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Por qué 4 de cada 10 proyectos podrían fracasae (y cómo no ser uno)
¿Por qué fracasan los proyectos de agentes de IA en las empresas?
Gartner estima que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de que termine 2027, por costos crecientes, valor de negocio poco claro y controles de riesgo insuficientes. La causa de fondo no suele ser la tecnología, sino empezar por la herramienta en lugar del problema. Antes de invertir, una empresa debería poder explicar qué proceso quiere mejorar, cómo medirá el resultado y si sus datos están preparados.
¿Qué dijo Gartner?
En junio de 2025, Gartner publicó una predicción que sigue vigente: más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán a finales de 2027 por costos crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo inadecuados. Una de sus analistas describió la mayoría de los proyectos actuales como experimentos impulsados por la expectativa y, a menudo, mal aplicados (W.Media).
La firma también advirtió sobre el “agent washing”: productos existentes, como chatbots o automatizaciones, que se presentan como agentes sin serlo. Según su estimación, solo unos 130 de los miles de proveedores que dicen ofrecer IA agéntica la ofrecen de verdad (New Electronics).
¿Significa que los agentes de IA no sirven?
No. La misma Gartner proyecta que al menos el 15% de las decisiones cotidianas de trabajo se tomarán de forma autónoma mediante IA agéntica en 2028, frente a 0% en 2024. La tecnología avanza. Lo que falla es cómo se elige dónde aplicarla.
Gartner recomienda usar agentes solo donde aporten un valor o un retorno claros, y reconoce que muchos casos que hoy se presentan como agénticos podrían resolverse con herramientas más simples.
La postura de Intellect
La IA no es una estrategia. Es una herramienta para ejecutar una. Cuando una empresa decide “hacer algo con IA” antes de saber qué quiere mejorar, el proyecto nace sin una forma de medir su éxito. Y un proyecto que no puede demostrar valor es el primero que se recorta.
En nuestra experiencia, las iniciativas que sobreviven tienen algo en común: empiezan pequeñas, sobre un proceso bien entendido, con una métrica de negocio clara. No son las más ambiciosas; son las mejor diagnosticadas. Por eso nuestro método empieza por entender y diagnosticar, no por elegir proveedor.
También creemos que a veces la respuesta correcta es “todavía no”. Decirlo a tiempo ahorra más dinero que cualquier herramienta.
Cinco preguntas antes de invertir en agentes de IA
- ¿Qué proceso concreto quiero mejorar? Si la respuesta es “la productividad en general”, aún no hay proyecto.
- ¿Cómo sabré que funcionó? Tiempo ahorrado, casos resueltos, errores evitados. Una cifra, no una sensación.
- ¿Mis datos están en condiciones? Un agente que consulta información duplicada o desactualizada se equivoca con total seguridad.
- ¿Necesito un agente o me basta una automatización? Muchas tareas repetitivas se resuelven con reglas simples, más baratas y predecibles.
- ¿Quién supervisa al agente? Define qué puede hacer solo, qué debe escalar y quién responde cuando se equivoca.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la IA agéntica? Son sistemas de IA capaces de ejecutar tareas o tomar decisiones de forma autónoma dentro de límites definidos, no solo responder preguntas.
¿Qué es el agent washing? Es presentar como “agentes de IA” productos que en realidad son chatbots, asistentes o automatizaciones tradicionales.
¿Cuánto cuesta implementar un agente de IA? Depende del proceso, la calidad de los datos y las integraciones necesarias. Por eso conviene diagnosticar antes de cotizar.
Si estás evaluando IA para tu empresa y quieres saber por dónde empezar, o si conviene empezar, conversemos. Te ayudamos a identificar qué procesos tienen un caso real y cuáles todavía no.
