Empresas buscan ganancias de 10x con 'agentic IA', pero analistas alertan sobre cancelaciones masivas por costes crecientes, valor de negocio incierto y controles insuficientes.
Un análisis reciente pone en guardia: aunque muchas empresas persiguen multiplicar por diez sus resultados con soluciones 'agentic IA', la tasa de fracaso es alta. Gartner proyecta que más del 40% de las iniciativas de IA agente serán canceladas antes de finales de 2027 debido a costes crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo inadecuados, lo que obliga a replantear prioridades y expectativas en proyectos piloto y de producción temprana.
No todas las herramientas presentadas como 'agentic' son agentes autónomos completos. Gartner acuñó el término 'agent washing' para describir a proveedores que reetiquetan asistentes, chatbots, automatizaciones RPA o servicios basados en scripts como si fueran soluciones agentic. Esa distinción es clave para evaluar capacidades reales y evitar comprar productos que no ofrecen la autonomía o la complejidad esperada. Muchas implementaciones dependen de modelos de lenguaje externos conectados por API. Plataformas y servicios que recurren a modelos ajenos implican costes variables por consumo y una dependencia tecnológica significativa. Entre las fuentes de modelos mencionadas se encuentran OpenAI, Google y Anthropic, lo que orienta riesgos y precios hacia el uso intensivo conforme el volumen crece.
Los riesgos técnicos incluyen indicaciones deficientes (prompts) y agentes que actúan fuera de los límites previstos, provocando fallos en cascada. Un diseño inadecuado o controles insuficientes puede convertir una tarea acotada en procesos descontrolados, con impactos operativos que se multiplican rápidamente y que muchas organizaciones no logran contener a tiempo.
En términos económicos, la estructura de costes por API hace que el gasto sea variable y potencialmente exponencial según el volumen de uso. Ese fenómeno ha sido citado como causa directa de proyectos cancelados: pilas de tecnología que funcionan en pruebas pero generan facturas que no se corresponden con el valor de negocio obtenido. La ausencia de métricas claras y controles financieros aumenta la probabilidad de interrupción.
Las expectativas de mercado son divergentes y a menudo optimistas. KPMG estima hasta 3 billones de dólares en ganancias de productividad anuales atribuibles a la IA agente, mientras consultoras como Accenture promueven el enfoque agentic como una nueva forma de capital. Gartner, no obstante, advierte que las empresas disponen de una ventana crítica de tres a seis meses para definir una estrategia de producto agentic antes de que cambie el contexto competitivo.
Para los equipos ejecutivos la elección es un trade — off: opciones conservadoras que reducen gastos operativos alrededor del 10% y se pagan por sí mismas, frente a apuestas audaces por un crecimiento 10x que pueden transformar operaciones o, si fallan, generar pérdidas y riesgos reputacionales. La recomendación práctica es priorizar casos con retorno medible y limitar la exposición financiera desde el inicio.
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