Según la última encuesta US AI Pulse de EY, los presupuestos corporativos se están destinando a proyectos de IA agentes en todas las industrias, pero la mayoría de los tomadores de decisiones aún no saben qué están comprando.
El término se usa por todas partes, se aplica a cualquier cosa que se parezca remotamente a IA generativa, y los ejecutivos están dando luz verde a decenas de millones sin comprender realmente qué hacen estos sistemas. Esto crea una desconexión entre cash y la capacidad, y no es pequeña.
Uno de cada cinco altos directivos encuestados dijo que su empresa ya ha invertido más de 10 millones de dólares en IAy casi un tercio planea hacer lo mismo el próximo año.
Dan Diasio, líder global de IA de EY, no pareció sorprendido. "La IA generativa está causando furor y muchos en el mercado quieren aprovecharla", afirmó Dan. "Hemos visto una increíble renovación de imagen de todo lo relacionado con la IA generativa, que se presenta como 'IA generativa'"
¿El problema? La mayoría de lo que las empresas llaman "agentic" todavía funciona como un asistente. Escribes algo y te lo devuelve. Puede recomendar el siguiente paso o automatizar tareas administrativas, pero no hace nada de formadent. Dan dijo que los verdaderos agentes saben cuándo hay que hacer una tarea, comprenden el contexto y gestionan cada paso sin necesidad de instrucciones.
Los líderes gastan más, adoptan menos
A pesar del aumento del gasto, la implementación avanza a paso de tortuga. Solo el 14 % de los líderes encuestados afirmó que su empresa había implementado completamente la IA con agentes. El resto se encuentra estancado en la fase piloto. Dan explicó que esta brecha se debe a que las empresas no están preparadas para las exigencias.
Esto incluye contar con conocimientos organizados y de alta calidad para guiar estos sistemas y una comprensión clara de cómo las empresas gestionan el cambio masivo entre el estado actual y el futuro. Traducción: sin base, no hay implementación.
Incluso con los resultados de las herramientas de IA anteriores, la mayoría de las empresas dudan en avanzar. Dan afirmó que la combinación de debilidad técnica y resistencia al cambio es lo que ralentiza el proceso. "Si bien esta combinación crea un clima de incertidumbre, proporciona una hoja de ruta clara para las organizaciones", afirmó. ¿Esa hoja de ruta? Arreglar primero el caos interno. De lo contrario, solo se trata de proyectos piloto más costosos que no conducen a ninguna parte.
Deepankar Mathur, director asociado de Searce, afirmó que la idea de una adopción a gran escala es prácticamente inútil ahora. "Es como intentar dar en el blanco en constante movimiento", afirmó Deepankar.
La IA agente evoluciona sin un único momento de lanzamiento. Se trata de actualizaciones constantes.dentqué necesita automatización, decido qué es lo más importante, utilizo las mejores herramientas disponibles y las mejoro de nuevo, inmediatamente. «Este ciclo de mejora no es un proyecto temporal; es un imperativo operativo permanente», afirmó.
Los ejecutivos defiroles, protegen sistemas y desbloquean equipos
Dan afirmó que la manera de evitar el miedo y la confusión es tratar la combinación IA-humanos como una verdadera colaboración. Definir claramente quién hace qué. "Esto significa elaborar una estrategia que defina qué tareas gestionará la IA y qué roles desempeñarán los humanos", explicó. Esto elimina las dudas y da a los empleados la posibilidad de trabajar con las herramientas en lugar de contra ellas.
Pero eso solo funciona si la IA tiene información con la que trabajar. «Los trabajos se realizan mediante el conocimiento y la experiencia, información que puede existir únicamente en la mente de los trabajadores», explicó Dan. Ese tipo de conocimiento no se almacena en una base de datos. Debe capturarse y transformarse en material estructurado. Los sistemas con inteligencia artificial necesitan eso para tomar decisiones inteligentes. Sin información, no hay resultados.
Y luego está la ciberseguridad. Dan afirmó que más agentes en producción implican más vulnerabilidades. "Estamos empezando a recibir más noticias sobre las implicaciones cibernéticas en muchos agentes", afirmó. Esto significa que las empresas necesitan desarrollar planes cibernéticos centrados en la IA desde el primer día. Establecer normas sobre el uso de datos, la privacidad, la ética y cuándo debe intervenir un humano. "Al abordar proactivamente estas cuestiones de gobernanza, los líderes pueden construir un sistema fiable y transparente", concluyó.
Deepankar también impulsó que los equipos tuvieran acceso directo a las herramientas de IA. Aseguró que ya no se requiere ser ingeniero para crear algo útil. "La barrera para la implementación de la IA se ha reducido significativamente", afirmó. Pero depender de comités directivos o juntas centralizadas de IA solo ralentiza el proceso. "El verdadero progreso requiere que los líderes promuevan activamente y faciliten esta adopción generalizada"
Dijo que las empresas más vanguardistas están creando centros internos de excelencia en IA. No se trata de departamentos gigantes, sino de equipos compactos de expertos que se integran en diferentes unidades de negocio, los capacitan y les permiten desarrollar sus propios flujos de trabajo de agencia. "Las empresas más exitosas están creando pequeños equipos de élite de especialistas con experiencia en IA", afirmó.
