La adopción de agentes de IA en grandes empresas crece del 27% al 40%
La inteligencia artificial empresarial comienza a dar un paso más allá de la asistencia: los agentes autónomos avanzan hacia la ejecución de tareas y la coordinación de procesos dentro de las organizaciones.
El 40% de las grandes organizaciones ya está escalando agentes de inteligencia artificial en al menos una función empresarial, frente al 27% registrado el año anterior. Este avance refleja una evolución en el uso corporativo de esta tecnología: pasar de herramientas que responden consultas a sistemas capaces de ejecutar tareas y participar en procesos operativos.
De acuerdo con el estudio The State of AI 2026, de McKinsey, entre las organizaciones más pequeñas la proporción ronda el 22%. Las cifras muestran que los agentes de inteligencia artificial comienzan a incorporarse a las operaciones empresariales, más allá de su utilización individual por parte de los colaboradores.
En este escenario, Acer informó que ha desarrollado más de 30 agentes de inteligencia artificial a través de Acer Value Lab. La iniciativa se enmarca en el trabajo de la compañía para explorar aplicaciones de esta tecnología en distintos procesos empresariales.
De asistentes a agentes autónomos.
La diferencia entre un asistente de inteligencia artificial y un agente inteligente está en su capacidad de ejecución. Un asistente puede redactar una respuesta para un cliente, resumir un documento o sugerir una solución. Un agente, cuando dispone de las herramientas y los permisos necesarios, puede consultar información, identificar los pasos requeridos, ejecutar acciones y entregar resultados.
En un departamento comercial, por ejemplo, un sistema de agentes podría recopilar información de clientes, preparar propuestas y actualizar registros de seguimiento. En recursos humanos, podría asistir en la gestión de solicitudes internas y documentación. En las áreas de tecnología, tendría aplicaciones en el análisis de incidencias recurrentes y las tareas de soporte.
Esta autonomía, sin embargo, depende del diseño de cada sistema, de los recursos a los que tiene acceso y de las políticas establecidas por la organización. Su potencial está en automatizar no solamente actividades aisladas, sino también secuencias de trabajo que anteriormente requerían múltiples intervenciones humanas.
La transformación de los procesos empresariales.
La incorporación de agentes inteligentes exige revisar cómo funcionan las operaciones internas. Las empresas necesitan identificar qué actividades pueden automatizarse, establecer cómo se conectarán los sistemas y determinar cuáles decisiones deben permanecer bajo supervisión humana.
También deben desarrollar mecanismos de seguridad, control de acceso y trazabilidad, además de procedimientos para evaluar los resultados. La disponibilidad de aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial no garantiza beneficios si los sistemas no están integrados, los datos no son accesibles de manera adecuada o los colaboradores carecen de preparación para utilizar las nuevas herramientas.
La madurez organizacional representa otro desafío. De acuerdo con IDC, apenas el 3,1% de las organizaciones evaluadas en su AI MaturityScape Benchmark 2026 había alcanzado el nivel más avanzado de madurez en inteligencia artificial. El indicador muestra la distancia que existe entre incorporar tecnología y desarrollar las capacidades necesarias para aprovecharla.
La infraestructura que sostiene los agentes.
La ejecución de agentes inteligentes requiere una infraestructura capaz de conectar información, aplicaciones y sistemas de forma segura. Según las necesidades de cada organización, las cargas de trabajo pueden distribuirse entre servicios en la nube, servidores empresariales y dispositivos utilizados por los colaboradores.
En ese entorno, las AI PCs pueden complementar la infraestructura al ejecutar determinadas funciones de inteligencia artificial localmente. Algunos equipos empresariales de Acer incorporan procesadores Intel Core Ultra y tecnología Intel vPro, que ofrecen capacidades de procesamiento para cargas de IA, además de herramientas de seguridad y administración.
Las oportunidades para Latinoamérica.
En América Latina, los agentes inteligentes ofrecen posibilidades de aplicación tanto para grandes compañías como para pequeñas y medianas empresas. Las primeras pueden explorar su incorporación en operaciones complejas, procesos administrativos y gestión de información. Las pymes, por su parte, pueden utilizarlos para automatizar actividades repetitivas y optimizar recursos.
La adopción dependerá de condiciones como la infraestructura tecnológica disponible, la preparación del talento, la integración de sistemas y las necesidades particulares de cada negocio.
La gestión de riesgos también tendrá un papel determinante. Los sistemas que pueden ejecutar acciones dentro de una organización requieren controles diferentes de los utilizados por herramientas que solamente generan contenido. Por eso, la protección de datos, los permisos de acceso, la supervisión humana y la trazabilidad de las decisiones deben incorporarse a las estrategias de implementación.
En sectores como el Gobierno, donde se administra información sensible y existen mayores exigencias de control y rendición de cuentas, estas condiciones adquieren especial relevancia. Los agentes inteligentes pueden utilizarse para agilizar procesos administrativos y mejorar la gestión de servicios, siempre que su implementación esté acompañada de mecanismos adecuados de seguridad, auditoría y supervisión.
Una nueva etapa de productividad.
Los agentes inteligentes representan una evolución de la inteligencia artificial empresarial: sistemas que pasan de asistir a los colaboradores en tareas específicas a participar en la ejecución de procesos completos.
Para las organizaciones, el desafío consiste en identificar qué actividades pueden realizar con ayuda de esta tecnología y cuáles procesos necesitan transformar para generar valor. Su aprovechamiento dependerá tanto de las capacidades de los sistemas como de la preparación tecnológica y organizacional para integrarlos en las operaciones.
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