Conozca los cinco principales escollos a la hora de ampliar los agentes de IA empresariales y las estrategias prácticas para evitarlos. Información de BCG, McKinsey, Deloitte, IBM y otras empresas.
Los agentes de IA empresarial están pasando del concepto a la producción en todos los sectores, pero su escalabilidad sigue siendo uno de los retos más persistentes a los que se enfrentan los líderes empresariales. Aunque las primeras pruebas de concepto pueden resultar prometedoras, la escalabilidad de los agentes de IA en múltiples flujos de trabajo, unidades de negocio o puntos de contacto con los clientes puede resultar complicada.
Investigaciones recientes de empresas líderes como BCG, McKinsey, Deloitte, IBM y otras muestran que la mayoría de las iniciativas de IA empresarial siguen sin producir un valor repetible y duradero a gran escala. A continuación se presentan los cinco errores más comunes a los que se enfrentan los líderes y una guía práctica sobre cómo evitarlos.
Errores comunes n.º 1: Desalineación entre el valor empresarial y la estrategia del agente
A pesar del revuelo que rodea a la IA agencial, la mayoría de las empresas siguen teniendo dificultades para ir más allá de las pruebas de concepto. Según un informe global de Boston Consulting Group, el 74 % de las empresas tienen dificultades para ampliar la IA más allá de los proyectos piloto de « ».
Esta desalineación se manifiesta de varias maneras:
- Los equipos implementan un agente porque es «lo último en IA», no porque resuelva un problema empresarial real.
- Los KPI no están definidos o no están claros.
- La organización no se pone de acuerdo sobre lo que significa el éxito, por lo que el impulso se estanca.
- El liderazgo trata al agente como un experimento tecnológico en lugar de como una transformación empresarial.
Sin una base estratégica compartida, el escalado es casi imposible.
Cómo evitar este escollo
Comience con una declaración del problema centrada en el negocio: ¿qué trabajo realiza el agente?
Antes de crear nada, defina el resultado empresarial específico del que es responsable el agente, ya sea resolver un problema de un cliente, automatizar un flujo de trabajo interno o mejorar la calidad de las decisiones. Una declaración del problema clara y centrada en el negocio mantiene a los equipos alineados y evita que la solución se convierta en un experimento tecnológico.
Defina de antemano los KPI medibles (por ejemplo, reducción del tiempo de gestión, aumento de la tasa de autoservicio, ahorro en el coste del servicio).
Las métricas de éxito deben estar claras antes de escribir una sola línea de código, para que los equipos sepan exactamente qué se considera «bueno». Establecer los KPI desde el principio también garantiza que el agente pueda ser supervisado, optimizado y gestionado con datos, y no con suposiciones.
Establezca desde el principio una alineación interfuncional entre las operaciones, el cumplimiento normativo, las TI y la experiencia del cliente.
Los agentes de IA interactúan con múltiples sistemas y equipos, por lo que es necesario establecer una alineación antes de comenzar el desarrollo. Involucrar a las partes interesadas desde el principio significa menos cambios más adelante, acelera las aprobaciones y garantiza que la solución se adapte a sus operaciones, normativas y experiencia del cliente.
Trate a los agentes como productos empresariales, no como prototipos.
Los agentes de IA exitosos se comportan como activos a largo plazo, no como proyectos piloto de corta duración. Asignar a cada agente un propietario de producto, un presupuesto operativo, un plan de lanzamiento y medidas de protección le permite escalarlos de forma segura y sostenible.
Escollo n.º 2: gobernanza débil, brechas de seguridad y «autonomía incontrolada»
Los sistemas agénticos se diferencian de la automatización tradicional porque no solo predicen, sino que también actúan. Interactúan con los sistemas, ejecutan tareas, toman decisiones, activan flujos de trabajo y se coordinan con otros agentes o con personas. Este cambio introduce categorías de riesgo completamente nuevas.
Un análisis de McKinsey de 2025 destaca tres retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de ampliar los sistemas de agencia:
- Nuevos tipos de riesgo y autonomía.
