IA que ganan terreno en la actualidad se centran en actividades como el análisis de gastos, el monitoreo de proveedores, la revisión de contratos y la automatización de procesos. Si bien estos casos de uso a menudo comienzan mejorando la eficiencia, también crean oportunidades para que los equipos de adquisiciones dediquen menos tiempo a recopilar información y realizar tareas administrativas y, en cambio, se aboquen más a evaluar opciones, gestionar excepciones, asistir a las partes interesadas y aplicar un criterio empresarial razonable.

Es probable que la adquisición también se vuelva más proactiva y continua. El uso creciente de la analítica, el aprendizaje automático y las capacidades basadas en agentes permite a las organizaciones monitorear continuamente el gasto, los proveedores, los contratos y las señales de riesgo. A medida que estas capacidades se desarrollan, los equipos de adquisiciones pueden identificar problemas, oportunidades y tendencias emergentes con mayor anticipación, lo que les permite responder más rápidamente y tomar decisiones mejor fundamentadas.

Una forma útil de interpretar este cambio es a través de tres horizontes. Por lo pronto, es probable que los asistentes integrados, la analítica y el soporte de procesos se expandan aún más. Luego, seguirán las capacidades de orquestación más amplias y agentes más configurables. En el largo plazo, si los datos, la gobernanza y los modelos operativos maduran lo suficiente, las adquisiciones podrían avanzar hacia una ejecución de mayor autonomía.

La posible evolución de las adquisiciones impulsadas por IA

Actualidad:

Rol principal de la IA: asistencia integrada y soporte de procesos

Foco de las adquisiciones: productividad, visibilidad y apoyo para la ejecución

Rol humano: ejecutar procesos y tomar decisiones clave

Economía operativa de la IA: menor costo operativo; optimizado para la ejecución operativa de alto volumen

Emergente:

Rol principal de la IA: orquestación entre procesos y agentes configurables

Foco de las adquisiciones: apoyo en la toma de decisiones, la coordinación y el monitoreo continuo

Rol humano: gestionar excepciones, coordinar funciones y aplicar criterio empresarial

Economía operativa de la IA: costo operativo equilibrado con mayor calidad de decisiones y valor empresarial

Mayor plazo:

Rol principal de la IA: ejecución con mayor autonomía

Foco de las adquisiciones: modelo operativo conectado e impulsado por inteligencia

Rol humano: gestionar resultados, fortalecer relaciones con proveedores y proporcionar liderazgo estratégico y comercial

Economía operativa de la IA: mayor costo operativo justificado por un mayor impacto empresarial estratégico en todo el negocio

Fuente: The Hackett Group®

Otro cambio importante es la creciente conexión entre procesos que por costumbre se han operado de forma independiente. A medida que las capacidades de coordinación de los procesos maduran y la inteligencia se integra en todo el ciclo de vida de abastecimiento a pago, la información y las acciones pueden moverse de manera más fluida entre las áreas de adquisiciones. En muchos casos, la mayor oportunidad proviene de la capacidad de coordinar procesos, datos y decisiones en dinámicas que anteriormente estaban desconectadas.

La próxima fase de transformación de las adquisiciones puede definirse menos por características aisladas de IA y más por un modelo operativo conectado a lo largo del ciclo de abastecimiento a pago. En lugar de evaluar la IA como un conjunto de capacidades individuales, los líderes de adquisiciones necesitarán evaluar cada vez más cómo las tecnologías funcionan conjuntamente en los procesos, los datos y la toma de decisiones. Esto hace que el debate pase de las características individuales al modelo operativo necesario para respaldar una adquisición conectada e impulsada por la inteligencia.

Por lo tanto, la siguiente cuestión práctica no se centra tanto en si la IA es importante, sino más bien en cómo las organizaciones van a desarrollar las capacidades, la arquitectura, la gobernanza y el modelo operativo necesarios para respaldar esa evolución.

