Learn los 5 principales escollos a la hora de ampliar los agentes de IA empresariales y las estrategias prácticas para evitarlos. Ideas de BCG, McKinsey, Deloitte, IBM y otros.
Los agentes de IA empresarial están pasando del concepto a la producción en todos los sectores, pero su ampliación sigue siendo uno de los retos más persistentes a los que se enfrentan los líderes empresariales. Aunque las primeras pruebas de concepto pueden ser prometedoras, ampliar los agentes de IA a múltiples flujos de trabajo, unidades de negocio o puntos de contacto con el cliente puede resultar complicado.
Estudios recientes de empresas líderes como BCG, McKinsey, Deloitte, IBM y otras demuestran que la mayoría de las iniciativas empresariales de IA siguen sin producir un valor repetible y duradero a escala. A continuación se presentan los cinco escollos más comunes a los que se enfrentan los líderes y una guía práctica sobre cómo evitarlos.
Error nº 1: Desalineación entre el valor empresarial y la estrategia del agente
A pesar de la publicidad que rodea a la IA agéntica, la mayoría de las empresas siguen teniendo dificultades para superar las pruebas de concepto. Según un informe global del informe global del Boston Consulting Group, el 74% de las empresas tiene dificultades para llevar la IA más allá de pilotos.
Este desajuste se manifiesta de varias maneras:
- Los equipos despliegan un agente porque es "la próxima cosa de la 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 más que como una transformación empresarial.
Sin una base estratégica compartida, la ampliación es casi imposible.
Cómo evitar este escollo
Empiece por plantear el problema desde el punto de vista empresarial: ¿Qué hace el agente?
Antes de construir nada, defina el resultado empresarial específico del que es responsable el agente, ya sea resolver un problema del cliente, automatizar un flujo de trabajo interno o mejorar la calidad de las decisiones. Un planteamiento del problema claro y centrado en el negocio mantiene a los equipos alineados y evita que la solución se convierta en un experimento tecnológico.
Defina KPI mensurables por adelantado (por ejemplo, reducción del tiempo de gestión, aumento de la tasa de autoservicio, ahorro de costes de servicio).
Las métricas de éxito deben estar claras antes de escribir una sola línea de código, para que los equipos sepan exactamente qué es "bueno". Establecer los KPI en una fase temprana también garantiza que el agente pueda supervisarse, optimizarse y gobernarse con datos, no con suposiciones.
Establezca una alineación interfuncional temprana entre operaciones, cumplimiento, TI y CX.
Los agentes de IA afectan a múltiples sistemas y equipos, por lo que la alineación debe producirse antes de que comience el desarrollo. Involucrar a las partes interesadas desde el principio implica menos cambios posteriores, acelera las aprobaciones y garantiza que la solución sea la adecuada para sus operaciones, normativas y experiencia del cliente.
Tratar a los agentes como productos empresariales, no como prototipos.
Los agentes de IA de éxito se comportan como activos a largo plazo, no como pilotos efímeros. Asignar a cada agente un propietario de producto, un presupuesto operativo, un plan de lanzamiento y unos límites de seguridad permite escalarlos de forma segura y sostenible.
Escollo nº 2: gobernanza débil, lagunas de seguridad y "autonomía incontrolada"
Los sistemas agenéticos se diferencian de la automatización heredada porque no se limitan a predecir - actúan actúan. Interactúan con los sistemas, ejecutan tareas, toman decisiones, activan flujos de trabajo y se coordinan con otros agentes o seres humanos. Este cambio introduce categorías de riesgo totalmente nuevas.
A lisis de McKinsey de 2025 destaca tres retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de ampliar los sistemas agénticos:
- Nuevos tipos de riesgo y autonomía.
- Equilibrio entre agentes a medida y agentes comerciales,
- Mantenerse al día con la aceleración de las capacidades de la IA.
Mientras tanto, Deloitte advierte que sin un marco de gobernanza estructurado o un "mercado de agentes" en toda la empresa, las organizaciones corren el riesgo de proliferación de agentesEn resumen, un agente de inteligencia artificial que actúe de forma no deseada.
Cómo evitar este escollo
Definir controles de acceso basados en funciones para los agentes de IA, idénticos a la gobernanza de la identidad humana.
Los agentes de IA deben seguir el mismo modelo de permisos que los empleados humanos, con funciones, niveles de acceso y flujos de trabajo de aprobación claramente definidos. Esto garantiza que sus agentes de IA sólo puedan actuar dentro de los límites autorizados y evita el acceso involuntario a sistemas o datos confidenciales.
