Las empresas incorporan agentes de inteligencia artificial para responder consultas, procesar documentos, elaborar reportes o automatizar tareas internas.
Sin embargo, el problema aparece cuando esas herramientas se multiplican entre áreas: la organización puede perder de vista cuántos agentes usa, qué información procesan, cuánto cuestan y si el tiempo que ahorran se traduce en una mejora real para el negocio.
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La falta de control puede trasladar retrasos a otra fase del proceso
Según Vladimir Vivar, CEO de Applying Consulting, ese escenario complica la evaluación de las inversiones.
“Cuando los agentes de IA se multiplican en una organización, es importante tener claridad sobre qué hace cada uno, quién lo utiliza y qué valor aporta”, señaló el ejecutivo.
La preocupación coincide con una etapa de expansión todavía desigual. Una encuesta global de McKinsey indicó que el 62% de las organizaciones ya experimenta con agentes de IA, aunque solo el 23% los ha escalado en al menos una función de su operación.
La mayoría mantiene estos sistemas en fase de prueba o con una presencia limitada dentro de la empresa, explica Vivar.
Una herramienta rápida no garantiza un retorno económico
Durante la presentaciónd de la plataforma cocrea.ai, el CEO dijo que la adopción de IA suele justificarse por la promesa de reducir tiempos y costos.
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Sin embargo, acelerar una tarea aislada no siempre mejora el resultado completo. Vivar sostuvo que la evaluación debe considerar la cadena completa, y no solo la rapidez de una actividad específica.
Por ejemplo, si un agente genera documentos o responde solicitudes a mayor velocidad, pero las áreas posteriores conservan los mismos tiempos de revisión y aprobación, el trabajo puede acumularse en otro punto del proceso.
Applying Consulting estima que la administración centralizada de agentes puede generar ahorros de tiempo de alrededor de 23% en determinados procesos, aunque el resultado depende de las características de cada empresa, la integración con otros sistemas y las tareas automatizadas.
La distancia entre adopción y resultados se observa también a escala global. McKinsey informó que el 39% de las organizaciones atribuye algún impacto de la IA a sus ganancias antes de intereses e impuestos, pero en la mayoría de esos casos el aporte es menor al 5%.
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Solo cerca de 6% de las compañías encuestadas reportó un valor significativo y un efecto superior a ese nivel, advierte el análisis de Applying Consulting.
El control de los agentes se vuelve un problema de gestión
La multiplicación de agentes plantea preguntas que exceden al área de tecnología. Las empresas necesitan identificar quién creó cada herramienta, qué función cumple, qué datos utiliza, cuáles son sus permisos y quién responde si entrega información errónea o ejecuta una acción fuera de los parámetros previstos.
Deloitte advirtió que solo 1 de cada 5 empresas cuenta con un modelo maduro de gobierno para agentes autónomos. El control incluye establecer límites de actuación, mantener registros de las acciones, definir instancias de revisión humana y evaluar los riesgos de privacidad, seguridad y cumplimiento normativo.
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De acuerdo con Applying Consulting, una implementación puede partir de USD 2.000, según el alcance del proyecto, y las compañías podrían adquirir autonomía razonable para administrar y monitorear estos sistemas en unas ocho semanas.
Perú acelera la inversión en inteligencia artificial
El reto adquiere relevancia en Perú, donde la inversión empresarial en IA muestra una tendencia al alza. El estudio CIO Playbook 2025, elaborado por Lenovo e IDC, indicó que 38% de las empresas medianas y grandes del país ya había implementado IA, mientras 54% planeaba incorporar estas soluciones durante los siguientes 12 meses.
El informe proyectó, además, que la inversión en IA dentro del gasto de tecnologías de la información podría multiplicarse por 3,9 en Perú. En América Latina, los agentes autónomos todavía tienen una presencia menor: su adopción alcanza 14% de las organizaciones, frente a 58% en IA tradicional y 54% en IA generativa.
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La expansión de estas herramientas abre una discusión sobre costos, productividad y supervisión. Para Applying Consulting, la utilidad de los agentes dependerá de que las compañías puedan identificar qué procesos mejoran, cuánto invierten y qué resultados obtienen antes de ampliar su uso.
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