AWS se asoció recientemente con Harvard Business Review Analytic Services para comprender el estado actual de la IA con agentes en las organizaciones. Los resultados fueron interesantes e informativos: Si bien las expectativas son altas, aún no se ha descubierto el camino para generar valor a gran escala.

A continuación, se describe lo que encontramos que crea la brecha entre apreciar la importancia de la IA y usarla de manera efectiva.

El mercado de la IA está en plena expansión, con inversiones que se prevé alcancen más de 190.000 millones de dólares para 2034, frente a los 5.200 millones de 2024. La ambición es considerable. De los 623 responsables de la toma de decisiones empresariales encuestados, el 84% cree que transformará sus propios negocios. Estas predicciones están respaldadas por inversiones: el 79% de los encuestados afirma que su organización planea aumentar la inversión financiera en IA activa durante el próximo año. Además, el 17% de las organizaciones están tan entusiasmadas con el potencial que prevén que más de la mitad de sus procesos de negocio se automatizarán por completo mediante IA activa en los próximos dos años.

Este entusiasmo ya se está traduciendo en resultados empresariales reales para quienes utilizan la tecnología de forma eficaz. El 36% de quienes utilizan IA activa actualmente informan de una mayor productividad organizacional; el 35% menciona una mejor toma de decisiones basada en datos; y el 33% señala el ahorro de costes.

Sin embargo, un análisis más detallado revela el desafío fundamental: si bien el 74% de los líderes coinciden en que el uso de la IA es muy importante, solo el 26% afirma que su organización es actualmente «muy eficaz» en el aprovechamiento de cualquier tipo de IA para obtener resultados empresariales positivos. Las organizaciones reconocen el potencial transformador; los líderes expresan entusiasmo; las inversiones fluyen; y, sin embargo, a la hora de capturar valor, muchas tienen dificultades para superar la brecha de ejecución a gran escala.

Las causas principales: Preparación y confianza fundamentales.

Nuestra encuesta destaca tres áreas fundamentales en las que las organizaciones están gravemente desprevenidas, lo que dificulta la ejecución a gran escala:

• Datos: Solo el 13% de los encuestados cree que su arquitectura de datos está «bien preparada para el uso de IA con agentes», mientras que otro 64% la califica como «algo preparada».

• Gobernanza: Tan solo el 11% afirma estar «muy bien preparado» con estructuras adecuadas, mientras que el 55% está «algo preparado».

• Fuerza laboral: Esto es sumamente preocupante, ya que apenas un 5% se siente «muy bien preparado» para aprovechar la tecnología y un 48% cita la «falta de habilidades» como principal obstáculo.

Además de estas deficiencias estructurales, la confianza sigue siendo una barrera importante: la confianza en que la IA con agentes funcionará sin perjudicar a las organizaciones y la confianza en que el valor que aporta será demostrable.

La confianza no es un problema técnico que se resuelva con mejores algoritmos o pruebas más rigurosas. Es un desafío humano y organizacional que requiere transparencia, explicabilidad y una fiabilidad demostrada de la tecnología. Si bien la tecnología está lista, los humanos no lo están.

Los empleados podrían mostrarse reacios a los agentes debido al efecto de «caja negra»: si no pueden ver el razonamiento del agente, no delegarán tareas críticas. Esta falta de confianza se debe, en parte, al grado de autonomía que las organizaciones están dispuestas a otorgar a sus agentes. Nuestra encuesta revela que casi la mitad de las organizaciones se muestran reacias a delegar decisiones operativas, prefiriendo un nivel de intervención humana que, en última instancia, podría anular los beneficios deseados de velocidad y eficiencia.

Además, existe el problema de la confianza en los resultados. Si bien los ejecutivos y sus colegas les advierten del impacto potencial de esta tecnología, temen que el valor esperado no se materialice. El miedo a perderse la oportunidad está impulsando una inversión precipitada. En esta prisa, casi tres cuartas partes de las organizaciones carecen de una métrica clara de valor, lo que dificulta demostrar su valor para el negocio.

Cerrando la brecha.

Las organizaciones que logran cerrar la brecha de ejecución comprenden que las bases se traducen en valor. Estas organizaciones líderes tienen más probabilidades de ver resultados en innovación (42%) y experiencia del cliente (39%) en comparación con las rezagadas.

Para unirse a ellos, recomendamos que los ejecutivos se centren en cuatro prioridades:

1. Invertir en fundamentos.

Además de experimentar y desarrollar soluciones basadas en agentes, invierta en abordar las deficiencias de la infraestructura, como la arquitectura de datos y las estructuras de gobernanza.

2. Invertir en talento ahora.

Sea transparente sobre la capacitación y las preocupaciones sobre la pérdida de empleos. Para integrar completamente la IA basada en agentes en sus flujos de trabajo, necesita invertir tanto en capacitación técnica como en el cambio organizacional. Por ejemplo, capacite a las personas para que calibraran la confianza: ¿cuándo deben dejar que el agente actúe y cuándo deben intervenir?. Es posible que experimenten una crisis de identidad al pasar de ejecutar tareas a evaluar y gestionar agentes, y necesiten su ayuda para superarla.

3. Generar confianza sistemáticamente.

Comience con aplicaciones de menor riesgo para demostrar la fiabilidad y determinar qué medidas de seguridad son necesarias para encontrar el equilibrio adecuado entre autonomía y supervisión para su negocio. Experimente con soluciones como herramientas de observabilidad. Registrar el razonamiento de un agente en un registro rastreable permite a los humanos auditar por qué un agente tomó una decisión en particular. Ni el control humano total ni la autonomía completa del agente son óptimos. En su lugar, diseñe sistemas con las medidas de seguridad y la supervisión adecuadas para las decisiones que se toman.

4. Definir el éxito desde el principio.

El estudio muestra que el 95% de las organizaciones carecen de métricas de éxito claras, lo que genera puntos ciegos en la dirección. Establezca objetivos concretos y medibles antes de comenzar. Esta disciplina mantiene el enfoque en los resultados, no en la tecnología.

Utilice herramientas para realizar un seguimiento del progreso en función de estas métricas. Piense en grande; no se centre en los resultados a corto plazo: este es un proyecto a largo plazo. Las empresas más sofisticadas no solo utilizan la IA para optimizar los procesos existentes (costosos), sino que también la utilizan para diseñar nuevos productos y servicios para sus clientes. El verdadero valor reside en reinventar los procesos integrales y las cadenas de valor interfuncionales. Estas organizaciones replantean la integración de su organización tecnológica con el negocio. Eliminan las barreras funcionales y miden el valor empresarial en lugar de los acuerdos de nivel de servicio (SLA) y otras métricas internas. Utilizan las métricas para aprender, no para alcanzar objetivos absolutos.

¿Un futuro brillante e impulsado por la IA?.

La IA impulsada por la IA ofrece un mundo de oportunidades para reinventar las cadenas de valor interfuncionales, a la vez que permite innovar más rápidamente para los clientes. Sin embargo, como sugieren los datos, la ambición supera la preparación. La creciente brecha entre el 84% que reconoce el potencial de la IA y la minoría que está preparada para implementarlo demuestra que adoptar la IA impulsada por la IA no es una simple actualización. Requiere una estrategia deliberada para modernizar los sistemas de datos, recalibrar los marcos de riesgo y capacitar al talento. El futuro de la IA puede ser prometedor, pero pertenece a los líderes que la abordan como una evolución organizacional sistémica.

Espero que este informe les resulte tan esclarecedor como a mí, y que les brinde el impulso, la concentración y el valor necesarios para aprovechar este momento.