Establezca una Junta de Gobierno de IA interfuncional antes de ir más allá de uno o dos proyectos piloto.
Una vez superados los primeros proyectos piloto, la gobernanza ya no puede ser informal o ad hoc. Una junta dedicada que abarque las áreas legal, de seguridad, TI, operaciones y CX garantiza que cada agente cumpla con los estándares de seguridad, cumplimiento y valor empresarial de su organización.
Implemente barandillas: límites de acción, activadores de revisión humana, rutas de retroceso y supervisión de anomalías.
Las barandillas operativas mantienen la previsibilidad de los agentes limitando las acciones que pueden llevar a cabo y el momento en que deben intervenir los humanos. Combinados con comportamientos alternativos seguros y detección de anomalías, estos controles evitan que las pequeñas incidencias se conviertan en grandes problemas.
Garantice la plena observabilidad: registros, pistas de auditoría y comportamiento de supervisión para cada acción del agente.
La observabilidad completa permite a sus equipos comprender, rastrear y explicar exactamente qué hizo un agente y por qué. Este nivel de visibilidad es fundamental para la depuración, el cumplimiento, la gestión de riesgos y la mejora continua del rendimiento del agente.
Centralice el registro de agentes para que todos los agentes sean conocidos, investigados y de su propiedad.
Un registro centralizado evita que cualquier "agente en la sombra" opere 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.
Error nº 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, sistemas o contexto que necesita para actuar. Este es el cuello de botella más comúnmente citado en los esfuerzos de escalado de IA empresarial.
El análisis de IBM de los despliegues de agentes en gobiernos y empresas señala que la complejidad de los datos y los silos siguen siendo los principales obstáculos sobre todo 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 desplegarlo.
Antes de diseñar un agente, es esencial saber dónde se encuentran los datos, cómo están estructurados y a quién pertenecen. Hacer esto por adelantado evita costosas modificaciones y garantiza que el agente pueda acceder a la información que necesita desde el primer día.
Dé prioridad a 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 gobernados sin tener que reconstruir los canales cada vez.
Utilizar 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 acelera enormemente la implementación y reduce el mantenimiento.
Implemente una solución que se sincronice continuamente con sus datos subyacentes.
De este modo, su agente de IA funcionando con precisión en tiempo real y elimina la necesidad de actualizar constantemente la información de forma manual.
Error nº 4: Personalización excesiva, pilotos únicos y la trampa del prototipo
Muchas empresas crean agentes muy personalizados para una unidad de negocio o un flujo de trabajo. Estos agentes tienen éxito de forma aislada, pero se colapsan cuando se intenta ampliar.
McKinsey, Deloitte y otros señalan la el exceso de personalización como el mayor obstáculo estructural para la implantación de agentes en toda la empresa.. Cuando cada agente se crea de forma diferente -con indicaciones, rutas de datos, integraciones y modelos de cumplimiento distintos-, se disparan los costes, los riesgos y las necesidades de mantenimiento.
Cómo evitar este escollo
Despliegue una plataforma de agentes empresariales, no agentes independientes.
Crear agentes de uno en uno crea fragmentación y ralentiza cada despliegue futuro. Una plataforma compartida, como Inbenta AI, proporciona una infraestructura común, gobernanza y herramientas que le permiten escalar de forma segura y rentable en toda la organización.
Cree plantillas de agentes para que los nuevos agentes estén prediseñados en un 60-80%.
Las plantillas ofrecen a sus equipos una ventaja al proporcionar flujos de trabajo preconfigurados, barandillas, integraciones y lógica de evaluación. Esto le permite desplegar nuevos agentes más rápidamente, con menos errores y un comportamiento más coherente.
Invierta en orquestación en lugar de en lógica puntual.
La orquestación centralizada permite a los agentes coordinar acciones, intercambiar contexto y trabajar juntos de forma predecible. Y evita el caos de la lógica ad hoc para que sus agentes funcionen como un sistema cohesionado en lugar de como herramientas aisladas.
Error nº 5: Resistencia cultural, desalineación del flujo de trabajo y baja adopción
Como un análisis reciente lo describe, la tecnología no es el principal obstáculo para ampliar la IA agéntica, sino la preparación organizativa.
Los problemas de implantación suelen empezar cuando los empleados desconfían de un nuevo sistema o se sienten amenazados por él. Esta incertidumbre se agrava cuando los equipos no entienden cómo el agente cambiará sus funciones o 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 y una gestión del cambio adecuadas.