- Equilibrar los agentes personalizados y los agentes estándar,
- Mantenerse al día con las capacidades aceleradas de la IA.
Mientras tanto, Deloitte advierte que, sin un marco de gobernanza estructurado o un «mercado de agentes» para toda la empresa, las organizaciones corren el riesgo de sufrir una proliferación descontrolada de agentes, políticas de seguridad incoherentes y una autonomía peligrosa; en resumen, un agente de IA que actúa de forma indeseada.
Cómo evitar este escollo
Defina controles de acceso basados en roles para los agentes de IA, idénticos a los de la gobernanza de identidades humanas.
Los agentes de IA deben seguir el mismo modelo de permisos que los empleados humanos, con roles, niveles de acceso y flujos de trabajo de aprobación claramente definidos. Esto garantiza que sus agentes de IA solo puedan actuar dentro de los límites autorizados y evita el acceso no deseado a sistemas o datos confidenciales.
Establezca una junta de gobernanza de IA multifuncional antes de ampliar más allá de uno o dos proyectos piloto.
Tan pronto como supere los primeros proyectos piloto, la gobernanza ya no podrá ser informal o ad hoc. Una junta dedicada que abarque los ámbitos jurídico, de seguridad, TI, operaciones y CX garantiza que todos los agentes cumplan las normas de su organización en materia de seguridad, cumplimiento y valor empresarial.
Implementar barreras de seguridad: límites de acción, activadores de revisión humana, rutas de respaldo y supervisión de anomalías.
Las barreras de seguridad operativas mantienen a los agentes predecibles al limitar las acciones que pueden realizar y cuándo es necesario que intervengan los humanos. En combinación con comportamientos de respaldo seguros y detección de anomalías, estos controles evitan que los pequeños problemas se conviertan en grandes problemas.
Garantiza una observabilidad completa: registros, pistas de auditoría y supervisión del comportamiento de cada acción de los agentes.
La observabilidad integral permite a tus equipos comprender, rastrear y explicar exactamente lo que hizo un agente y por qué. Este nivel de visibilidad es fundamental para la depuración, el cumplimiento normativo, la gestión de riesgos y la mejora continua del rendimiento de tus agentes.
Centralice el registro de agentes para que todos ellos sean conocidos, evaluados y asignados.
Un registro centralizado evita que los «agentes ocultos» operen fuera de su marco formal de supervisión y responsabilidad. Cada agente debe tener un propietario documentado, un propósito, una configuración y un estado de cumplimiento antes de entrar en funcionamiento.
Problema n.º 3: silos de datos, integraciones fragmentadas y cuellos de botella en los flujos de trabajo
Incluso el agente más capaz fracasa si no puede acceder a los datos, los sistemas o el contexto que necesita para actuar. Este es el cuello de botella más comúnmente citado en los esfuerzos de escalado de la IA empresarial.
El análisis de IBM sobre la implementación de agentes en el sector público y privado señala que la complejidad de los datos y los silos siguen siendo los principales obstáculos, especialmente cuando los agentes interactúan con sistemas heredados y datos obsoletos o incoherentes.
Cómo evitar este escollo
Conozca sus datos cuando planifique su agente de IA, no después de implementarlo.
Antes de diseñar cualquier agente, es esencial comprender claramente dónde se encuentran sus datos, cómo están estructurados y quién es su propietario. Hacerlo por adelantado evita costosas modificaciones posteriores y garantiza que el agente pueda acceder a la información que necesita desde el primer día.
Priorice los datos unificados.
Centralizar sus datos a través de capas compartidas evita que se fragmenten y reduce la complejidad en todo su ecosistema de agentes. Este enfoque permite a cada agente acceder a datos coherentes y controlados sin tener que reconstruir los canales cada vez.
Utiliza una plataforma con un sistema de ingeniería del conocimiento integrado.
