Agentes de IA: qué es real, qué es rótulo y por qué el 40% de los proyectos va a caer

Pocas expresiones se difundieron tan rápido en el mercado tecnológico como «agente de IA». En poco tiempo pasó a aparecer en presentaciones comerciales, lanzamientos de producto y planes estratégicos. El problema es que no todo lo que lleva ese nombre hace lo que el nombre promete. Y la propia Gartner, una de las consultoras que más proyectan el avance de la IA agéntica en las empresas, es también una de las que más advierten sobre el exceso.

Qué es, de hecho, un agente de IA

Antes de discutir la IA agéntica en las empresas, conviene separar tres cosas que suelen confundirse. Un asistente responde preguntas. Una automatización ejecuta una secuencia fija de pasos, siempre de la misma forma. Un agente recibe un objetivo, planifica cómo alcanzarlo, toma decisiones en el camino y ejecuta acciones en otros sistemas.

La distinción no es académica. Gartner recomienda usar cada herramienta en su lugar: agentes cuando hay decisiones que tomar, automatización para flujos de rutina y asistentes para búsquedas simples de información. El objetivo, según la consultora, es generar valor de negocio en cuatro dimensiones: costo, calidad, velocidad y escala.

El rótulo: agent washing

En junio de 2025, Gartner puso nombre a un fenómeno que muchos compradores ya percibían: el agent washing, la práctica de rebautizar como «agente» productos que ya existían, como asistentes, chatbots y robots de automatización de procesos (RPA), sin capacidad agéntica real. La estimación de la consultora es contundente: de los miles de proveedores que se presentan como de IA agéntica, solo cerca de 130 son reales.

Anushree Verma, directora sénior analista de Gartner, afirmó que la mayoría de los proyectos de IA agéntica siguen siendo experimentos iniciales o pruebas de concepto, impulsados en gran parte por el hype y muchas veces mal aplicados. Según ella, muchos casos de uso posicionados hoy como agénticos ni siquiera exigen una implementación agéntica.

Por qué el 40% de los proyectos de IA agéntica en las empresas va a caer

En el mismo comunicado, Gartner proyectó que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados hasta fines de 2027. Los motivos señalados son tres: costos crecientes, valor de negocio poco claro y controles de riesgo inadecuados.

Hay además un obstáculo técnico. Integrar agentes a sistemas heredados es complejo, suele interrumpir flujos de trabajo y exige modificaciones costosas. Por eso la consultora sugiere que, en muchos casos, el camino más eficaz es rediseñar el proceso desde el inicio y no encajar un agente sobre el proceso antiguo.

El retrato de la inversión ayuda a entender el riesgo. En una encuesta de Gartner de enero de 2025 con 3.412 participantes de un webinar:

• 19% dijeron que sus organizaciones habían hecho inversiones significativas en IA agéntica;
• 42% habían hecho inversiones conservadoras;
• 8% no habían invertido;
• 31% estaban esperando para ver o no sabían.

La gobernanza pesará cada vez más en la adopción de IA agéntica en las empresas. En sus previsiones de marzo de 2026, Gartner estimó que, hasta 2030, la mitad de las fallas en la implantación de agentes de IA vendrá de controles de gobernanza insuficientes durante la operación y de problemas de integración entre sistemas.

Lo que queda en pie

Nada de esto significa que los agentes sean una moda pasajera. La misma Gartner que prevé las cancelaciones proyecta que, hasta 2028, el 33% de los softwares corporativos tendrá IA agéntica (menos del 1% en 2024) y que el 15% de las decisiones del día a día se tomará de forma autónoma por agentes (0% en 2024).

Las mediciones ya muestran movimiento, pero desigual. En la encuesta The State of AI de 2026, de McKinsey, el 40% de los encuestados de grandes empresas (ingresos superiores a US$ 1.000 millones) declara estar escalando agentes de IA, frente al 27% del año anterior. Entre las empresas menores, el índice se mantuvo estable en 22%. El avance existe, pero se concentra en quien tiene más recursos para absorber costo y complejidad.

Cinco preguntas antes de comprar, o de vender, un agente

Para separar lo real del rótulo en la IA agéntica en las empresas, cinco preguntas ayudan tanto a quien compra como a quien desarrolla:

• ¿Qué decide el sistema por sí solo? Si la respuesta es «nada», no es un agente.
• ¿Qué acciones ejecuta, y en qué sistemas? Un agente actúa sobre el mundo: abre tickets, altera registros, dispara pedidos.
• ¿Qué pasa cuando se equivoca? Debe haber supervisión humana proporcional al riesgo y forma de deshacer la acción.
• ¿Cómo se medirá el valor? Costo, calidad, velocidad o escala, con una línea de base definida antes del proyecto.
• ¿Esto necesita realmente ser un agente? Muchas veces una automatización simple o un asistente resuelve el problema con menos costo y menos riesgo.

Qué significa esto para deep techs y empresas

Para una deep tech, el momento es de cautela con el vocabulario. En un mercado en que Gartner estima que solo una pequeña fracción de los proveedores es de hecho agéntica, el comprador corporativo tiende a desconfiar de los rótulos. Describir con precisión lo que la tecnología hace, y lo que no hace, puede ser un diferencial mayor que el término de moda.

Para las empresas, la lección es empezar por problemas en que haya decisiones reales que automatizar y retorno medible, con gobernanza diseñada desde el inicio. Quien adopta IA agéntica en las empresas con esa disciplina descubre temprano lo que funciona: el proyecto agéntico que sobrevive no es el más ambicioso, sino el que prueba valor antes de escalar.

Este es el tercer artículo de la serie. En el anterior tratamos los modelos de IA especializados y la oportunidad para las deep techs universitarias. En el próximo, la serie sale de la oficina y va a la planta: visión computacional, IA multimodal y datos sintéticos.

Fuentes

• Gartner · Gartner Predicts Over 40% of Agentic AI Projects Will Be Canceled by End of 2027 · comunicado, 25 jun. 2025.
• Gartner · Gartner Announces Top Predictions for Data and Analytics in 2026 · comunicado, 11 mar. 2026.
• McKinsey & Company · The State of AI: Global Survey 2026 · ago. 2026.
• Gartner · Top Emerging Adoption Trends for Generative AI, por Vibha Chitkara · 22 jun. 2026.