{"id":44495,"date":"2026-09-29T12:58:00","date_gmt":"2026-09-29T12:58:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.iprofesional.com\/tecnologia\/465468-por-que-preparar-la-ia-agentica-rinde-mas-que-implementarla-rapido"},"modified":"2026-09-29T12:58:00","modified_gmt":"2026-09-29T12:58:00","slug":"el-dato-que-explica-por-que-fracasan-los-proyectos-de-ia-agentica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/latecordoba.com\/index.php\/2026\/09\/29\/el-dato-que-explica-por-que-fracasan-los-proyectos-de-ia-agentica\/","title":{"rendered":"El dato que explica por qu\u00e9 fracasan los proyectos de IA agentica"},"content":{"rendered":"\n
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El 38% de los proyectos de inteligencia artificial <\/strong>(IA) agentica se estanca por un mismo error: no definir protocolos de escalamiento antes de poner el primer agente en producci\u00f3n. Las empresas que priorizan la velocidad sobre la preparaci\u00f3n operativa duplican la probabilidad de enfrentar fallas despu\u00e9s de incidentes graves (32% contra 18%), seg\u00fan el estudio Agentic AI: Preparation Beats Speed for ROI<\/a> de la empresa Salesforce, basado en una encuesta a 2.000 lideres empresariales con agentes de IA en producci\u00f3n.<\/p>\n

La tentaci\u00f3n del atajo tiene un costo medible. Quienes se saltan los controles iniciales obtienen un retorno apenas m\u00e1s r\u00e1pido (7,2 meses frente a 9,3), pero pagan con proyectos empantanados <\/strong>y equipos que desconf\u00edan de la herramienta. Las organizaciones que invierten primero en gobernanza, datos conectados y barreras de contenci\u00f3n logran una adopci\u00f3n interna por encima del 53% y un salto del 29% en satisfacci\u00f3n del cliente.<\/p>\n

Estos n\u00fameros aterrizan en una Argentina donde la IA aut\u00f3noma ya llego a las empresas<\/strong><\/a> y obliga a apurar el salto, pero donde la mayor\u00eda todav\u00eda tropieza al intentar convertir la promesa tecnol\u00f3gica en impacto real. De hecho, el 95% de los proyectos corporativos de IA falla en lograr resultados medibles<\/a>, lo que refuerza la urgencia de prepararse antes de correr.<\/p>\n

Silvia Tenazinha<\/strong>, directora general de Salesforce en la Argentina, lo sintetiz\u00f3 as\u00ed: la IA agentica no premia al m\u00e1s r\u00e1pido ni al m\u00e1s sofisticado, sino al m\u00e1s pragm\u00e1tico. En la siguiente entrevista con iProfesional<\/strong>, Tenazinha desglosa los hallazgos del estudio, y desarma las trampas m\u00e1s frecuentes que enfrentan las empresas locales y aporta casos concretos como Coto, Flores Avenida y Andina ART, que ya miden resultados reales.<\/p>\n

\"Silvia\n<\/picture>\n

Silvia Tenazinha. Fotograf\u00eda provista por Salesforce.<\/p>\n<\/div>\n

-\u00bfPor qu\u00e9 la preparaci\u00f3n operativa previa resulta sustancialmente m\u00e1s valiosa para la rentabilidad que la velocidad de implementaci\u00f3n?<\/em><\/h3>\n

-Lanzar agentes de IA a toda velocidad sin la preparaci\u00f3n adecuada en gobernanza y datos es una ilusi\u00f3n de agilidad que despu\u00e9s se paga caro. S\u00ed, saltarte los controles iniciales te puede dar un ROI apenitas m\u00e1s r\u00e1pido a corto plazo (7,2 meses vs. 9,3 meses), pero la falta de preparaci\u00f3n duplica la probabilidad de que las fallas cr\u00edticas aparezcan reci\u00e9n despu\u00e9s de errores graves <\/span>(32% vs. 18%). Y hay un dato que no falla: el 38% de los proyectos estancados admite que su gran error fue no definir protocolos de escalamiento a tiempo.<\/p>\n

