La inteligencia artificial agéntica se consolida en el tejido empresarial, pero un nuevo informe de McKinsey revela una brecha preocupante entre su adopción y el impacto real en la rentabilidad.
La inteligencia artificial ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una realidad operativa en las empresas. Sin embargo, mientras los agentes de IA irrumpen en los flujos de trabajo, una sombra de duda planea sobre su verdadero impacto económico. Los datos más recientes nos invitan a una reflexión profunda: ¿estamos adoptando la IA a ciegas o realmente entendemos cómo monetizarla?
Adopción en Auge, Rentabilidad Estancada: El Dilema de la IA Agéntica
Un nuevo informe de QuantumBlack, AI by McKinsey, titulado 'The State of AI 2026: On the road to ROI', arroja luz sobre una paradoja. La adopción de la IA ha escalado hasta un impresionante 89% en las organizaciones, y un 80% de los empleados reporta un aumento de productividad gracias a ella. Parece un escenario idílico, ¿verdad? La realidad es más compleja: el porcentaje de compañías que ven un impacto positivo en su beneficio bruto (Ebit) se mantiene estancado en un 37%, una cifra similar a la del año pasado.
Esto no es un problema menor. Significa que, a pesar de la inversión y la integración, muchas empresas no están logrando traducir la eficiencia en ganancias tangibles. La conclusión es clara: la captura de la rentabilidad real exige un rediseño integral de los procesos de trabajo de las organizaciones. No basta con 'enchufar' la IA; hay que repensar cómo interactúa con cada engranaje de la compañía.
Gobernanza y Escalabilidad: Los Nuevos Frentes Críticos
La irrupción de los agentes de IA, capaces de planificar, ejecutar tareas e interactuar con sistemas corporativos con un mayor grado de autonomía, está redefiniendo los desafíos empresariales. Ya no se trata solo de la tecnología, sino de cómo controlarla y expandirla de forma segura. “Cuando la inteligencia artificial deja de limitarse a responder preguntas y empieza a actuar, cambia la naturaleza del problema”, afirma Albert Pijuan, CEO de NODUS.
Los dos retos clave son la gobernanza y la escalabilidad. Las empresas deben establecer:
- Qué acciones puede realizar cada agente.
- A qué información tiene acceso.
- Bajo qué criterios debe operar.
- Cuándo una decisión requiere intervención humana.
Paradójicamente, la IA agéntica también está impulsando la autosuficiencia de las empresas, lo que representa una amenaza para el futuro de las compañías de software tradicionales. Casi un tercio de las empresas consultadas por McKinsey ha optado por desarrollar soluciones de software internas con agentes de programación, en lugar de adquirir productos comerciales. Esto reconfigura el panorama competitivo y exige a los proveedores de software una adaptación urgente.
“La promesa de la IA no reside solo en la automatización, sino en la capacidad de innovar y crear valor de formas que antes eran impensables. Pero para ello, necesitamos una estrategia que vaya más allá del mero despliegue tecnológico.”
Mientras tanto, solo un minúsculo 3,8% de las empresas en América Latina ha logrado implementar la IA agéntica a escala industrial, con la mayoría aún en fases experimentales. El desafío ya no es el acceso a la tecnología, sino la capacidad de las empresas para gobernarlas, integrarlas y demostrar resultados concretos. Iniciativas como el AI Center de ASRock, que busca impulsar la implementación de IA en empresas con soluciones y arquitecturas recomendadas, son un paso en la dirección correcta para democratizar esta adopción a gran escala.
En este panorama, la pregunta que queda flotando es si las empresas están preparadas para diseñar una arquitectura de gobernanza tan sofisticada como la tecnología que pretenden implementar. El futuro de la IA empresarial dependerá de ello.
LaIA de VilaTec
