Salesforce depende en gran medida de la inteligencia artificial para ejecutar sus operaciones, y su director ejecutivo, Marc Benioff, confirmó que la tecnología ahora realiza entre el 30% y el 50% del trabajo total de la empresa.
Hablando con Emily Chang de Bloomberg, Marc dijo: “Todos tenemos que aceptar la idea de que la IA puede hacer cosas que antes hacíamos y podemos avanzar para realizar un trabajo de mayor valor”
Según la CNBC, las empresas tecnológicas en general están haciendo lo mismo. Están recortando plantilla, recortando costes y dejando que la IA cubra las carencias. de Klarna , Sebastian Siemiatkowski, afirmó que la empresa ha reducido su plantilla en un 40%, lo que apunta directamente a las inversiones en IA.
En Amazon, Andy Jassy también afirmó que los puestos de trabajo desaparecerán a medida que la empresa se inclina hacia la automatización. CrowdStrike va en la misma dirección. Todos buscan velocidad y ahorro, incluso si eso implica despedir a empleados humanos.
Marc dice que la IA tiene una precisión del 93%, pero no es perfecta
Marc lo llama una "revolución laboral digital". Afirma que de Salesforce ahora funcionan con un 93 % de precisión, pero no pretende ser perfecto. "Es bastante bueno", dijo, pero "no es realista" esperar un 100 %. También afirmó que las empresas rivales están lejos de ese nivel porque no cuentan con el tipo de datos y metadatos que posee Salesforce. Esa es su demostración, no tan sutil, de que el volumen gana en la carrera de la IA.
Aun así, hay un problema. No toda la IA es igual de efectiva. Y no todos los proyectos van bien. La firma de investigación Gartner ya predice que más del 40 % de los proyectos de "IA agente" se cancelarán para finales de 2027. ¿Las razones? Los proyectos son costosos, los resultados son imprecisos y los controles de riesgo son deficientes. Algunas de estas herramientas son solo publicidad exagerada envuelta en palabras de moda.
Anushree Verma, analista directora sénior de Gartner, no se contuvo. Afirmó: «Actualmente, la mayoría de los proyectos de IA con agentes son experimentos en fase inicial o pruebas de concepto, impulsados principalmente por la publicidad exagerada y que a menudo se aplican incorrectamente». Advirtió que esta obsesión por la experimentación está retrasando las implementaciones y bloqueando la producción.
El problema, dice, es que la gente se lanza a la IA sin saber qué diablos están haciendo.
La IA agentica genera expectación, pero la inversión es baja y los resultados son aún peores
Durante un seminario web de Gartner en enero de 2025, se preguntó a 3412 personas cuánto habían invertido en IA con agentes. Solo el 19 % había realizado inversiones importantes. El 42 % había actuado con cautela. El 8 % no la había tocado en absoluto. El 31 % restante no estaba seguro o se quedaba esperando. No inspiraba mucha confianza.
Parte del problema es lo que Gartner denomina "lavado de imagen de agente". Los proveedores están renovando su imagen de chatbots, RPAs, asistentes de IA y llamándolos "IA de agente". De los miles de proveedores, Gartner afirma que solo 130 son auténticos. El resto son pura basura. Verma afirmó:
“La mayoría de las propuestas de IA con agentes carecen de valor significativo o retorno de la inversión (ROI), ya que los modelos actuales no tienen la madurez ni la capacidad de acción para lograr de manera autónoma objetivos comerciales complejos o seguir instrucciones matizadas a lo largo del tiempo”
Traducción: Es en su mayor parte tontería.
Gartner afirma que incluso lo técnicamente agente no siempre encaja. Muchos de los casos de uso actuales que se presentan ni siquiera requieren agentes. Es marketing, no ingeniería. Y la mayoría de las empresas simplemente invierten en tecnología deficiente.
A pesar de ello, Gartner predice que para 2028, el 15 % de las decisiones laborales diarias se tomarán de forma autónoma mediante IA agéntica. En 2024, esta cifra era literalmente del 0 %. Gartner también cree que para ese mismo año, el 33 % del software empresarial incluirá funciones de IA agéntica, un aumento considerable respecto al 1 % actual.
Pero para lograrlo, los equipos técnicos tienen trabajo por delante. Integrar agentes en plataformas antiguas es complicado. Interrumpe los flujos de trabajo y cuesta muchísimo repararlos. Gartner afirma que la mejor opción es desechar los sistemas antiguos y crear nuevos con IA de agentes integrada desde el principio. Cualquier otra solución es papel mojado.
