De la teoría al ROI: Por qué la IA agéntica definirá a los ganadores corporativos en 2027
Después de dos años de pruebas de concepto con la inteligencia artificial, 2027 será el año en que las empresas tengan que demostrar un retorno de inversión real.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- La diferencia entre quienes ganen y quienes se queden atrás será cuánto trabajo real puedan ejecutar dentro de procesos rediseñados alrededor de agentes de IA.
Las pruebas de concepto quedaron atrás. Mientras los chatbots tradicionales se convirtieron en juguetes costosos para la alta dirección, los C-Levels en México y América Latina están desplegando agentes autónomos capaces de ejecutar procesos de inicio a fin.
Después de dos años hablando de inteligencia artificial (IA) en prácticamente todos los comités directivos, creo que llegamos a la parte más interesante de esta historia: demostrar que funciona.
No en una presentación, ni en un demo que sorprende al consejo durante veinte minutos. Funcionar significa que esa inversión empieza a mover indicadores que un CEO reconoce: tiempo, costo, productividad, margen y, eventualmente, EBITDA.
Y ahí la conversación empieza a ponerse incómoda.
El IBM Institute for Business Value encontró que solo 25% de las iniciativas de IA ha entregado el retorno esperado y apenas 16% ha logrado escalar a nivel empresarial.
No creo que la IA haya fallado. Creo que durante esta primera etapa le pedimos demasiado a la tecnología y demasiado poco a nuestros procesos.
Nos emocionamos con copilotos capaces de generar contenido, consultar información y acelerar tareas, mientras debajo seguían existiendo operaciones que requieren entrar a cinco sistemas, copiar datos, validar información manualmente, esperar una autorización y volver a capturar el resultado en otra plataforma.
Buena parte de esa inversión se quedó en asistentes y copilotos que resuelven tareas específicas, pero todavía necesitan a una persona para iniciar, validar o terminar un proceso. La IA agéntica cambia ese alcance: puede recibir un objetivo, consultar información en distintos sistemas y ejecutar acciones bajo las reglas de la organización.
Ahí está el verdadero salto: no en lo que la IA puede responder, sino en cuánto de un proceso puede asumir y con qué resultados.
Un agente puede recibir un objetivo, dividirlo en tareas, consultar distintas fuentes de información y conectarse mediante APIs con un CRM, ERP o core bancario para ejecutar acciones dentro de reglas previamente establecidas.
Parece una diferencia tecnológica; en realidad es económica.
Porque una cosa es utilizar IA para identificar qué clientes necesitan seguimiento y otra muy distinta es permitir que el sistema consulte información, priorice los casos, ejecute la acción correspondiente, registre el resultado y lleve a una persona únicamente aquello que requiere criterio humano.
En el primer escenario ahorramos minutos. En el segundo empezamos a transformar procesos.
McKinsey reportó en 2026 que 40% de los encuestados pertenecientes a grandes organizaciones ya estaba escalando agentes de IA, frente a 27% un año antes. La pregunta ya no es cuántos agentes tendremos, sino cuánto trabajo real podrán ejecutar.
Relacionado: Gobernanza de la IA agéntica: por qué el cuello de botella ya no es la tecnología, es el control humano
El ROI empieza donde termina el demo
Durante mucho tiempo medimos la adopción de IA con usuarios, consultas, prompts o pruebas de concepto. Para experimentar servía. Para demostrar valor al negocio, ya no alcanza.
¿Cuántas horas desaparecieron de un proceso? ¿Cuánto bajó el cycle time? ¿Qué pasó con la tasa de error? ¿Cuánto disminuyó el costo por transacción?
Ese es el idioma que tendrá que hablar la siguiente etapa de la inteligencia artificial.
Hay una brecha importante entre experimentar y obtener resultados. Deloitte encontró que apenas 5% de las organizaciones considera que sus procesos están altamente preparados para trabajar con agentes de IA, mientras 74% de los líderes espera que en cuatro años cerca de la mitad de sus procesos haya sido rediseñada o reconstruida alrededor de agentes.