La preparaci\u00f3n previa <\/strong>(casos de uso espec\u00edficos, datos conectados, barreras de contenci\u00f3n) es lo que protege el presupuesto y la reputaci\u00f3n del negocio. Y ah\u00ed es donde se ve la diferencia: adopci\u00f3n interna real (53%), +29% en CSAT, y una captura de valor que es rentable y sostenible en el tiempo.<\/p>\n

-\u00bfCu\u00e1les son los principales cuellos de botella que detectan en las empresas locales al intentar ordenar estos tres pilares y c\u00f3mo impactan en la adopci\u00f3n efectiva por parte de los empleados?<\/em><\/h3>\n

-Ac\u00e1 hay una falacia que veo todo el tiempo: la de la “base de datos perfecta<\/strong>“, esa par\u00e1lisis por querer limpiar el 100% de la informaci\u00f3n antes de arrancar. Sumale la falta de protocolos claros para que el agente derive tareas a una persona, y la resistencia a meter la IA directamente en los sistemas que el equipo ya usa todos los d\u00edas.<\/p>\n

\u00bfEl resultado? Los empleados ven al agente como algo poco confiable<\/strong>, que genera reprocesos o los obliga a salir de sus aplicaciones habituales. En cambio, cuando la IA se enfoca en un proceso acotado, tiene supervisi\u00f3n clara y vive nativamente en el flujo de trabajo, la adopci\u00f3n del equipo supera r\u00e1pido el 53-55%.<\/p>\n

-La industria de alta tecnolog\u00eda lidera el volumen de implementaci\u00f3n de agentes de IA, pero registra uno de los ROI m\u00e1s lentos: 10,1 meses. \u00bfA qu\u00e9 atribuyen esta demora y qu\u00e9 lecci\u00f3n deja para el resto del entramado productivo argentino?<\/em><\/h3>\n

-Las empresas de alta tecnolog\u00eda caen en la tentaci\u00f3n de la sobre ingenier\u00eda. Por ser “nativos digitales<\/strong>” terminan desplegando agentes en proyectos gigantes o experimentalmente complejos, sin poner el foco prioritario en el valor operativo inmediato. Y abrir demasiados frentes t\u00e9cnicos a la vez estira la curva de aprendizaje y atrasa la monetizaci\u00f3n hasta los 10,1 meses.<\/p>\n

La lecci\u00f3n para el empresariado argentino es simple: el \u00e9xito con la IA ag\u00e9ntica es pragmatismo comercial puro<\/span>. Ser el m\u00e1s avanzado tecnol\u00f3gicamente no te asegura rentabilidad, lo que importa es resolver problemas reales del negocio con objetivos financieros claros.<\/p>\n

-Sectores como servicios profesionales o cadena de suministro y log\u00edstica alcanzaron ROI en 6,5 meses en promedio. \u00bfQu\u00e9 fortalezas les permitieron capitalizar el valor antes que los nativos digitales?<\/em><\/h3>\n

-Estos sectores tienen algo a favor: flujos de trabajo altamente estandarizados<\/strong>, con secuencias l\u00f3gicas bien claras: seguimiento de env\u00edos, gesti\u00f3n de inventario, procesamiento de reclamos, facturaci\u00f3n. Al implementar agentes de IA en tareas espec\u00edficas con reglas de negocio predefinidas, la tecnolog\u00eda empez\u00f3 a ejecutar acciones (actions-to-outputs) y a generar valor de inmediato.<\/p>\n

Y hay algo m\u00e1s: en lugar de rehacer toda la infraestructura digital, conectaron sem\u00e1nticamente s\u00f3lo la informaci\u00f3n necesaria para ese caso puntual. Ese enfoque pragm\u00e1tico <\/strong>y centrado en el proceso les permiti\u00f3 lograr el retorno en solo 6 meses, superando por lejos a la alta tecnolog\u00eda.<\/p>\n