Parte 6: Cómo las organizaciones abordarán la decisión de crear o comprar

Ese cambio hacia un modelo operativo más conectado es la razón por la que el debate entre crear o comprar es importante. A medida que el uso de la IA en las adquisiciones avanza, la pregunta central no es simplemente de dónde proviene una capacidad, sino qué tan bien respalda la integración, la gobernanza y la coordinación en el modelo operativo más amplio. La mayoría de las organizaciones seguirán recurriendo a proveedores para obtener capacidades básicas de IA, ya que el mercado sigue estando dominado por plataformas SaaS consolidadas que incorporan IA, en lugar de soluciones totalmente nuevas centradas en la IA.

Esto refuerza un trayecto de adopción gradual para la mayoría de las empresas. También se alinea con las preferencias más amplias del mercado. Como se señaló anteriormente, el 69 % de las organizaciones prefieren la IA integrada en los sistemas existentes frente a las soluciones nativas de IA o desarrolladas a medida, lo que sugiere que los líderes de adquisiciones valoran la integración, la continuidad y la facilidad de implementación por encima de los enfoques totalmente personalizados.

El desarrollo interno tiene sentido en un conjunto más reducido de casos: cuando el requisito es muy específico, se impulsa desde adentro o se diferencia con claridad. Esto limita el desarrollo interno a las organizaciones que cuentan con los datos, las habilidades y el soporte operativo necesarios para entrenar, mantener y gestionar agentes internos con el transcurso del tiempo.

Para muchas organizaciones, la dirección más probable no es el desarrollo puro ni la compra total, sino un modelo híbrido. Las soluciones de IA empresarial se ensamblan cada vez más a partir de múltiples componentes, incluidas aplicaciones de proveedores, modelos de IA, plataformas en la nube y tecnologías de orquestación. Esto significa que las organizaciones recurrirán a las plataformas de proveedores para obtener capacidades básicas como la ejecución de procesos, la analítica, la visibilidad de riesgos y el soporte de abastecimiento a pago, y luego añadirán capas internas en las que los requisitos específicos de la empresa, el respaldo de la toma de decisiones o la coordinación entre sistemas son más importantes.

Esto también refleja una tendencia más amplia del mercado: la IA en las adquisiciones se está volviendo más modular y constitutiva. Los modelos híbridos no son tanto un compromiso temporal, sino una respuesta práctica a cómo está evolucionando el mercado.

La arquitectura del proveedor desempeñará un rol más importante en estas decisiones. La arquitectura subyacente afecta la profundidad con la que la IA puede conectarse a los datos empresariales, los procesos y la coordinación entre ellos, así como la flexibilidad que una organización puede mantener a lo largo del tiempo. La IA integrada dentro de una plataforma existente puede ser la opción adecuada cuando el objetivo es una mejora gradual con menor disrupción, pero cuando la arquitectura se limita a características aisladas, las organizaciones pueden seguir necesitando capas internas de coordinación, memoria o respaldo de la toma de decisiones en torno a la solución del proveedor.

En los próximos tres a cinco años, la mayoría de las organizaciones probablemente dependerán de los proveedores para obtener las capacidades básicas de IA en el área de adquisiciones. En la práctica, la decisión más relevante tenderá a ser si comprar u optar por una solución híbrida, ya que incluso las soluciones internas suelen depender de plataformas externas, modelos o marcos de desarrollo.

El panel de expertos profesionales y el panel de expertos de la industria de The Hackett Group® refuerzan esa conclusión. En ambas discusiones, los participantes enfatizaron que la próxima fase de la IA en las adquisiciones no estará determinada por el acceso a la tecnología en sí, sino por cómo las organizaciones adaptan el trabajo, la gobernanza y las estructuras de decisión a su alrededor.

Parte 7: Panel de expertos: lo que los líderes esperan a continuación

En esta sección, se abordan las discusiones de las dos sesiones del panel de expertos realizadas como parte de esta investigación: el panel de expertos profesionales y el panel de expertos de la industria.

