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Gartner alerta sobre cancelaciones, mientras las marcas apuestan fuerte; ¿qué debes considerar como integrador y consultor tecnológico en México?
La inteligencia artificial basada en agentes —también conocida como IA agencial— se ha convertido en uno de los conceptos más promocionados por los gigantes tecnológicos. No obstante, Gartner advierte que más del 40% de los proyectos de IA con agentes serán cancelados para 2027, debido a sus altos costos y al escaso retorno de inversión comprobado.
“La mayoría de los proyectos de IA con agentes actuales son experimentos iniciales o pruebas de concepto que, en su mayoría, se basan en la publicidad exagerada y a menudo se aplican incorrectamente”, explicó Anushree Verma, analista directora sénior de Gartner, en declaraciones hechas a Reuters.
La especialista advirtió que muchas soluciones etiquetadas como agentes de IA “carecen de valor significativo o retorno de la inversión, ya que los modelos actuales no tienen la madurez ni la capacidad de acción necesarias para lograr de forma autónoma objetivos comerciales complejos o seguir instrucciones matizadas a lo largo del tiempo”.
Además, Gartner identifica una creciente tendencia al “lavado de agentes”, es decir, el cambio de nombre de chatbots o asistentes convencionales, que no cuentan con autonomía real, pero se promocionan como soluciones de IA avanzada.
IA con agentes: entre el entusiasmo de los fabricantes y la realidad del mercado
A pesar de estas advertencias, empresas como Salesforce, Microsoft, Google y SAP están invirtiendo miles de millones de dólares en el desarrollo de soluciones basadas en IA con capacidades de agencia. Por ejemplo:
- Salesforce integró IA agencial en su plataforma Einstein 1, apostando por asistentes que automatizan flujos de ventas, marketing y servicio al cliente.
- Microsoft, con Copilot, y Google, con Gemini, ya trabajan en versiones que permiten a los agentes realizar tareas sin intervención humana, como programar reuniones, redactar informes o administrar correos electrónicos.
- SAP anunció recientemente su estrategia para incorporar IA agencial en su suite empresarial para tareas de compras, cadena de suministro y recursos humanos.
Estas marcas sostienen que la IA con agentes permitirá ahorros operativos, mejoras en la productividad y una evolución radical en la experiencia del cliente. Pero ¿cuánto de esto está ocurriendo realmente en Latinoamérica y México?
Un escenario aún incipiente en la región
En el contexto latinoamericano, y particularmente en México, la implementación de IA agencial se mantiene en etapa temprana. Según datos de IDC y Frost & Sullivan:
- Menos del 5% de las empresas mexicanas han probado o adoptado soluciones de IA agencial con autonomía real.
- El 68% de los proyectos de IA en la región se enfoca en automatización de procesos simples o análisis predictivo, no en decisiones autónomas complejas.
- Uno de los principales obstáculos es la falta de infraestructura de datos y personal capacitado para operar, entrenar y supervisar agentes de IA.
¿Qué debes considerar?
Para quienes ofrecen soluciones tecnológicas —revendedores, integradores o consultores— es clave entender que el hype no equivale a adopción inmediata. La IA con agentes ofrece potencial, pero aún no está lista para ser propuesta como solución genérica o masiva en la mayoría de los casos.
Recomendaciones prácticas:
- Evalúa el nivel de autonomía real del agente: Muchas soluciones etiquetadas como “agenciales” son en realidad chatbots avanzados. Revisa si pueden tomar decisiones sin intervención humana, si siguen instrucciones complejas o si pueden integrarse con sistemas empresariales.
- Cuantifica el retorno de inversión (ROI): Gartner destaca que muchos proyectos fracasan por no generar valor tangible. Asegúrate de demostrar con datos cómo la solución mejorará un proceso o reducirá costos.
- Ofrece pilotos controlados: En vez de propuestas amplias, sugiere a tus clientes pruebas de concepto acotadas, con métricas claras. Esto permite validar resultados sin comprometer grandes presupuestos.
- Fortalece la infraestructura del cliente: La IA agencial exige calidad de datos, seguridad, APIs funcionales y procesos digitalizados. Si esto no está resuelto, el agente no funcionará como se promete.
- Capacitación como valor agregado: Complementa tus propuestas con entrenamiento al personal, no solo en el uso de la herramienta, sino en la validación y supervisión de decisiones automatizadas.
IA con agentes: visión a largo plazo, propuestas realistas
Gartner no descarta el crecimiento de esta tecnología. De hecho, estima que para 2028:
- El 15% de las decisiones laborales diarias serán tomadas por agentes de IA.
- El 33% del software empresarial integrará alguna forma de IA agencial.
Esto implica una oportunidad para los revendedores y consultores que logren posicionarse como asesores estratégicos, capaces de filtrar soluciones viables y preparar a sus clientes para una transición gradual.
Fuente: Reuters – Gartner: Over 40% of agentic AI projects to be dropped by 2027.