Este enfoque, adoptado por Inbenta AI, elimina la necesidad de crear manualmente integraciones personalizadas para cada fuente de datos (como CRM, ERP o sitios web), lo que agiliza considerablemente la implementación y reduce el mantenimiento.
Implemente una solución que se sincronice continuamente con sus datos subyacentes.
Esto mantiene a su agente de IA funcionando siempre con precisión en tiempo real y elimina la necesidad de actualizar constantemente su información de forma manual.
Escollo n.º 4: personalización excesiva, proyectos piloto únicos y la «trampa del prototipo»
Muchas empresas crean agentes altamente personalizados para una unidad de negocio o un flujo de trabajo. Estos tienen éxito de forma aislada, pero fracasan cuando se intenta ampliarlos.
McKinsey, Deloitte y otros señalan que la personalización excesiva es la mayor barrera estructural para la implementación de agentes en toda la empresa. Cuando cada agente se crea de forma diferente (con diferentes indicaciones, rutas de datos, integraciones y modelos de cumplimiento), los costes, los riesgos y las necesidades de mantenimiento se disparan.
Cómo evitar este escollo
Implemente una plataforma de agentes empresariales, no agentes independientes.
Crear agentes uno por uno genera fragmentación y ralentiza todas las implementaciones futuras. Una plataforma compartida, como Inbenta AI, proporciona una infraestructura, una gobernanza y unas herramientas comunes que le permiten escalar de forma segura y rentable en toda la organización.
Cree plantillas de agente para que los nuevos agentes estén preconfigurados en un 60-80 %.
Las plantillas proporcionan a sus equipos una ventaja inicial al ofrecerles flujos de trabajo, medidas de seguridad, integraciones y lógica de evaluación preconfigurados. Esto le permite implementar nuevos agentes más rápidamente, con menos errores y un comportamiento más coherente.
Invierta en la coordinación en lugar de en la lógica puntual.
La coordinación centralizada permite a los agentes coordinar acciones, intercambiar contexto y trabajar juntos de forma predecible. Además, evita el caos de la lógica ad hoc, de modo que sus agentes operan como un sistema cohesionado en lugar de como herramientas aisladas.
Obstáculo n.º 5: Resistencia cultural, desalineación del flujo de trabajo y baja adopción
Como describe un análisis reciente, la tecnología no es la principal barrera para ampliar la IA agencial, sino la preparación organizativa.
Los retos de implementación suelen surgir cuando los empleados desconfían de un nuevo sistema o se sienten amenazados por él. Esta incertidumbre se magnifica cuando los equipos no comprenden cómo el agente cambiará sus funciones o sus flujos de trabajo diarios. Como resultado, los usuarios pueden encontrar formas de eludir el agente y volver a los procesos manuales que les son familiares. Se trata de un problema que suele tener su origen en que los directivos subestiman la necesidad de una formación adecuada y una gestión del cambio.
Cómo evitar este escollo
Involucre a los usuarios de primera línea desde el principio en la definición de los flujos de trabajo de los agentes.
Los empleados de primera línea saben dónde se producen los roces y qué tareas podrían beneficiarse realmente de la automatización. Involucrarlos desde el principio permite diseñar mejores flujos de trabajo, lograr una mayor adopción y reducir las sorpresas en la implementación.
Ofrecer programas de formación en IA centrados en la colaboración con los agentes.
Los equipos deben comprender no solo lo que hacen los agentes, sino también cómo trabajar con ellos de forma eficaz. La formación que desmitifica la IA y se centra en la colaboración práctica aumenta la confianza y reduce la resistencia.
Elabore planes explícitos de gestión del cambio, que incluyan comunicación, formación y ciclos de retroalimentación.
Implementar con éxito un agente de IA es más que un simple proyecto técnico. También requiere un cambio organizativo. Una comunicación clara, una formación específica y ciclos de retroalimentación rápidos permiten que las personas se mantengan informadas, apoyadas y comprometidas durante la transición.
Mida la adopción, no solo la precisión o el rendimiento.