Cómo evitar este escollo
Implique 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 reside la fricción y qué tareas podrían beneficiarse realmente de la automatización. Contar con ellos desde el principio conduce a flujos de trabajo mejor diseñados, una mayor adopción y menos sorpresas en el despliegue.
Ofrezca programas de alfabetización en IA centrados en la colaboración con los agentes.
Los equipos necesitan comprender no sólo lo que hacen los agentes, sino también cómo trabajar con ellos de forma eficaz. Una formación que desmitifique la IA y se centre en la colaboración práctica aumenta la confianza y reduce la resistencia.
Elabore planes explícitos de gestión del cambio, que incluyan comunicación, formación y circuitos de retroalimentación.
Desplegar con éxito un agente de IA es algo más que un proyecto técnico. También requiere un cambio organizativo. Una comunicación clara, una formación específica y unos ciclos de retroalimentación rápidos permiten a los empleados mantenerse informados, apoyados y comprometidos durante la transición.
Mida la adopción, no sólo la precisión o el rendimiento.
Incluso un agente de alto rendimiento fracasa si los equipos no lo utilizan. Las métricas de adopción ponen de manifiesto dónde es necesario prestar atención al comportamiento, la formación o el rediseño del flujo de trabajo para aprovechar todo el valor de negocio de su agente de IA empresarial.
Conclusiones: La ampliación de los agentes de IA requiere una mentalidad 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:
- Empezar con casos de uso orientados a la empresa
- Construir la gobernanza y la observabilidad desde el principio
- Invertir en ingeniería del conocimiento
- Normalizar los componentes de los agentes
- Tratar la gestión del cambio como una prioridad de primer orden
Como dejan claro los informes de BCG, McKinsey, Deloitte, IBM y otros, la IA agéntica está entrando ahora en una nueva fase de madurez. Las empresas que comprendan y apliquen pronto sus mejores prácticas obtendrán una ventaja estratégica duradera y valiosa.
PREGUNTAS FRECUENTES: Cómo evitar errores comunes al escalar agentes de IA empresariales
- ¿Por qué la mayoría de los agentes de IA empresariales no consiguen ir más allá de los primeros proyectos piloto?
- La mayoría de los agentes de IA se estancan después de la fase de prueba de concepto porque carecen de un objetivo empresarial claro, indicadores clave de rendimiento medibles y alineación en toda la organización. Sin una definición compartida del éxito o un modelo operativo consensuado, el entusiasmo inicial puede dar paso a la fragmentación, el estancamiento y soluciones que nunca maduran más allá de la fase de experimentación.
- ¿Cuál es el mayor error estratégico que cometen las organizaciones al desplegar agentes de IA?
- El error más común es tratar a los agentes de IA como prototipos técnicos y no como productos empresariales. Cuando los agentes se crean de forma aislada -sin un propietario del producto, una hoja de ruta, indicadores clave de rendimiento o gobernanza-, se vuelven difíciles de mantener, aún más difíciles de ampliar y se desconectan de los resultados empresariales que deben impulsar.
- ¿Cómo ayuda la gobernanza a evitar la "autonomía incontrolada" en los sistemas agénticos?
- La gobernanza garantiza que los agentes operen dentro de los límites aprobados. Con controles de acceso basados en funciones, barreras, registros de auditoría, activadores de revisión y una Junta de Gobierno de IA interfuncional, las organizaciones pueden gestionar el riesgo de forma proactiva y mantener a los agentes predecibles y conformes.
- ¿Por qué los silos de datos son un obstáculo tan importante para ampliar los agentes de IA?
- Incluso los agentes más capaces 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 implantaciones. Las capas de datos unificadas y gobernadas -y las plataformas con una sólida ingeniería del conocimiento- proporcionan a los agentes la coherencia y claridad necesarias para operar con fiabilidad.
- ¿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 ampliarse a toda la empresa. Cada agente acaba teniendo sus propios avisos, 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 participan desde el principio, comprenden cómo el agente apoya su trabajo y se sienten preparados para colaborar con él. La comunicación clara, los programas de alfabetización en IA, el codiseño del flujo de trabajo y los bucles de retroalimentación continua reducen la resistencia y generan confianza.
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La IA de Inbenta es utilizada en todo el mundo por empresas de todos los sectores para automatizar de forma inteligente la atención al cliente, el marketing y las ventas, así como las operaciones internas.