Los debates apuntan a que la próxima fase de adopción de la IA podría depender menos de la ampliación del acceso a las capacidades de la IA y más de cómo las organizaciones adapten sus modelos operativos para utilizarlas de forma eficaz. Los participantes identificaron muchos ejemplos actuales de creación de valor a partir de la IA, pero el debate volvió repetidamente a girar en torno a la gobernanza, la gestión del conocimiento, la preparación del personal, el diseño organizacional y el cambiante rol de los profesionales de adquisiciones. El mayor desafío de la IA puede no ser solo la implementación, sino el rediseño del trabajo, las decisiones y la responsabilidad en torno a sistemas más avanzados.

Los debates del panel también ayudan a distinguir los avances que se están produciendo actualmente de aquellas áreas que aún no han alcanzado la madurez. En el panel, se apuntó a un mercado que va más allá de la experimentación, pero que aún no avanza hacia una transformación autónoma amplia.

Hoy en día, la mayoría de las iniciativas de IA están enfocadas en mejorar los procesos existentes mediante casos de uso como la clasificación del gasto, el monitoreo del riesgo de proveedores, el análisis de contratos, el apoyo para el abastecimiento, la automatización de procesos y el enriquecimiento de datos. Estos esfuerzos están generando un valor medible y ayudando a las organizaciones dedicadas a las adquisiciones a manejar cargas de trabajo cada vez más grandes con recursos limitados.

Varios participantes vislumbraron un futuro en el que los agentes de IA monitorean continuamente los mercados de suministros, coordinan actividades entre equipos, respaldan la toma decisiones a diario y alcanzan niveles más altos de ejecución autónoma. Si estas capacidades logran desarrollarse, los profesionales de adquisiciones pueden dedicar menos tiempo a ejecutar procesos y más tiempo a manejar resultados, administrar excepciones, mantener las relaciones con los proveedores y tomar decisiones de negocio.

Si ese cambio se produce, la importancia de la IA en el área de las adquisiciones no estará solamente en las herramientas. El cambio también afectará el diseño de roles, los derechos de decisión y la forma en que la función de adquisiciones equilibra la automatización con el criterio humano.

A medida que las capacidades de IA se vuelven más accesibles, la ventaja competitiva puede depender menos del acceso a los modelos y más de la capacidad de una organización para estructurar, regular y aplicar el conocimiento empresarial de manera efectiva.

Sin embargo, ambos paneles plantearon una pregunta más fundamental: ¿el futuro de la IA consiste en simplemente mejorar los procesos de adquisiciones? o ¿podría eventualmente cambiar la forma en que el trabajo de adquisiciones se organiza y se lleva a cabo? Varios participantes señalaron que algunas actividades que actualmente se consideran estratégicas con el tiempo pueden dejar de ser una responsabilidad exclusivamente humana.

Varios expertos también sugirieron que la IA puede cambiar gradualmente la forma en que las organizaciones definen el rendimiento. Si bien la función de adquisiciones históricamente ha hecho énfasis en el costo, el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos, el éxito futuro puede depender cada vez más de la capacidad de detectar, evaluar y responder con mayor rapidez a las condiciones comerciales cambiantes.

Los paneles sugieren que el desafío más significativo tal vez no sea adoptar la IA, sino preparar a los profesionales de adquisiciones para operar de manera eficaz junto a sistemas cada vez más avanzados. Aun así, es poco probable que el ritmo y la forma de esa evolución se den de manera uniforme en todo el mercado.

Parte 8: Consideraciones estratégicas para los profesionales de adquisiciones

La principal conclusión de esta investigación es que los líderes de adquisiciones deben tratar la IA como una decisión de modelo operativo, no solo como una decisión tecnológica. Es probable que el mayor valor no provenga tanto de funciones aisladas como de la adaptación de las inversiones en IA a las prioridades de la empresa, el rediseño del trabajo en torno a decisiones de mayor valor y la preparación de la función para operar con una inteligencia cada vez más integrada a lo largo del tiempo.

Dado que la madurez continúa siendo dispar, los líderes deben anclar sus decisiones a las tendencias que parecen más duraderas: IA integrada, mayor respaldo para la toma de decisiones, integración más profunda en los procesos y la creciente importancia de los datos, la gobernanza y la arquitectura. En la práctica, esto significa centrarse primero en las decisiones, los procesos y las restricciones operativas en los que la IA puede mejorar los resultados en los próximos 6 a 12 meses, en lugar de comenzar por los usos más amplios o ambiciosos del mercado.

