Un informe reciente ha revelado que más del 40% de los proyectos de inteligencia artificial (IA) orientada a agentes podrían ser cancelados antes de finales de 2027. El problema no radica tanto en la tecnología misma, sino en cómo las organizaciones implementan estos sistemas.
Los agentes de IA se presentan como una nueva forma de automatización, capaces de llevar a cabo tareas con mínima intervención humana. No obstante, muchas empresas encuentran un desajuste entre sus expectativas y los resultados reales, especialmente al pasar de la fase piloto a la producción.
Para asegurar el éxito en el uso de agentes de IA, es vital seguir cinco lecciones clave. La primera es alinear la estrategia en toda la organización. Muchas veces, las iniciativas de IA surgen de mandatos ejecutivos o de experimentos aislados por equipos, ambos con alta probabilidad de fracaso. Una combinación estratégica de ambos enfoques, con objetivos claros y métricas desde el inicio, es esencial para cerrar la brecha entre la visión y la realidad operativa.
La segunda lección es preparar los datos desde el comienzo del proceso. Los agentes de IA dependen de la información existente, que puede estar fragmentada y desestructurada. Sin acceso eficiente a datos críticos y organizados, la implementación efectiva de un agente de IA es improbable.
Establecer expectativas realistas sobre el rendimiento de los agentes es la tercera lección. Las organizaciones a menudo toleran índices de error humano del 5-10%, pero exigen perfección a los sistemas de IA. Las empresas deberían recalibrar sus expectativas basándose en el rendimiento humano para no socavar iniciativas prometedoras.
Equilibrar la decisión entre construir o comprar tecnología es la penúltima lección. Desarrollar plataformas internas sin la experiencia necesaria presenta grandes retos, mientras que externalizar completamente puede disminuir la ventaja competitiva. Un enfoque híbrido, que combine soluciones comerciales con desarrollos personalizados, puede ser más efectivo.
Finalmente, no se debe descuidar la infraestructura operativa. Muchos proyectos piloto fracasan en producción debido a fallos en la infraestructura. Desde el inicio, es crucial considerar las necesidades operativas, cómo validar el funcionamiento de un agente y qué hacer ante fallos.
El éxito en la adopción de agentes de IA no depende únicamente de la tecnología perfecta o de grandes presupuestos, sino de la capacidad de aprendizaje organizacional. Aquellas empresas que comiencen antes de tener todo perfecto, que construyan de manera incremental, que aprendan rápidamente de sus errores y que escalen lo que funciona, serán las líderes del futuro en esta transformación.
