Al menos 4 de cada 10 proyectos de IA agéntica se habrán cancelado en un par de años
Así lo pronostica Gartner, que recomienda “tomar decisiones estratégicas y cuidadosas sobre dónde y cómo aplicar esta tecnología emergente”.
La inteligencia artificial (IA) agéntica es la nueva ola de la IA. Pero muchos proyectos relacionados con esta innovación no llegarán a buen puerto.
Según Gartner, más de un 40 % terminarán cancelados dentro de unos años, para finales de 2027.
En esto tiene que ver un incremento de los costes, el poco control de riesgos y la falta de certidumbre sobre el valor de negocio.
“Actualmente, la mayoría de los proyectos de IA agéntica son experimentos en fase inicial o pruebas de concepto”, identifica Anushree Verma, directora analista sénior de la consultora que ofrece este pronóstico.
Estos proyectos son “impulsados principalmente por el bombo” que hay alrededor de esta tecnología y están, “con frecuencia, mal aplicados”.
“Esto puede cegar a las organizaciones ante el coste real y la complejidad de implementar agentes de IA a gran escala”, señala Verma, “lo que frena que los proyectos entren en producción”.
Esta experta recomienda “tomar decisiones estratégicas y cuidadosas sobre dónde y cómo aplicar esta tecnología emergente”.
Es decir, implementarla solamente cuando su valor sea claro u ofrezca un retorno de la inversión.
De hecho, la IA agéntica tiene sus beneficios a la hora de automatizar tareas que resultan complejas o de impulsar la eficiencia de los recursos, por ejemplo.
La propia Gartner cree que un 15 % de las decisiones laborales que se toman en el día a día recaerán en los agentes de IA en 2028. El año pasado la cifra era de un 0 %.
Además, el volumen de las aplicaciones de software empresarial con IA agéntica incluida se elevará en ese mismo periodo del 1 % al 33 %.
En vez de integrar agentes en sistemas heredados, se aconseja plantear los flujos de trabajo con IA desde cero.
“Para obtener un valor real de la IA agéntica, las organizaciones deben centrarse en la productividad empresarial en vez de sólo en la optimización de tareas individuales”, opina Anushree Verma.
Una solución es “empezar utilizando agentes de IA cuando se necesitan decisiones, automatización para flujos de trabajo rutinarios y asistentes para una recuperación sencilla”.
“Se trata de generar valor empresarial a través del coste, la calidad, la velocidad y la escalabilidad”, termina Verma.