Incluso un agente de alto rendimiento fracasará si los equipos no lo utilizan. Las métricas de adopción ponen de relieve los aspectos del comportamiento, la formación o el rediseño del flujo de trabajo que requieren atención para aprovechar todo el valor empresarial de su agente de IA.
Conclusión: escalar los agentes de IA requiere un pensamiento empresarial
La ampliación de los agentes de IA empresariales no es principalmente un problema técnico. Es un reto de alineación empresarial, gobernanza, integración, arquitectura y transformación cultural.
Organizaciones que escalan agentes con éxito:
- Comience con casos de uso impulsados por el negocio.
- Desarrollar la gobernanza y la observabilidad desde el principio
- Invertir en ingeniería del conocimiento
- Estandarizar los componentes del agente.
- Trate la gestión del cambio como una prioridad de primer orden.
Como dejan claro los informes de BCG, McKinsey, Deloitte, IBM y otros, la IA agencial está entrando ahora en una nueva fase de madurez. Las empresas que comprendan y apliquen sus mejores prácticas desde el principio obtendrán una ventaja estratégica duradera y valiosa.
Preguntas frecuentes: Cómo evitar los errores más comunes al ampliar los agentes de IA empresariales
¿Por qué la mayoría de los agentes de IA empresariales no logran escalar más allá de las primeras pruebas piloto? La mayoría de los agentes de IA se estancan después de la fase de prueba de concepto porque carecen de un objetivo comercial claro, de indicadores clave de rendimiento (KPI) medibles y de alineación en toda la organización. Sin una definición compartida del éxito o un modelo operativo acordado, el entusiasmo inicial puede dar paso a la fragmentación, al estancamiento del impulso y a soluciones que nunca maduran más allá de la fase experimental. ¿Cuál es el mayor error estratégico que cometen las organizaciones al implementar agentes de IA? El error más común es tratar a los agentes de IA como prototipos técnicos en lugar de productos empresariales. Cuando los agentes se crean de forma aislada, sin un propietario del producto, una hoja de ruta, KPI o gobernanza, se vuelven difíciles de mantener, aún más difíciles de escalar y desconectados de los resultados empresariales que se supone que deben impulsar. ¿Cómo ayuda la gobernanza a evitar la «autonomía incontrolada» en los sistemas de agentes? La gobernanza garantiza que los agentes operen dentro de los límites aprobados. Con controles de acceso basados en roles, barreras de protección, registros de auditoría, desencadenantes de revisión y una junta de gobernanza de IA multifuncional, las organizaciones pueden gestionar el riesgo de forma proactiva y mantener a los agentes predecibles y conformes. ¿Por qué los silos de datos son una barrera tan importante para escalar los agentes de IA? Incluso los agentes altamente capacitados fracasan si no pueden acceder a los datos, los sistemas o el contexto que necesitan para actuar. Los datos fragmentados y las integraciones heredadas obligan a los equipos a rehacer el trabajo, reducen la precisión y ralentizan las implementaciones. Las capas de datos unificadas y gobernadas, y las plataformas con una sólida ingeniería del conocimiento, proporcionan a los agentes la coherencia y la claridad necesarias para funcionar de forma fiable. ¿Qué es la «trampa del prototipo» y por qué es tan común en la IA empresarial? La trampa del prototipo se produce cuando las organizaciones crean agentes únicos y muy personalizados que funcionan bien en un único flujo de trabajo, pero que no pueden escalarse en toda la empresa. Cada agente termina con sus propias indicaciones, integraciones y modelo de cumplimiento. La estandarización, las plantillas y una plataforma compartida ayudan a romper este ciclo. ¿Cómo pueden las organizaciones aumentar la adopción y la confianza entre los empleados de primera línea? La adopción aumenta cuando los empleados se involucran desde el principio, comprenden cómo el agente les ayuda en su trabajo y se sienten preparados para colaborar con él. Una comunicación clara, programas de alfabetización en IA, el diseño conjunto de flujos de trabajo y bucles de retroalimentación continuos reducen la resistencia y generan confianza.
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