Los agentes de IA ya no son experimentales, sino operativos. Sin embargo, para muchos líderes ejecutivos, los resultados han sido decepcionantes. Según el
Estudio de Altos Ejecutivos del IBM Institute for Business Values 2025 , solo el 25 % de las iniciativas de IA han generado el retorno de la inversión (ROI) esperado, y solo el 16 % se ha expandido a nivel empresarial. Estas cifras revelan una brecha crucial entre la ambición y la ejecución.
El problema no es la IA en sí, sino cómo se implementa. El éxito con los agentes de IA requiere más que entusiasmo. Exige un enfoque estructurado, transparente y alineado con el negocio que equilibre la experimentación con la gobernanza, y el ahorro de costes con el crecimiento a largo plazo.
¿Cómo pueden los ejecutivos transformar los agentes de IA de proyectos piloto a un valor comercial real? Partiendo de la mentalidad adecuada, basando sus estrategias en casos de uso que ahorren costos y diseñando para escalar y tener flexibilidad.
Comience con el costo y luego escale con el crecimiento
Uno de los errores más comunes que cometen los ejecutivos es empezar con una perspectiva de ROI incorrecta. Muchos líderes buscan un crecimiento transformador de los ingresos desde el primer día, pero las implementaciones de IA más exitosas suelen comenzar con el ahorro de costos.
¿Por qué? Porque los beneficios en términos de costos son más fáciles de medir, se materializan más rápido y proporcionan el argumento comercial fundamental para escalar.
Por ejemplo, considere una empresa industrial que gestiona millones de documentos no estructurados. Al implementar agentes de IA para analizar estos datos federados y dispersos, podrían reducir la carga de trabajo manual de los costosos analistas y mejorar la toma de decisiones.
Este proceso tiene el potencial de reducir costos, aumentar los ingresos y permitir que los analistas se concentren en trabajos de mayor valor. O bien, tomemos como ejemplo una empresa que utiliza agentes de IA para automatizar su flujo de trabajo de procesamiento de reclamaciones. Esta empresa podría lograr pagos más rápidos, clientes más satisfechos y la capacidad de escalar sin aumentar su plantilla.
Estos ejemplos no son una apuesta arriesgada. Son casos prácticos, orientados al retorno de la inversión (ROI), que impulsan una transformación empresarial más amplia.
Para guiar su estrategia de IA y garantizar que alcance el ROI esperado, le presentamos cuatro pasos prácticos a considerar.
Paso 1: Identificar el caso de uso adecuado
Evite la tentación de «dispersar y rezar» la IA en toda la empresa. En su lugar, comience con casos de uso claros y de alto impacto. Busque estas señales de preparación para la IA:
- Tareas repetitivas o sencillas bien definidas (por ejemplo, ingreso de datos o procesamiento de reclamaciones)
- Transferencias manuales entre sistemas y personas (por ejemplo, flujos de trabajo desde el pedido hasta el cobro)
- Disponibilidad de datos de calidad para los agentes de IA en tierra y medición
- Interpretación de políticas complejas (por ejemplo, cumplimiento de RR.HH. o elegibilidad de seguros)
- Alto costo o ineficiencia (por ejemplo, mantenimiento de código heredado)
Comience con algo pequeño, demuestre su valor y escale a partir de ahí.
Paso 2: Determinar una línea base
Si desconoce su punto de partida, no podrá medir el ROI. Sin embargo, muchas organizaciones carecen de parámetros de referencia claros para el tiempo, el coste o la calidad. Antes de implementar agentes de IA, realice un ejercicio de descomposición del proceso:
- ¿Cuanto tiempo tarda actualmente este proceso?
- ¿Cuánto cuesta?
- ¿Cuales son los puntos débiles?
Utilice datos internos o benchmarks del sector (como los del Instituto de Valor Empresarial de IBM ) para establecer una visión clara del «antes». Esta información será crucial para demostrar el ROI a las partes interesadas.
Paso 3: Establecer la arquitectura adecuada
Una decisión que a menudo se pasa por alto en la estrategia de IA es la arquitectura. Muchos proveedores están impulsando agentes de IA propietarios vinculados a sus plataformas. Sin embargo, la mayoría de las empresas operan en entornos heterogéneos. Depender del agente de IA de un solo proveedor puede limitar la flexibilidad y la innovación.
En su lugar, considere una capa de orquestación abierta que pueda ubicarse sobre sus sistemas existentes e integrarse con múltiples agentes de IA. Este enfoque:
- Evita la dependencia del proveedor
- Permite cambios más rápidos a medida que evoluciona la tecnología
- Apoya la transparencia y la gobernanza en toda la empresa
En un espacio en rápido movimiento, la agilidad arquitectónica es una ventaja competitiva.
Paso 4: Mida el ROI de la manera correcta
El ROI de los agentes de IA se puede medir de tres maneras principales:
- Velocidad para obtener resultados : ¿Cuánto más rápido puedes completar un proceso?
- Costo del servicio : ¿Cuánto más barato resulta ofrecer el mismo resultado?
- Nuevas capacidades : ¿Qué puedes hacer ahora que no podías hacer antes?
Las dos primeras son fáciles de medir. La tercera —las nuevas capacidades— es más difícil de cuantificar, pero suele ser la más transformadora. Por ejemplo, obtener información de documentos con décadas de antigüedad o refactorizar código heredado que nadie se atrevió a modificar.
No ignore estas nuevas oportunidades netas. Simplemente tenga claro que podrían requerir una perspectiva de retorno de la inversión diferente, centrada en el valor estratégico en lugar del ahorro inmediato.
Actúa con urgencia, no con prisa
¿El mayor error sobre la IA agéntica? Que es demasiado difícil o demasiado fácil de implementar con buenos resultados.
La verdad se encuentra en el punto medio. Los agentes de IA no son una solución milagrosa ni un proyecto científico. Son una herramienta poderosa cuando se utilizan con propósito, estructura y visión .
Para los líderes ejecutivos, el camino a seguir es claro:
- Comience con el ahorro de costes
- Construir una base sólida
- Escala con confianza
- Y alinee la IA con su estrategia comercial en todo momento
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IBM News. R. W. Traducido al español
