{"id":40653,"date":"2026-02-27T14:47:00","date_gmt":"2026-02-27T14:47:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iprofesional.com\/tecnologia\/449090-adios-a-la-fase-beta-de-los-agentes-de-ia-como-tener-exito-en-2026"},"modified":"2026-02-27T14:47:00","modified_gmt":"2026-02-27T14:47:00","slug":"adios-a-la-fase-beta-de-los-agentes-de-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latecordoba.com\/index.php\/2026\/02\/27\/adios-a-la-fase-beta-de-los-agentes-de-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Adi\u00f3s a la fase beta de los agentes de inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"\n
<\/div>\n
<\/div>\n

Parece que hubiera pasado mucho m\u00e1s tiempo, pero apenas transcurrieron poco m\u00e1s de tres a\u00f1os desde que el mundo conoci\u00f3 la inteligencia artificial<\/a> <\/strong>(IA) generativa, cuando ChatGPT fue lanzado en noviembre de 2022. Ese fue solo el comienzo de una tecnolog\u00eda disruptiva que nadie quiso dejar pasar una vez que se hizo evidente su potencial transformador para los negocios. El resultado fue una adopci\u00f3n masiva y acelerada, incluso de la siguiente generaci\u00f3n de la tecnolog\u00eda: los agentes de IA.<\/p>\n

Seg\u00fan un estudio de la consultora Gartner<\/strong>, en 2025 el 75% de las compa\u00f1\u00edas experiment\u00f3 con agentes, pero solo el 15% implement\u00f3 sistemas totalmente aut\u00f3nomos. La gran mayor\u00eda utiliz\u00f3 LLM combinados con automatizaci\u00f3n para tareas muy espec\u00edficas y rutinarias, sin explotar plenamente su potencial transformador.<\/p>\n

El diagn\u00f3stico fue similar en el caso de la GenAI<\/strong>, de acuerdo con un informe del Instituto de Tecnolog\u00eda de Massachussets (MIT). Muchas empresas la adoptaron solo para no quedar afuera del hype y, como resultado, el 95% de los pilotos fracas\u00f3. Entonces, \u00bfla tecnolog\u00eda no es tan disruptiva como se promet\u00eda inicialmente?<\/p>\n

Brecha de aprendizaje<\/h2>\n

Lo que ocurri\u00f3 en 2025 fue la fase beta de los agentes de inteligencia artificial<\/a>. El error no fue tecnol\u00f3gico, sino organizacional. <\/strong>Muchas compa\u00f1\u00edas carec\u00edan de los flujos de trabajo necesarios para implementarlos correctamente o no contaban con el capital humano preparado para trabajar con ellos. La buena noticia para quienes fallaron en los \u00faltimos meses es que ya aprendieron de esas limitaciones. Pero, dado que la adopci\u00f3n sigue siendo masiva, es l\u00f3gico que algunos queden rezagados.<\/p>\n

El informe del MIT <\/strong>define este fen\u00f3meno como una brecha de aprendizaje y destaca que cualquier tecnolog\u00eda, por m\u00e1s poderosa que sea, requiere un proceso de adaptaci\u00f3n cuando se integra en nuevos sistemas. Las personas cumplen un rol clave en esta tarea: deben acostumbrarse a trabajar con m\u00e1quinas, pero, sobre todo, deben supervisarlas y mantener una mirada estrat\u00e9gica.<\/p>\n

Esa es una de las claves para el \u00e9xito con los agentes de IA. Un estudio reciente, presentado como innovador, pero que en realidad solo confirma lo que el sector tecnol\u00f3gico ya sab\u00eda, muestra que la IA no tiene contexto<\/strong>. El desaf\u00edo es crearlo.<\/p>\n

Uno de los casos m\u00e1s caracter\u00edsticos de una mala implementaci\u00f3n se da en el servicio al cliente<\/strong>. Con sistemas mal dise\u00f1ados, los usuarios terminan frustrados y exigen ser atendidos por una persona. El problema no es tecnol\u00f3gico, sino de dise\u00f1o. Sin embargo, tambi\u00e9n existen organizaciones que ya han sabido aprovechar los agentes de IA para liderar sus industrias.<\/p>\n

Una empresa de log\u00edstica escal\u00f3 sus operaciones de soporte <\/strong>y pas\u00f3 de tardar dos horas a responder en apenas 90 segundos. Otro ejemplo es una compa\u00f1\u00eda de semiconductores que desarroll\u00f3 un agente de IA capaz de resolver problemas tres veces m\u00e1s r\u00e1pido, con una tasa de \u00e9xito del 75%.<\/p>\n

ROI medible<\/h2>\n

Estos ejemplos aportan otro aprendizaje clave para esta nueva etapa de los agentes de inteligencia artificial<\/a>: no deben implementarse de manera gen\u00e9rica, sino dise\u00f1arse con precisi\u00f3n quir\u00fargica para resolver fricciones espec\u00edficas. Los verdaderos ganadores ser\u00e1n quienes definan un retorno de la inversi\u00f3n <\/strong>(ROI) medible a partir de implementaciones focalizadas que agreguen valor real. En los pr\u00f3ximos 12 meses, el 42% de las empresas planea desarrollar agentes de IA, seg\u00fan un reporte de Gartner. Incorporarlos ya no es suficiente: el desaf\u00edo ahora es c\u00f3mo implementarlos.<\/p>\n

El primer paso es identificar soluciones de alto impacto para eliminar fricciones<\/strong>. Luego, es necesario limpiar e integrar los datos para que los Agentes de IA, dise\u00f1ados espec\u00edficamente para una funci\u00f3n, puedan operar de manera efectiva. Una vez lograda la orquestaci\u00f3n del sistema ag\u00e9ntico, junto con los requisitos de cumplimiento, puede escalarse a nuevas funciones. Este proceso da lugar a un nuevo modelo de trabajo construido sobre el imperativo de un ROI medible. El sistema debe ser capaz de aprender para evolucionar, y no limitarse exclusivamente a tareas fijas.<\/p>\n

Esto adquiere distintos significados seg\u00fan la industria. En retail, los agentes de IA construyen ecosistemas inteligentes <\/strong>en centros de almacenamiento para analizar flujos de trabajo e identificar cuellos de botella en los equipos; en e-commerce, pueden ofrecer promociones din\u00e1micas para evitar el abandono del carrito; en servicios financieros, optimizan cr\u00e9ditos y combaten el fraude en tiempo real. Todo esto lo hacen de manera aut\u00f3noma y puede aplicarse en cualquier sector.<\/p>\n

Las herramientas existen y est\u00e1n disponibles. Por eso, el debate ya no es tecnol\u00f3gico, sino organizacional: \u00bfqu\u00e9 costos se reducen o cu\u00e1nto mejora el servicio al implementarlas? La respuesta a esa pregunta es la que tendr\u00e1 la clave del \u00e9xito de los agentes de IA <\/strong>en los pr\u00f3ximos meses.<\/p>\n

(*) CTO de Globant Enterprise AI.<\/strong><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"\n

<\/div>\n

Los verdaderos ganadores ser\u00e1n quienes definan un retorno de la inversi\u00f3n (ROI) medible a partir de implementaciones focalizadas que agreguen valor real.