Ahí está, para mí, el verdadero reto rumbo a 2027.
Estamos construyendo agentes capaces de razonar, planificar y ejecutar acciones, pero queremos ponerlos a trabajar sobre empresas con sistemas legados que no se hablan entre sí, información fragmentada y procesos que dependen todavía de múltiples intervenciones manuales.
Tenemos agentes del futuro operando empresas del pasado. Por eso, antes de cerrar 2026, pondría tres conversaciones sobre la mesa del C-Suite:
Primero, identificar dónde cuesta más la fricción: procesos repetitivos, multi-sistema, con validaciones manuales y cientos de horas invertidas.
Después, preparar la arquitectura para que esos agentes puedan interactuar de forma segura con los sistemas de la compañía. Desacoplar legados, construir APIs y establecer permisos, trazabilidad y gobernanza ya no es solamente responsabilidad del CTO; determina qué tan rápido puede moverse el negocio.
Y finalmente, definir el ROI antes de escribir la primera línea de código. Cuánto cuesta hoy el proceso, cuánto tarda, qué tasa de error tiene y qué resultado esperamos cambiar. Si no conocemos esos números antes de implementar un agente, difícilmente podremos demostrar después que funcionó.
Relacionado: Los dueños de pequeñas empresas ahora supervisan equipos enteros de agentes de IA. Esto es todo lo que pueden hacer
2027 no será el año de la IA agéntica
Será el año en que empecemos a distinguir quién entendió qué hacer con ella. Habrá compañías con cientos de agentes y resultados difíciles de explicar, mientras otras tendrán muchos menos, pero colocados exactamente donde una hora, una decisión o una transacción tienen impacto en el negocio.
He visto esta película antes con otras tecnologías: primero llega la fascinación, después los pilotos y finalmente la parte que realmente separa a unos de otros, llevar la tecnología a producción y hacer que funcione todos los días.
Con la IA agéntica estamos entrando justo ahí. Después de dos años preguntándonos qué puede hacer la inteligencia artificial, 2027 nos obligará a responder una pregunta mucho más sencilla: ¿cuánto valor está generando?
Conclusiones Clave
- La diferencia entre quienes ganen y quienes se queden atrás será cuánto trabajo real puedan ejecutar dentro de procesos rediseñados alrededor de agentes de IA.
Las pruebas de concepto quedaron atrás. Mientras los chatbots tradicionales se convirtieron en juguetes costosos para la alta dirección, los C-Levels en México y América Latina están desplegando agentes autónomos capaces de ejecutar procesos de inicio a fin.
Después de dos años hablando de inteligencia artificial (IA) en prácticamente todos los comités directivos, creo que llegamos a la parte más interesante de esta historia: demostrar que funciona.
No en una presentación, ni en un demo que sorprende al consejo durante veinte minutos. Funcionar significa que esa inversión empieza a mover indicadores que un CEO reconoce: tiempo, costo, productividad, margen y, eventualmente, EBITDA.
Y ahí la conversación empieza a ponerse incómoda.
El IBM Institute for Business Value encontró que solo 25% de las iniciativas de IA ha entregado el retorno esperado y apenas 16% ha logrado escalar a nivel empresarial.
No creo que la IA haya fallado. Creo que durante esta primera etapa le pedimos demasiado a la tecnología y demasiado poco a nuestros procesos.
Nos emocionamos con copilotos capaces de generar contenido, consultar información y acelerar tareas, mientras debajo seguían existiendo operaciones que requieren entrar a cinco sistemas, copiar datos, validar información manualmente, esperar una autorización y volver a capturar el resultado en otra plataforma.
Buena parte de esa inversión se quedó en asistentes y copilotos que resuelven tareas específicas, pero todavía necesitan a una persona para iniciar, validar o terminar un proceso. La IA agéntica cambia ese alcance: puede recibir un objetivo, consultar información en distintos sistemas y ejecutar acciones bajo las reglas de la organización.