-\u00bfC\u00f3mo deben balancear los directivos argentinos la tensi\u00f3n entre captura r\u00e1pida de valor y protecci\u00f3n del negocio?<\/em><\/h3>\n

-Tenemos que evitar la falsa dicotom\u00eda entre la par\u00e1lisis regulatoria y la aceleraci\u00f3n sin control. <\/span>S\u00ed, prescindir de esquemas de supervisi\u00f3n te acelera marginalmente el ROI inicial, pero duplica el riesgo de incidentes graves que te destruyen la confianza del cliente y la rentabilidad del proyecto.<\/p>\n

El equilibrio pasa por una “gobernanza proporcional y progresiva<\/strong>“: desde el d\u00eda uno, protocolos claros de supervisi\u00f3n y l\u00edmites de autonom\u00eda para los procesos cr\u00edticos (Human-in-the-Loop), mientras en paralelo despleg\u00e1s agentes aut\u00f3nomos en casos de bajo riesgo que muestran resultados r\u00e1pido y que impactan positivamente en el flujo de caja.<\/p>\n

-\u00bfQu\u00e9 estructuras m\u00ednimas de supervisi\u00f3n recomienda establecer antes de poner en producci\u00f3n el primer agente aut\u00f3nomo?<\/em><\/h3>\n

-Lo primero, sin vueltas: protocolos expl\u00edcitos de escalamiento humano <\/span>(Human-in-the-Loop), que definan bajo qu\u00e9 criterios de complejidad o riesgo el agente tiene que transferir la interacci\u00f3n, de forma transparente, a una persona. La falta de esto explica el estancamiento del 38% de los proyectos que fallaron.<\/p>\n

Y lo segundo: un marco de l\u00edmites operativos y monitoreo continuo <\/strong>en tiempo real (los famosos guardrails), que asegure que el agente act\u00faa dentro de las pol\u00edticas de la empresa y que te permita auditar constantemente el cumplimiento, la precisi\u00f3n de las respuestas y la satisfacci\u00f3n del usuario.<\/p>\n

-\u00bfDe qu\u00e9 manera una capa sem\u00e1ntica permite destrabar valor sin quedar atrapados en proyectos infinitos de limpieza de datos?<\/em><\/h3>\n

-En base a nuestro estudio de IA Ag\u00e9ntica en empresas, solo el 31% de las organizaciones ten\u00eda sus datos totalmente unificados antes de lanzar. Por eso, la capa sem\u00e1ntica funciona como un traductor inteligente, le da contexto operativo a los datos dispersos o no estructurados<\/strong>, sin necesidad de rehacer la arquitectura de datos desde cero.<\/p>\n

Al estructurar sem\u00e1nticamente la informaci\u00f3n relevante para un caso de uso puntual, la organizaci\u00f3n logra que el agente entienda e interact\u00fae con los sistemas existentes de inmediato. Eso reduce el ROI a 7,3 meses, contra los 8,8 meses que enfrentan las empresas que se meten en proyectos masivos e interminables de depuraci\u00f3n de datos<\/span>.<\/p>\n

-\u00bfPor qu\u00e9 se degrada la experiencia del usuario cuando la IA se agrega como un parche externo? \u00bfQu\u00e9 rol juegan ecosistemas integrados como Slack o MuleSoft?<\/em><\/h3>\n

-Cuando met\u00e9s la IA como una pesta\u00f1a o app flotante fuera de los sistemas habituales, oblig\u00e1s al usuario a cambiar de pantalla todo el tiempo y a duplicar tareas. Eso fragmenta la experiencia y te tira abajo la adopci\u00f3n interna. La IA tiene que vivir donde la gente ya colabora y trabaja, as\u00ed de simple.<\/span><\/p>\n