Alinear las adquisiciones con la estrategia de IA empresarial

Las adquisiciones no deben considerar la IA como un objetivo separado y desconectado de las prioridades empresariales más amplias. En la mayoría de las organizaciones, la estrategia de IA ya está siendo definida por los líderes ejecutivos, los equipos de tecnología, los líderes de datos y los organismos de gobernanza. Por lo tanto, los líderes de adquisiciones deben enmarcar las iniciativas de IA en términos que la empresa ya valora, que incluyen la protección de ingresos, la disciplina de costos, la resiliencia, el cumplimiento normativo, la velocidad y la calidad de las decisiones.

Para los CPO, esto significa identificar en qué áreas la función de adquisiciones puede contribuir a los objetivos empresariales a través de casos de uso de alto valor, como el monitoreo de riesgos de proveedores, la inteligencia aplicada a los contratos, la gestión de solicitudes y orquestación, la gestión de la demanda y la generación de información por categorías. También implica garantizar que la función de adquisiciones tenga representación en los debates sobre la gobernanza de la IA empresarial, de modo que los datos, las políticas, los procesos y las consideraciones de riesgo del área de adquisiciones se tengan en cuenta desde el principio.

Los administradores de categorías y los líderes funcionales también desempeñan un rol importante, ya que a menudo están en la mejor posición para identificar los puntos de fricción en los procesos, las decisiones que se beneficiarían de una mejor inteligencia y las oportunidades para mejorar la toma de decisiones, reducir los tiempos del ciclo o fortalecer el apoyo de las partes interesadas.

En lugar de comenzar por las características de IA disponibles, los líderes de adquisiciones deben comenzar por las prioridades del negocio y las decisiones de mayor importancia. Esto ayuda a centrar la inversión en resultados empresariales medibles, evitar la experimentación fragmentada y aumentar la probabilidad de una adopción sustentable en toda la organización.

Evaluar la IA más allá de las características, con énfasis en el impacto y la usabilidad

A medida que el mercado se expanda, los líderes de adquisiciones se encontrarán con un número creciente de afirmaciones sobre la IA centradas en asistentes, agentes e inteligencia integrada. Según los hallazgos de este artículo, simplemente comparar características de manera aislada no es suficiente para tomar decisiones de inversión. La mayor parte del desarrollo actual de la IA se sigue centrando en mejorar la productividad, la visibilidad y el apoyo de los procesos, y no en ofrecer operaciones completamente autónomas.

Un enfoque de evaluación práctico consiste en separar las capacidades que generan valor ahora de aquellas que siguen siendo emergentes o más que nada aspiracionales. Eso ayuda a los líderes de adquisiciones a distinguir el progreso duradero del discurso del mercado que puede avanzar más rápido que la realidad de la implementación.

La usabilidad importa tanto como la sofisticación técnica. Si las capacidades de IA son difíciles de interpretar, están mal integradas en el proceso o dependen demasiado de usuarios especializados, la adopción seguirá siendo limitada. Por lo tanto, los líderes de adquisiciones deben buscar soluciones que se adapten de forma natural a la manera en que ya trabajan los equipos. En muchos casos, las soluciones más sólidas serán aquellas que aporten eficacia a los profesionales de adquisiciones experimentados, en lugar de las que prometen reemplazar su criterio.

Abordar las decisiones tecnológicas con una visión pragmática de herramientas, soluciones puntuales y modelos híbridos

De acuerdo con la investigación, la mayoría de las organizaciones de adquisiciones seguirá dependiendo de las plataformas y proveedores existentes para obtener las capacidades básicas de IA, especialmente a corto plazo. La IA integrada en los entornos actuales de abastecimiento a pago seguirá siendo atractiva porque favorece la continuidad, la integración y una menor fricción en la implementación. Para muchos líderes, esto será la vía más rápida para generar valor.