Ahí está el verdadero salto: no en lo que la IA puede responder, sino en cuánto de un proceso puede asumir y con qué resultados.
Un agente puede recibir un objetivo, dividirlo en tareas, consultar distintas fuentes de información y conectarse mediante APIs con un CRM, ERP o core bancario para ejecutar acciones dentro de reglas previamente establecidas.
Parece una diferencia tecnológica; en realidad es económica.
Porque una cosa es utilizar IA para identificar qué clientes necesitan seguimiento y otra muy distinta es permitir que el sistema consulte información, priorice los casos, ejecute la acción correspondiente, registre el resultado y lleve a una persona únicamente aquello que requiere criterio humano.
En el primer escenario ahorramos minutos. En el segundo empezamos a transformar procesos.
McKinsey reportó en 2026 que 40% de los encuestados pertenecientes a grandes organizaciones ya estaba escalando agentes de IA, frente a 27% un año antes. La pregunta ya no es cuántos agentes tendremos, sino cuánto trabajo real podrán ejecutar.
Relacionado: Gobernanza de la IA agéntica: por qué el cuello de botella ya no es la tecnología, es el control humano
El ROI empieza donde termina el demo
Durante mucho tiempo medimos la adopción de IA con usuarios, consultas, prompts o pruebas de concepto. Para experimentar servía. Para demostrar valor al negocio, ya no alcanza.
¿Cuántas horas desaparecieron de un proceso? ¿Cuánto bajó el cycle time? ¿Qué pasó con la tasa de error? ¿Cuánto disminuyó el costo por transacción?
Ese es el idioma que tendrá que hablar la siguiente etapa de la inteligencia artificial.
Hay una brecha importante entre experimentar y obtener resultados. Deloitte encontró que apenas 5% de las organizaciones considera que sus procesos están altamente preparados para trabajar con agentes de IA, mientras 74% de los líderes espera que en cuatro años cerca de la mitad de sus procesos haya sido rediseñada o reconstruida alrededor de agentes.
Ahí está, para mí, el verdadero reto rumbo a 2027.
Estamos construyendo agentes capaces de razonar, planificar y ejecutar acciones, pero queremos ponerlos a trabajar sobre empresas con sistemas legados que no se hablan entre sí, información fragmentada y procesos que dependen todavía de múltiples intervenciones manuales.
Tenemos agentes del futuro operando empresas del pasado. Por eso, antes de cerrar 2026, pondría tres conversaciones sobre la mesa del C-Suite:
Primero, identificar dónde cuesta más la fricción: procesos repetitivos, multi-sistema, con validaciones manuales y cientos de horas invertidas.
Después, preparar la arquitectura para que esos agentes puedan interactuar de forma segura con los sistemas de la compañía. Desacoplar legados, construir APIs y establecer permisos, trazabilidad y gobernanza ya no es solamente responsabilidad del CTO; determina qué tan rápido puede moverse el negocio.
Y finalmente, definir el ROI antes de escribir la primera línea de código. Cuánto cuesta hoy el proceso, cuánto tarda, qué tasa de error tiene y qué resultado esperamos cambiar. Si no conocemos esos números antes de implementar un agente, difícilmente podremos demostrar después que funcionó.
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2027 no será el año de la IA agéntica
Será el año en que empecemos a distinguir quién entendió qué hacer con ella. Habrá compañías con cientos de agentes y resultados difíciles de explicar, mientras otras tendrán muchos menos, pero colocados exactamente donde una hora, una decisión o una transacción tienen impacto en el negocio.
He visto esta película antes con otras tecnologías: primero llega la fascinación, después los pilotos y finalmente la parte que realmente separa a unos de otros, llevar la tecnología a producción y hacer que funcione todos los días.
Con la IA agéntica estamos entrando justo ahí. Después de dos años preguntándonos qué puede hacer la inteligencia artificial, 2027 nos obligará a responder una pregunta mucho más sencilla: ¿cuánto valor está generando?
