Un reciente informe de la consultora Gartner ha revelado que más del 40% de los proyectos de inteligencia artificial orientada a agentes podrían ser cancelados antes de finales de 2027. Este dato no está vinculado a fallos en la tecnología en sí, sino a cómo las organizaciones están implementando estos sistemas. Aunque los agentes de IA representan una nueva era de automatización capaz de realizar tareas con mínima intervención humana, muchas empresas enfrentan un desajuste entre sus expectativas y los resultados reales.
Para maximizar el éxito en el uso de agentes de IA, se deben considerar cinco lecciones fundamentales. La primera de ellas se refiere a alinear la estrategia a través de la organización. Muchas compañías abordan la IA desde mandatos ejecutivos o experimentos aislados, estilos que suelen fracasar por separado. Iniciativas impulsadas desde niveles inferiores pueden ser prometedoras en fase piloto, pero tienden a quedarse estancadas sin el respaldo de la alta dirección. Por otro lado, enfoques impuestos desde la cima también enfrentan desafíos. Es vital combinar ambos métodos estratégicamente, estableciendo objetivos claros y métricas de éxito desde el principio.
La segunda lección se enfoca en la preparación de los datos desde el principio. Los sistemas de IA no crean conocimiento nuevo; dependen de la información existente, que a menudo es fragmentada y desestructurada. Si más del 30% de la información crítica reside en la memoria de los empleados y no hay acceso programado al 80% de los datos necesarios, la organización no estará preparada para la implementación efectiva de un agente de IA.
La tercera lección destaca la importancia de establecer expectativas realistas respecto al rendimiento de los agentes de IA. Las organizaciones suelen aceptar tasas de error humano de entre el 5 y el 10%, pero esperan perfección de los sistemas de IA, lo que puede sabotear proyectos viables. Cambiar esta mentalidad y ajustar expectativas a niveles humanos en lugar de buscar la perfección es crucial.
Equilibrar entre desarrollar internamente o comprar tecnología representa la penúltima lección clave. Las organizaciones pueden enfrentar dificultades al crear plataformas propias sin contar con la experiencia necesaria, mientras que externalizar completamente puede resultar en una pérdida de competitividad. Un enfoque híbrido, utilizando soluciones comerciales para validar rápidamente antes de desarrollar aspectos personalizados, puede ser más efectivo.
Finalmente, la infraestructura operativa no debe pasarse por alto. Algunos pilotos pueden tener éxito en entornos controlados pero fracasar al ser implementados debido a fallos en la infraestructura. Desde el inicio, se deben considerar las exigencias operativas, preguntándose cómo se validará el funcionamiento de un agente y qué mecanismos existen para corregir fallos.
El éxito en la adopción de agentes de IA no depende solo de tecnología avanzada o grandes presupuestos, sino de la capacidad de aprendizaje organizacional. Aquellas empresas que comiencen de manera incremental, que aprendan rápidamente de sus fracasos y que escalen lo que funciona, liderarán esta transformación en el futuro.