Al mismo tiempo, las capacidades integradas no siempre serán suficientes. Las soluciones puntuales pueden seguir siendo adecuadas cuando un proveedor ofrece una funcionalidad sustancialmente superior en un área específica. Las herramientas internas también pueden entrar en juego cuando las organizaciones necesitan una lógica de decisión específica de la empresa, estructuras de conocimiento exclusivas o una coordinación entre sistemas que los proveedores existentes no admiten adecuadamente. Por eso, el marco de decisión más realista en los próximos tres a cinco años probablemente incluya plataformas, soluciones puntuales o soluciones híbridas, y no una simple elección entre desarrollar o comprar soluciones.

Para los líderes de adquisiciones, la clave es tomar decisiones de tecnología basadas en la adecuación al modelo operativo. Si la prioridad es una adopción amplia con interrupción limitada, ampliar las capacidades dentro de las plataformas de adquisiciones existentes puede ser la decisión correcta. Si la prioridad es lograr un mejor rendimiento en un área reducida pero importante, una solución especializada puede ofrecer mayor valor. Si la función de adquisiciones necesita vincular múltiples sistemas, fuentes de datos y decisiones en toda la empresa, un modelo híbrido puede resultar más eficaz. En cada caso, la arquitectura, la integración, la gobernanza y la posibilidad de mantenimiento a largo plazo deben tener tanto peso como el impacto inmediato de las características.

En términos prácticos, esto implica tomar tres decisiones con anticipación:

•  Determinar si el problema abarca toda la empresa o está limitado a un proceso específico.

•  Evaluar si las plataformas actuales son suficientes o si se necesita una capacidad especializada para subsanar una deficiencia significativa.

•  Confirmar qué requisitos de responsabilidades internas, soporte de integración y gobernanza se requerirán para mantener la solución a lo largo del tiempo.

Estas decisiones a menudo importan más que si una solución se comercializa como nativa de IA, integrada o basada en agentes.

Prepararse para los cambios en las habilidades, los procesos y los datos durante los próximos tres a cinco años

El diseño de los procesos también deberá cambiar. Muchos procesos de adquisición se crearon en torno a traspasos secuenciales, controles manuales y límites de sistemas fragmentados. Es más probable que la IA aporte un valor significativo cuando los procesos están simplificados; los derechos de decisión, aclarados y los pasos del proceso, rediseñados en torno a la información que los usuarios realmente necesitan. Para los CPO, esto significa ir más allá de la automatización de las tareas actuales y preguntarse dónde deben simplificarse, vincularse o rediseñarse los procesos de adquisición para aprovechar la inteligencia integrada y la orquestación.

La preparación de los datos es igualmente importante. El estado futuro que se describe a lo largo de este informe depende de datos mejor estructurados, junto con una gobernanza de datos más clara. Los líderes de adquisiciones no necesitan datos perfectos para comenzar, pero sí necesitan un plan bien pensado para mejorar la calidad de los datos, la gestión del conocimiento y la gobernanza a lo largo del tiempo. Las organizaciones que obtengan un mayor valor de la IA probablemente sean aquellas que traten los datos y el conocimiento como activos operativos y no como un respaldo secundario.

Durante los próximos 6 a 12 meses, los líderes de adquisiciones deben centrarse en una pequeña cantidad de facilitadores prácticos:

•  Aclarar la responsabilidad sobre los activos clave de datos y políticas.

•  Definir dónde se sigue necesitando revisión humana.

•  Estandarizar los procesos que tienen más posibilidades de ser respaldados con IA.

•  Establecer medidas básicas de valor, adopción y control.

Estos pasos no requieren una hoja de ruta de transformación completa, pero crean las condiciones para una escalabilidad más amplia en el futuro.

Comentarios finales

Estos hallazgos sugieren que los líderes de adquisiciones deben enfocarse menos en la terminología de IA más avanzada y más en crear las condiciones que permitan a la IA generar valor en los próximos años.

