La inteligencia artificial con agentes autónomos gana espacio en el discurso corporativo en Latinoamérica, pero su adopción efectiva sigue siendo limitada. De acuerdo con el estudio “Madurez de TI para la adopción de IA con agentes autónomos”, elaborado por IDC por encargo de Intel, solo el 14% de las organizaciones que operan en la región cuenta hoy con proyectos de IA agéntica en funcionamiento.
La denominada Agentic AI marca un salto respecto de los modelos tradicionales, al no limitarse al análisis de información o al apoyo en la toma de decisiones, sino a avanzar hacia la ejecución autónoma de acciones para cumplir objetivos específicos, con mínima intervención humana. En términos de negocio, esto se traduce en mayores niveles de eficiencia operativa, reducción de costos y mejoras en la experiencia de clientes y usuarios.
El rezago en la adopción contrasta con el fuerte dinamismo del mercado regional de inteligencia artificial. Según el informe “Economic and Workforce Impact of Open Source AI in Latin America”, de The Linux Foundation y patrocinado por Meta, el mercado latinoamericano de IA alcanza actualmente los US$12.700 millones y proyecta un crecimiento cercano al 28% anual entre 2023 y 2030, impulsado por mayores inversiones en investigación y desarrollo, incentivos regulatorios y alianzas público-privadas.
La IA agéntica acelerará la transformación digital de las empresas y les permitirá alcanzar productividades superiores. Las organizaciones que no avancen desde ahora en la madurez de sus datos y procesos corren el riesgo de perder competitividad frente a actores más ágiles.
Datos, procesos y gobernanza: la brecha estructural
Para los especialistas, el principal obstáculo no está en la tecnología, sino en las condiciones internas de las compañías. La IA agéntica exige datos integrados, procesos estandarizados y reglas de negocio claras que permitan automatizar decisiones de forma segura, escalable y alineada con los objetivos estratégicos.
En ese contexto, empresas como INFORM han acompañado a organizaciones de sectores como banca, industria y retail en el tránsito desde proyectos piloto hacia modelos operativos basados en agentes autónomos, bajo esquemas de gobernanza robustos. Para que la IA agéntica genere impactos concretos, es indispensable avanzar en la disponibilidad, calidad e integración de los datos, además de contar con arquitecturas que permitan automatizar decisiones de manera controlada.
Las proyecciones refuerzan el carácter estratégico de esta tecnología. Según estimaciones de Gartner, hacia 2029 la IA agéntica resolverá de forma autónoma hasta el 80% de los problemas habituales de atención al cliente, lo que podría traducirse en una reducción cercana al 30% de los costos operativos asociados. Los agentes no solo responderán consultas, sino que también anticiparán incidentes, ajustarán condiciones comerciales y ejecutarán acciones correctivas sin intervención humana directa.
El sector financiero aparece entre los principales beneficiados de esta evolución. El llamado Agentic Banking está dando paso a agentes capaces de operar como ejecutivos digitales permanentes, con funciones que abarcan desde la validación de cuentas y la gestión de pagos locales e internacionales hasta la administración autónoma de límites de gasto, siempre bajo estrictos marcos de seguridad y cumplimiento normativo.
En este escenario, la ventaja competitiva no estará únicamente en incorporar inteligencia artificial, sino en hacerlo con una visión estratégica de largo plazo. “Las arquitecturas multiagente permiten aprender y optimizar procesos de forma continua; sin embargo, su efectividad depende de una adecuada orquestación entre datos, reglas y flujos operativos. El potencial de combinar distintos enfoques de Inteligencia Artificial —como la Process AI junto a agentes— es enorme. Mientras los algoritmos inteligentes abordan problemas complejos, los agentes pueden cumplir un rol clave al asistir al ser humano en la gestión de excepciones y en el análisis de las implicancias de cada decisión. En los próximos años, esta complementariedad será indispensable para las empresas. Sin una base sólida, el valor de la IA agéntica simplemente no logra materializarse.
