TECNOLOGÍA · AGENTES DE IA
El 74% de las empresas espera usar agentes de IA al menos de forma moderada para 2027, según Deloitte, pero Gartner calcula que más de 40% de esos proyectos serán cancelados. En México, KPMG documenta el mismo patrón: crece la adopción, pero solo 7% logra un retorno de inversión consolidado.
Por Mariana Castillo Hernández · Editora General
Casi dos terceras partes de las empresas del mundo ya probaron algún agente de inteligencia artificial. Menos de una de cada diez logró llevarlo a una escala que genere valor real, de acuerdo con datos de McKinsey citados en su análisis de adopción empresarial de 2026. Esa brecha entre el experimento y el resultado es, hoy, el tema central de la conversación sobre inteligencia artificial en las empresas, tanto en el mundo como en México.
A diferencia de un chatbot que solo responde preguntas, un agente de IA está diseñado para ejecutar tareas de varios pasos por su cuenta: revisar una bandeja de entrada, programar reuniones, escribir y probar código, o coordinar a otros agentes entre sí. Las tres grandes compañías de IA generativa —OpenAI, Google y Anthropic— lanzaron o ampliaron productos de este tipo a lo largo de 2026, apostando a que ahí está la siguiente etapa de crecimiento del sector. Pero los datos de adopción real muestran una historia más cautelosa que el discurso de las propias empresas.
Quién construye qué: el tablero de 2026
En su conferencia Cloud Next de abril de 2026, Google consolidó su apuesta al renombrar Vertex AI como Gemini Enterprise Agent Platform, absorbiendo su herramienta Agentspace y presentando el protocolo Agent2Agent para que agentes de distintas plataformas puedan comunicarse entre sí, además de un agente de navegación web llamado Project Mariner. OpenAI, por su parte, impulsó su agente Operator —que según la compañía alcanza 87% de acierto en tareas complejas de navegación web— y firmó acuerdos con empresas de servicios tecnológicos como Cognizant y CGI para llevar su agente de programación Codex a clientes corporativos. Anthropic, en tanto, amplió en agosto de 2026 las capacidades de agentes de su plataforma para desarrolladores, con soporte para Agent Skills y nuevos controles de administración para lo que la empresa llama «agentes gestionados».
La brecha entre la promesa y la producción
El reporte The State of AI in the Enterprise 2026 de Deloitte, elaborado a partir de una encuesta a 3,235 líderes empresariales entre agosto y septiembre de 2025, encontró que 74% de las organizaciones espera usar agentes de IA de forma al menos moderada para 2027, con 23% que anticipa un uso extensivo y solo 5% que planea integrarlos como un componente central de sus operaciones. El problema es que apenas 21% de esas mismas organizaciones cuenta con un modelo de gobernanza maduro para gestionar esos agentes, lo que Deloitte identifica como uno de los principales riesgos del sector.
Gartner fue más tajante en un comunicado oficial de 2025 que sigue vigente en sus proyecciones para 2026 y 2027: la firma de consultoría prevé que más de 40% de los proyectos de IA agentiva serán cancelados para finales de 2027 por costos crecientes, retorno de inversión poco claro o controles de riesgo insuficientes. Gartner también advirtió sobre el fenómeno del «agent washing»: la práctica de renombrar asistentes de IA, herramientas de automatización de procesos o chatbots existentes como «agentes» sin que tengan capacidades autónomas reales, y estimó que solo cerca de 130 de los miles de proveedores que se anuncian como de «IA agentiva» ofrecen productos genuinamente autónomos.
México: crece la adopción, pero el retorno de inversión sigue rezagado
El estudio Global AI Pulse Q2 2026 de KPMG, elaborado con más de 2,000 líderes empresariales en 20 países entre abril y mayo de 2026, encontró que la proporción de organizaciones mexicanas en fase de adopción activa de inteligencia artificial creció de 17% a 26% en un solo trimestre, un ritmo superior al promedio global, que pasó de 13% a 22%. Sin embargo, apenas 7% de las empresas, tanto en México como a nivel global, logró consolidar un retorno de inversión medible.
«Hoy observamos que quienes lideran las organizaciones están poniendo mayor énfasis en medir y demostrar el valor generado por la inteligencia artificial, así como en fortalecer la disciplina financiera y la rendición de cuentas», declaró Gustavo Gómez, socio líder de Inteligencia Artificial de KPMG México, en el comunicado oficial del estudio. La mitad de las organizaciones mexicanas (50%, frente a 49% a nivel global) ha tenido que replantear sus despliegues de IA porque los costos superaron los beneficios esperados, y 29% reporta dificultades para gestionar los costos asociados al consumo de estas herramientas, frente a 23% a nivel global. El propio informe encontró que las empresas con tableros de control de costos y procesos claros de gobernanza tienen cinco veces más probabilidades de reportar un retorno de inversión consolidado que aquellas sin esos controles.
Datos clave
- 74% de las empresas espera usar agentes de IA al menos moderadamente para 2027, pero solo 21% tiene gobernanza madura para gestionarlos (Deloitte).
- Casi 2 de cada 3 empresas ya probaron agentes de IA, pero menos de 1 de cada 10 los escaló a valor real (McKinsey).
- Gartner prevé que más de 40% de los proyectos de IA agentiva sean cancelados para finales de 2027.
- En México, la adopción activa de IA pasó de 17% a 26% en un trimestre, pero solo 7% logra un retorno de inversión consolidado (KPMG).
- 50% de las empresas mexicanas replanteó sus despliegues de IA por costos mayores a los esperados (KPMG).
Qué revisar antes de invertir en agentes de IA
- Define métricas de retorno de inversión desde el diseño del piloto, no después de implementarlo.
- Asigna una responsabilidad clara sobre las decisiones de IA, idealmente a nivel de Dirección General: las empresas que lo hacen reportan mejores resultados.
- Instala un tablero de control de costos de consumo de IA antes de escalar un piloto, no cuando el gasto ya se salió de control.
- Desconfía del «agent washing»: pide evidencia de que un producto ejecuta tareas de forma autónoma, no solo que rebautizó un chatbot o una automatización existente.
- Para dar seguimiento oficial: deloitte.com (State of AI in the Enterprise), gartner.com y kpmg.com/mx (Global AI Pulse).
Ese 7% de empresas mexicanas y globales que ya logró un retorno de inversión consolidado con IA no es una cifra menor: es la evidencia de que los agentes autónomos sí pueden generar valor, pero solo cuando la gobernanza, el control de costos y la rendición de cuentas se diseñan desde el principio, y no como una reacción de emergencia después de que el gasto se disparó sin resultados que lo respalden.