Los agentes de IA representan un nuevo nivel de automatización empresarial. Ya no se limitan a procesar información o responder consultas, sino que interpretan contextos, toman decisiones y ejecutan tareas completas dentro de sistemas corporativos. Entre el entusiasmo del mercado y su adopción efectiva existe una brecha que las organizaciones deben comprender antes de realizar inversiones estratégicas.
En Colombia, el 95% de empresarios y empleados ya utiliza al menos una herramienta de inteligencia artificial, según el informe Inteligencia Artificial y la empleabilidad del futuro. Esta adopción acelerada ha impulsado el surgimiento de agentes inteligentes que combinan acceso a datos internos, conexión con plataformas empresariales y capacidad de planificar y ejecutar procesos de principio a fin.
Para Felipe Jaramillo, CEO de Aplyca, compañía experta en desarrollo de plataformas web y soluciones cloud, este cambio redefine la automatización. “Los agentes combinan datos internos, herramientas empresariales y planificación completa de tareas, lo que los convierte en una pieza central de la infraestructura digital del futuro”, afirma, subrayando su rol dentro de arquitecturas tecnológicas modernas.
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Por qué el 95% de los proyectos piloto no generan resultados
La principal dificultad sigue siendo técnica. Los modelos generativos no son determinísticos y su comportamiento puede variar entre interacciones, lo que dificulta garantizar resultados confiables en operaciones críticas. Para equipos que gestionan software en producción, esta incertidumbre se traduce en mayores costos, riesgos operativos y una ingeniería que aún está en desarrollo.
Esta brecha entre expectativa y realidad se refleja en los resultados. Estudios del MIT Media Lab y NANDA indican que el 95% de los proyectos piloto de IA no han generado impactos de negocio significativos. No porque la tecnología carezca de potencial, sino porque materializar sus promesas exige más tiempo, disciplina técnica y madurez organizacional de lo anticipado.
Un error frecuente es automatizar procesos que no han sido previamente mapeados ni estandarizados. El resultado son agentes inconsistentes y difíciles de escalar. Llevar un prototipo a producción requiere calidad de datos, infraestructura robusta, gobernanza clara y prácticas clásicas de ingeniería, incluyendo control de versiones, monitoreo continuo y supervisión humana en decisiones críticas.
En qué áreas ya se ven resultados con agentes de IA
Hoy existen áreas donde los agentes de IA ya generan valor tangible. La automatización de tareas administrativas repetitivas libera tiempo para actividades estratégicas, mientras que en marketing mejoran la productividad y la alineación a segmentos específicos. En atención al cliente permiten interacciones más contextuales y consistentes en canales digitales.
En desarrollo de software, los agentes aceleran procesos como documentación, pruebas y tareas repetitivas, contribuyendo a ciclos más ágiles. Estos casos demuestran que el impacto es real pero progresivo. La oportunidad hacia 2026 está en avanzar con equilibrio, consolidar buenas prácticas y construir soluciones que puedan entenderse, operarse y adaptarse de forma sostenible.
Imagen: Generada con IA / ChatGPT
