Agentes de inteligencia artificial: ¿Cómo aprovechar su potencial transformador en los negocios?

Brecha de aprendizaje

Lo que ocurrió en 2025 fue la fase beta de los agentes de inteligencia artificial. El error no fue tecnológico, sino organizacional. Muchas compañías carecían de los flujos de trabajo necesarios para implementarlos correctamente o no contaban con el capital humano preparado para trabajar con ellos. La buena noticia para quienes fallaron en los últimos meses es que ya aprendieron de esas limitaciones. Pero, dado que la adopción sigue siendo masiva, es lógico que algunos queden rezagados.

El informe del MIT define este fenómeno como una brecha de aprendizaje y destaca que cualquier tecnología, por más poderosa que sea, requiere un proceso de adaptación cuando se integra en nuevos sistemas. Las personas cumplen un rol clave en esta tarea: deben acostumbrarse a trabajar con máquinas, pero, sobre todo, deben supervisarlas y mantener una mirada estratégica.

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Esa es una de las claves para el éxito con los agentes de IA. Un estudio reciente, presentado como innovador, pero que en realidad solo confirma lo que el sector tecnológico ya sabía, muestra que la IA no tiene contexto. El desafío es crearlo.

ROI medible

Estos ejemplos aportan otro aprendizaje clave para esta nueva etapa de los agentes de inteligencia artificial: no deben implementarse de manera genérica, sino diseñarse con precisión quirúrgica para resolver fricciones específicas. Los verdaderos ganadores serán quienes definan un retorno de la inversión (ROI) medible a partir de implementaciones focalizadas que agreguen valor real. En los próximos 12 meses, el 42% de las empresas planea desarrollar agentes de IA, según un reporte de Gartner. Incorporarlos ya no es suficiente: el desafío ahora es cómo implementarlos.

El primer paso es identificar soluciones de alto impacto para eliminar fricciones. Luego, es necesario limpiar e integrar los datos para que los Agentes de IA, diseñados específicamente para una función, puedan operar de manera efectiva. Una vez lograda la orquestación del sistema agéntico, junto con los requisitos de cumplimiento, puede escalarse a nuevas funciones. Este proceso da lugar a un nuevo modelo de trabajo construido sobre el imperativo de un ROI medible. El sistema debe ser capaz de aprender para evolucionar, y no limitarse exclusivamente a tareas fijas.

Esto adquiere distintos significados según la industria. En retail, los agentes de IA construyen ecosistemas inteligentes en centros de almacenamiento para analizar flujos de trabajo e identificar cuellos de botella en los equipos; en e-commerce, pueden ofrecer promociones dinámicas para evitar el abandono del carrito; en servicios financieros, optimizan créditos y combaten el fraude en tiempo real. Todo esto lo hacen de manera autónoma y puede aplicarse en cualquier sector.

(*) CTO de Globant Enterprise AI.

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En resumen, la implementación de agentes de inteligencia artificial ha sido un proceso desafiante para muchas empresas, debido a una brecha de aprendizaje organizacional y la falta de enfoque en el ROI medible. Es fundamental diseñar con precisión quirúrgica los agentes de IA para resolver fricciones específicas y agregar valor real a las operaciones de una empresa. La clave del éxito en la era de los agentes de IA radica en la implementación estratégica y en la capacidad de adaptación y evolución constante de estos sistemas.