Un plan práctico consiste en comenzar con decisiones y procesos de alto valor; evaluar soluciones en función del impacto empresarial y la usabilidad; elegir entre modelos de plataforma, soluciones puntuales o soluciones híbridas según la adecuación al modelo operativo; e invertir tempranamente en los datos, la gobernanza, los cambios de procesos y el desarrollo de habilidades que se necesitan para apoyar una inteligencia más integrada a lo largo del tiempo.

Los líderes de adquisiciones también deben reconocer que no todas las oportunidades de IA tienen la misma economía operativa. Algunas capacidades pueden ejecutarse de manera eficiente mediante un procesamiento determinista o aprendizaje automático tradicional, lo que las hace muy adecuadas para una ejecución operativa de alto volumen. Otras requieren un razonamiento más avanzado respecto al contexto empresarial y la información no estructurada para respaldar decisiones comerciales, financieras y relacionadas con un riesgo de mayor valor. 

Perspectiva profesional

A medida que la adopción de IA se expande, las organizaciones deben evaluar las oportunidades no solo en función de la capacidad funcional, sino también del equilibrio entre el valor empresarial previsto, el costo operativo y la escalabilidad a largo plazo. Como siguiente paso práctico, los líderes de adquisiciones deberán evaluar la preparación de su organización en cinco aspectos:

1.  Prioridades empresariales

2.  Casos de uso de la IA

3.  Madurez de los datos y la gobernanza

4.  Arquitectura tecnológica

5.  Preparación del personal

Cinco aspectos que los líderes deben evaluar antes de escalar las capacidades de las adquisiciones impulsadas por la IA

Comprender en qué aspectos la organización tiene mayor fortaleza y en cuáles sigue habiendo debilidades fundamentales crea una base más eficaz para priorizar las inversiones que la mera evaluación de las capacidades de la IA.

Esta evaluación también debe ayudar a determinar en qué áreas son adecuados los diferentes niveles de IA. El objetivo no es maximizar el uso de la IA, sino aplicar el nivel adecuado de inteligencia en las áreas en la que genere el mayor valor empresarial y, al mismo tiempo, mantenga un modelo operativo económicamente sustentable.

Estos cinco aspectos también pueden servir como un marco de análisis estructurado para los equipos ejecutivos, lo que ayuda a los líderes de adquisiciones a evaluar la preparación actual, identificar acciones prioritarias y desarrollar una hoja de ruta práctica para escalar las capacidades de adquisición impulsadas por la IA a lo largo del tiempo.

Las asociaciones serán un factor importante para poner en práctica esta hoja de ruta. En muchos casos, las organizaciones de adquisiciones no necesitarán desarrollar todas las capacidades de forma interna. Podrán acelerar el progreso trabajando con proveedores de tecnología, socios de mercado, integradores de sistemas y plataformas de ecosistemas que ayuden a fortalecer el acceso a los datos, la integración de los procesos, el alcance de los proveedores, la adopción por parte de los usuarios y la gobernanza.

Por ejemplo, una asociación con Amazon Business puede ayudar a las organizaciones a avanzar en áreas específicas de este marco gracias a la posibilidad de compras digitales escalables, el acceso a proveedores, la inteligencia de compras y las capacidades de compras guiadas. El objetivo más general es utilizar las asociaciones de manera selectiva para subsanar deficiencias en la preparación, ampliar la capacidad interna y pasar del diseño del marco a una ejecución medible.

Las organizaciones de adquisiciones que adoptan este enfoque tienen más posibilidad de lograr llevar la IA de una capacidad aislada a una ventaja operativa sostenida.

Fuentes y aportes de la investigación

1.  Estudio de la agenda y problemas clave de adquisiciones de 2026, The Hackett Group®

2.  Proveedores de soluciones de IA de 2026: tendencias, capacidades e información estratégica, The Hackett Group®

3.  Panel de expertos profesionales de adquisiciones de 2026, The Hackett Group®

4.  Panel de expertos en el sector de adquisiciones de 2026, The Hackett Group®

5.  Resultados del estudio de problemas empresariales clave en la IA de 2026, The Hackett Group®

6.  Mapa de soluciones de la primavera 2026, The Hackett Group®