Un reciente informe de Gartner ha revelado que más del 40% de los proyectos de inteligencia artificial (IA) orientados a agentes podrían ser cancelados antes de finales de 2027. Este alarmante pronóstico resalta que el problema no radica principalmente en la tecnología, sino en la forma en que las organizaciones la implementan, lo que resulta en un alto porcentaje de fracasos.
Los agentes de IA representan una innovación en automatización, permitiendo la ejecución de tareas con mínima intervención humana. Sin embargo, la transición de la fase piloto a la producción presenta un desafiante desajuste entre las expectativas y los resultados reales.
Para asegurar el éxito en el despliegue de estos agentes, es esencial considerar cinco lecciones clave. La primera lección enfatiza la importancia de alinear la estrategia a través de toda la organización. Las empresas suelen iniciar proyectos por mandatos ejecutivos o experimentos independientes de equipos, ambos enfoques frecuentemente fallan por separado. Al combinar estos métodos, estableciendo objetivos claros y métricas desde el principio, se puede cerrar la brecha entre visión y realidad operativa.
La segunda lección apunta a la preparación de los datos desde el inicio. Los agentes de IA no pueden operar de forma efectiva si el conocimiento crítico reside únicamente en la memoria de los empleados y no se puede acceder al 80% de los datos relevantes de forma programática. La calidad y accesibilidad de los datos son cruciales.
Establecer expectativas realistas sobre el rendimiento de los agentes es la tercera lección. Mientras que se aceptan tasas de error humano del 5-10%, se exige perfección a los sistemas de IA, lo que puede obstaculizar el progreso. Cambiar la mentalidad hacia objetivos más realistas, comparables al rendimiento humano, es fundamental.
La penúltima lección se centra en la decisión de construir o comprar tecnología. Desarrollar plataformas internas sin la experiencia necesaria o externalizar completamente los procesos puede presentar riesgos significativos. Un enfoque híbrido, que combine soluciones comerciales con desarrollos personalizados, puede ser más efectivo.
Finalmente, no se debe ignorar la infraestructura operativa. Muchos proyectos piloto exitosos fallan en la producción debido a deficiencias en la infraestructura. Es crucial considerar las exigencias operativas desde el inicio, incluyendo validaciones de funcionamiento y planes de contingencia para fallos.
Adoptar agentes de IA exitosamente no depende solamente de la tecnología o el presupuesto, sino de la capacidad de aprendizaje organizacional. Las empresas que logran comenzar antes de tener todo perfecto y escalan eficazmente serán las que lideren esta transformación en el futuro.
