Adoptar agentes de IA en la empresa significa integrarlos y gobernarlos

Este año, los agentes de inteligencia artificial se posicionan como un parteaguas en toda estrategia corporativa. Pero detrás del entusiasmo por estos sistemas –capaces de ejecutar tareas, tomar decisiones operativas y automatizar procesos completos sin intervención constante–, Elisa García Barragán, CEO en Netsoft, señala que una pregunta empieza a incomodar a las organizaciones: ¿quién está gobernando a estos agentes, y sobre qué procesos están operando realmente?

El problema es recurrente en la tecnología: aunque la adopción de agentes avanza rápido, la madurez para utilizarlos adecuadamente no va al mismo ritmo. De acuerdo con Gartner, para 2026, el 40 % de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes de IA específicos por tarea, frente a menos del 5 % en 2025. Sin embargo, la misma firma advierte que la realidad operativa aún está lejos de ese escenario, pues apenas el 15 % de las organizaciones está realizando pilotos o desplegando agentes completamente autónomos.

Si bien McKinsey señala que el verdadero impacto de la inteligencia artificial en las organizaciones no depende de la herramienta en sí, sino de su capacidad para rediseñar procesos y flujos de trabajo completos, solo 21 % de las empresas ha realizado cambios estructurales en la forma en que opera su negocio, a pesar de que este factor es el que más se correlaciona con la mejora de los resultados financieros.

“El reto no es poner a trabajar a los agentes; es evitar que trabajen sin control. Si no hay procesos claros y una fuente de datos confiable, lo único que se automatiza es el desorden”, señala García Barragán.

En ese contexto, la experta indica que la inteligencia artificial no está resolviendo ineficiencias, sino que las evidencia. De hecho, advierte sobre el riesgo de la proliferación descontrolada de agentes que replican funciones, operan sobre datos inconsistentes y generan más complejidad en lugar de eficiencia.

“Cuando los agentes empiezan a multiplicarse sin una arquitectura clara, dejan de ser una ventaja y se convierten en una nueva capa de complejidad. Es el mismo problema del SaaS fragmentado que la IA busca resolver, pero ahora automatizado”, añade la especialista. “Es una evolución natural del problema que ya existía con el SaaS: demasiadas herramientas, ahora reemplazadas por demasiados agentes”.

La paradoja es que el potencial económico es enorme. Capgemini estima que la IA agéntica podría generar hasta 450 mil millones de dólares en valor económico, y 93 % de los ejecutivos considera que su adopción dará ventaja competitiva en el corto plazo. Pero esa expectativa convive con una realidad más conservadora: 85 % de los procesos empresariales siguen operando con niveles bajos de autonomía, lo que deja claro que el desafío no es implementar agentes, sino integrarlos.

Elisa García Barragán comenta que eso implica definir:

• Qué procesos pueden automatizarse y cuáles no,
• Qué decisiones pueden delegarse y cuáles deben supervisarse,
• Qué datos alimentan a estos sistemas.

Es decir, un modelo centrado en menos herramientas aisladas y más plataformas centrales. En lugar de agentes operando de forma independiente, que estos funcionen dentro de una arquitectura que integre también finanzas, inventarios, operaciones y datos.

Para la CEO de Netsoft, eso es lo que permite que la inteligencia artificial pase de ser una herramienta para convertirse en una capacidad real de negocio. “El 2026 no será el año en que las empresas adopten agentes de IA, será el año en que descubran si estaban listas para gobernarlos. Porque la inteligencia artificial no sustituye procesos; lo que hace, en realidad, es dejar en evidencia cuáles nunca estuvieron preparados para escalar”, finaliza.