A medida que las empresas se acostumbran a utilizar herramientas de IA generativa, la atención se desplaza rápidamente hacia la IA agente. Estos sistemas están diseñados para planificar el trabajo, interpretar información y tomar medidas dentro de plazos definidos. En teoría, esto hace que la IA pase de ser una herramienta que ayuda a los empleados a una que ayuda a administrar partes del negocio.
Las inversiones están creciendo rápidamente, y McKinsey predice que el mercado de la IA agente crecerá de aproximadamente entre 5.000 y 7.000 millones de dólares en 2024 a 199.000 millones de dólares en 2034. Pero a muchas empresas les está resultando más difícil de lo esperado convertir los pilotos iniciales en algo fiable y útil.
Gartner predice que más del 40% de los proyectos de IA agente se cancelarán para fines de 2027. Mientras tanto, Qlik descubrió que el 97 % de las organizaciones han comprometido presupuesto para la IA agente, pero solo el 18 % la están implementando por completo.
El artículo continúa a continuación.
Muchos ven el potencial, pero la implementación real sigue resultando difícil cuando se espera que los sistemas funcionen de manera confiable en entornos empresariales reales.
Cuando la IA comienza a funcionar dentro del flujo de trabajo
Las primeras herramientas de IA generativa sirvieron principalmente como asistentes. Los empleados los utilizaron para responder preguntas, resumir documentos o redactar contenidos. Si la respuesta era ligeramente incorrecta, el efecto solía ser limitado.
Los sistemas agentes funcionan de manera diferente. Pueden interpretar señales, recomendar los siguientes pasos y realizar tareas en todos los sistemas empresariales. En la práctica, esto puede implicar identificar cambios inusuales en el desempeño financiero, desencadenar un ajuste en la cadena de suministro o iniciar un flujo de trabajo eficaz.
Una vez que la IA interactúa directamente con los procesos comerciales, el margen de error se vuelve mucho menor. Se puede revisar una recomendación de IA generativa antes de tomar medidas, pero un flujo de trabajo automatizado requiere mucha más confianza en los datos y el razonamiento detrás de ellos.
Aquí es donde muchas empresas descubren que su base de datos subyacente no está lista.
Primero arregle la base de datos
La razón más común por la que los proyectos de IA agente se estancan es la falta de madurez de los datos. Los agentes dependen de una visión coherente y confiable de la información en toda la organización; sin embargo, muchas empresas todavía trabajan con datos fragmentados, fuentes duplicadas y propiedad poco clara. En estas situaciones, incluso los modelos de IA más potentes tienen dificultades para producir resultados en los que los equipos puedan confiar cómodamente.
Los datos no estructurados añaden otra capa de complejidad. Los documentos internos, los correos electrónicos y las bases de conocimientos suelen contener un contexto útil, pero rara vez tienen un propietario claro. Esto dificulta verificar si la información es actual, precisa o incluso aún relevante cuando un agente de IA la utiliza.
Estas vulnerabilidades se vuelven más visibles a medida que los agentes comienzan a interactuar con los sistemas operativos. Si los datos que alimentan estos sistemas son inconsistentes o están desactualizados, la confiabilidad de los resultados del agente rápidamente se pone en duda. Fortalecer estas bases de datos es a menudo el primer paso antes de que la IA agente pueda implementarse con confianza.
¿Quién es responsable de las medidas de IA?
A medida que los agentes asumen más responsabilidades, la gobernanza se convierte en una cuestión práctica más que teórica. Las organizaciones necesitan respuestas claras a algunas preguntas básicas. ¿A quién pertenecen los datos de alimentación del sistema? ¿Quién aprueba las acciones de un agente? ¿Y cuándo debería una persona intervenir y revisar una decisión?
Una responsabilidad clara ayuda a los equipos a confiar en el sistema implementado y reduce el riesgo de errores. También permite comprender cómo se toman las decisiones, lo cual es importante cuando los resultados de la IA afectan los ingresos, el cumplimiento o la planificación empresarial.
Las regulaciones pueden ayudar a proporcionar estructura aquí. Las normas europeas sobre IA, incluida la Ley de IA de la UE, tienen como objetivo establecer expectativas en torno a la transparencia, la responsabilidad y el riesgo en las primeras etapas del desarrollo de los sistemas de IA. Si bien a veces se considera que la regulación frena la innovación, reglas claras pueden facilitar que las organizaciones utilicen la IA de manera responsable.
Otro desafío que surge con la IA agente es aumentar la cantidad de asistentes que trabajan en una empresa. La mayoría de las organizaciones no dependen de un único modelo o plataforma. Los diferentes equipos suelen utilizar diferentes herramientas de inteligencia artificial según sus necesidades, desde plataformas de análisis hasta sistemas internos y asistentes externos.
Para que los agentes funcionen eficazmente en ese entorno, necesitan formas seguras de acceder a datos confiables y comunicarse con otros sistemas. Sin esa conexión, los agentes actúan de forma aislada y su utilidad se ve rápidamente limitada.
Aquí es donde los valores compartidos comienzan a desempeñar un papel. Tecnologías como el Model Context Protocol (MCP) permiten a los asistentes de IA conectarse a plataformas empresariales mientras mantienen el control de acceso y la gobernanza.
En lugar de crear integraciones personalizadas para cada herramienta, las organizaciones pueden exponer datos y análisis a través de una interfaz consistente que pueden usar diferentes asistentes.
A medida que más herramientas de IA ingresen al lugar de trabajo, será cada vez más importante garantizar que puedan trabajar juntas y acceder a datos confiables. A las organizaciones que planifiquen esto con anticipación les resultará mucho más fácil escalar los sistemas agentes en toda la empresa.
Construyendo una IA agente que funcione
La IA agente tiene el potencial de cambiar completamente y para mejor la forma en que trabajan las organizaciones.
Pero el éxito depende de implementar primero los sistemas, de obtener los datos correctos, la rendición de cuentas y los controles antes de que los pilotos vayan más allá.
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