Ah\u00ed es donde entran Slack y MuleSoft: Slack te da el entorno de colaboraci\u00f3n nativo, donde humanos y agentes interact\u00faan conversacionalmente en el flujo cotidiano. MuleSoft es la capa de integraci\u00f3n que conecta de forma segura las APIs y bases de datos legadas<\/strong>, para que el agente tenga el contexto correcto y ejecute acciones en tiempo real sin salir del ecosistema de la empresa.<\/p>\n

-\u00bfQu\u00e9 m\u00e9tricas o casos locales en Argentina confirman que los agentes de IA est\u00e1n pasando de ser una prueba piloto de eficiencia a un motor de ingresos?<\/em><\/h3>\n

-Los n\u00fameros globales ya lo confirman y tienen impacto directo en Argentina: en Retail<\/strong>, las marcas que operan con agentes de IA crecieron en ventas online 4 veces m\u00e1s r\u00e1pido que sus competidores sin IA ag\u00e9ntica. Y a nivel general, +29% en CSAT y un ROI promedio de 8 meses.<\/p>\n

Esto demuestra que los agentes de IA ya superaron la fase de “prueba para reducir costos<\/strong>“, hoy gestionan interacciones comerciales personalizadas 24\/7 y cierran ventas en tiempo real, as\u00ed que se consolidan como aceleradores directos del canal de ingresos.<\/p>\n

Y para bajarlo a tierra: el caso de Flores Avenida<\/strong>, la tienda online de regaler\u00eda y florer\u00eda. A principios de 2025 implementaron el CRM de Salesforce, integrando gesti\u00f3n de clientes con marketing. Arrancaron centralizando la informaci\u00f3n de sus clientes y activando email marketing para llegar a cada persona en el momento justo, despu\u00e9s sumaron agentes disponibles 24 horas. En poco tiempo, un 30% de crecimiento en ventas gracias a ese seguimiento personalizado.<\/p>\n

Y hay m\u00e1s casos concretos en la regi\u00f3n: en Argentina, Coto <\/strong>ya usa un agente de WhatsApp para FAQs y seguimiento de pedidos, logrando una primera respuesta 15 veces m\u00e1s r\u00e1pida en m\u00e1s de 80 sucursales. Andina ART, otra aseguradora argentina, coordina por WhatsApp el traslado de trabajadores accidentados y redujo el tiempo de respuesta de 23 horas a solo 8 minutos \u2014 un 99% m\u00e1s r\u00e1pido. A nivel regional, Volaris implement\u00f3 en solo 30 d\u00edas un agente que recomienda vuelos y vende asientos, logrando una reducci\u00f3n del 70% en los costos operativos.”<\/p>\n

-\u00bfCu\u00e1l es la recomendaci\u00f3n estrat\u00e9gica clave para que un CEO argentino transforme la IA ag\u00e9ntica en una ventaja competitiva sostenible en 2026?<\/em><\/h3>\n

-La recomendaci\u00f3n para cualquier CEO en 2026 es liderar con pragmatismo y gobernanza<\/strong>: dejar de perseguir la “base de datos perfecta” y concentrar las inversiones en 2 o 3 casos de uso comerciales de impacto, estructurando sem\u00e1nticamente solo los datos que esos flujos necesitan.<\/p>\n

Y algo m\u00e1s: hay que garantizar que la IA se integre de forma nativa <\/strong>en las herramientas de todos los d\u00edas del equipo, con protocolos s\u00f3lidos de supervisi\u00f3n humana detr\u00e1s. Convertir la IA ag\u00e9ntica en ventaja competitiva no es experimentar por moda, es ejecutar procesos de negocio con velocidad, seguridad y foco en la rentabilidad.<\/p>\n

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La directora general de Salesforce Argentina, explica por qu\u00e9 las empresas que priorizan la gobernanza antes que la velocidad obtienen mejores resultados