El purgatorio de los agentes de IA!

Durante los últimos dos años la inteligencia artificial ha sido presentada como la tecnología que transformará por completo la forma en que operan las empresas. Desde juntas directivas hasta conferencias tecnológicas, el discurso parece ser el mismo: agentes de IA capaces de ejecutar tareas, coordinar procesos y multiplicar la productividad están convirtiéndose en la nueva fuerza laboral digital. Pero, “no todo es color de rosa”, la mayoría de los pilotos no llegan a producción y quedan en una especie de purgatorio!

La narrativa es tan poderosa que da la impresión de que las organizaciones ya están operando con ejércitos de agentes inteligentes trabajando detrás de escena. Sin embargo, cuando se observan los datos con mayor detenimiento aparece una realidad mucho más compleja y menos glamorosa. Según diversos estudios de Deloitte, un porcentaje menor de las organizaciones han logrado desplegar agentes de IA en entornos reales de producción, mientras que muchas permanecen atrapadas en pruebas piloto, experimentos controlados y proyectos que todavía no generan impacto operativo significativo.

La diferencia entre la percepción y la realidad es enorme. La industria está hablando como si la revolución ya hubiera ocurrido, cuando en realidad la mayoría de las empresas sigue intentando descubrir cómo llevarla a cabo.

El nuevo purgatorio corporativo donde la innovación se estanca

La industria ya encontró un nombre para este fenómeno: El purgatorio de los pilotos! El concepto describe una situación cada vez más frecuente dentro de las organizaciones. Un equipo desarrolla un caso de uso prometedor, construye un agente funcional, demuestra resultados interesantes y logra captar la atención de ejecutivos e inversionistas. El proyecto recibe reconocimiento interno, se convierte en ejemplo de innovación y aparece en presentaciones corporativas. Sin embargo, cuando llega el momento de integrarlo con procesos reales, sistemas críticos y operaciones productivas, el avance se detiene.

Lo que parecía una transformación inminente termina convirtiéndose en una iniciativa permanente de experimentación. El problema es que los pilotos son relativamente fáciles de construir. Los negocios reales no.

La distancia entre una demostración y una operación empresarial es amplia.

La mayoría de las plataformas actuales permiten crear agentes funcionales en cuestión de días. Con las herramientas disponibles es posible construir asistentes capaces de responder preguntas, consultar bases de conocimiento o ejecutar acciones simples sin grandes dificultades técnicas.

Pero un agente empresarial no vive dentro de una presentación de PowerPoint. Es apenas obvio que necesita interactuar con sistemas financieros, bases de datos, aplicaciones heredadas, políticas corporativas, controles regulatorios y procesos de negocio que fueron diseñados mucho antes de la aparición de la inteligencia artificial generativa. Además, debe operar de forma consistente, ética, segura y auditable cuando miles de usuarios dependen de sus decisiones.

Es ahí donde comienza el verdadero desafío. La dificultad relativamente ya no está en construir inteligencia, está en integrarla dentro de organizaciones complejas que no fueron diseñadas para convivir con ella.

La diferencia entre responder preguntas y tomar decisiones

Gran parte de la confusión alrededor de los agentes surge porque muchas personas continúan asociándolos con chatbots avanzados. Sin embargo, la diferencia entre ambos conceptos es enorme.

Un chatbot responde consultas. Un agente empresarial ejecuta acciones que tienen consecuencias reales dentro de una organización. Puede aprobar solicitudes, coordinar procesos, generar documentos, activar sistemas o desencadenar decisiones que afectan clientes, empleados y operaciones.

Así las cosas, cuando un chatbot se equivoca, normalmente genera una respuesta incorrecta. Pero, en cambio, cuando un agente se equivoca, puede generar pérdidas económicas, incumplimientos regulatorios o interrupciones operativas.

Por esa razón, la adopción masiva está avanzando mucho más lentamente de lo que sugieren los titulares. Las empresas no están evaluando únicamente la capacidad de los agentes para funcionar. Están evaluando el riesgo de permitirles actuar.

La paradoja del millón de dólares (o más)

Lo más llamativo es que esta aparente “lentitud” que implica hacer las cosas con el debido cuidado y proceso no está frenando las inversiones. Diversas estimaciones de Gartner apuntan a que las organizaciones incrementarán en más de 6.000 millones de dólares el gasto relacionado con inteligencia artificial generativa y agentes durante 2026.

A primera vista parece una contradicción pero, si la mayoría de los proyectos aún no llega a producción, ¿por qué las empresas continúan invirtiendo? La respuesta está en el miedo estratégico (o el llamado FOMO). Ninguna organización quiere repetir errores cometidos durante otras revoluciones tecnológicas. Nadie quiere convertirse en la empresa que ignoró internet, rechazó la nube o subestimó la movilidad. Aunque los resultados concretos todavía sean limitados, existe una convicción generalizada de que la inteligencia artificial terminará transformando la manera en que operan los negocios.

El problema es que la urgencia por participar está avanzando más rápido que la capacidad para ejecutar. Existe una etapa en toda revolución tecnológica que rara vez recibe atención mediática y se trata del momento donde la innovación deja de ser emocionante y comienza a convertirse en infraestructura. Al final del día, la pregunta que definirá a los ganadores ya no será quién tiene la mejor IA sino, quién logró convertir esa inteligencia en una ventaja operativa real.

Por lo mismo, cuando desaparece el entusiasmo inicial y terminan las demostraciones espectaculares, siempre queda la misma prueba que ha acompañado todas las grandes revoluciones tecnológicas: transformar una organización es mucho más difícil que instalar una tecnología y, hoy en dia, según muestran los datos, esa sigue siendo la parte que la mayoría de las empresas no ha conseguido resolver.