Latinoamérica habla de IA agéntica, pero no la implementa
La inteligencia artificial agéntica avanza en el discurso, pero aún tropieza en la realidad de las empresas latinoamericanas.
Mientras el mercado crece a ritmo acelerado, la adopción efectiva sigue siendo una asignatura pendiente.
La inteligencia artificial con agentes autónomos despierta expectativas crecientes en las empresas de América Latina, pero su implementación real todavía es incipiente. Aunque se la menciona cada vez más como un factor clave de transformación digital, solo una minoría de organizaciones ha logrado llevarla a la práctica de manera efectiva.
De acuerdo con el estudio “Madurez de TI para la adopción de IA con agentes autónomos”, elaborado por IDC por encargo de Intel, apenas el 14% de las organizaciones que operan en la región cuenta actualmente con proyectos de IA agéntica en funcionamiento.
Un salto tecnológico.
La denominada Agentic AI representa un cambio relevante frente a los modelos tradicionales de inteligencia artificial. A diferencia de las soluciones enfocadas únicamente en analizar información o apoyar la toma de decisiones, esta tecnología avanza hacia la ejecución autónoma de acciones para cumplir objetivos específicos, con mínima intervención humana.
En el ámbito empresarial, esto se traduce en eficiencia operativa, reducción de costos y una experiencia más fluida para clientes y usuarios.
Este rezago en adopción contrasta con el crecimiento sostenido 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 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.
Federico dos Reis, CEO de INFORM para América Latina, advierte:
“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”.
La brecha interna.
Especialistas coinciden en que el principal obstáculo para la adopción de la IA agéntica no es tecnológico, sino estructural. Este tipo de soluciones requiere datos integrados, procesos estandarizados y reglas de negocio claras que permitan automatizar decisiones de forma segura, escalable y alineada con los objetivos estratégicos de cada organización.
En ese camino, empresas como INFORM han acompañado a organizaciones de banca, industria y retail en el paso desde proyectos piloto hacia modelos operativos basados en agentes autónomos, apoyados en esquemas de gobernanza definidos.
Afirma el CEO:
“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”.
Impacto y proyecciones.
Las proyecciones del mercado 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 implicar una reducción cercana al 30% de los costos operativos asociados.
En ese escenario, 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 van 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 contexto, la ventaja competitiva no estará únicamente en incorporar inteligencia artificial, sino en hacerlo con una visión estratégica de largo plazo. Dos Reis explica:
“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”.
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