NVIDIA Explica los 3 Errores que Disparan el Coste de los Agentes de IA

¿Qué pasa cuando una herramienta que parecía lista para ayudarte todos los días funciona perfecto en la demo, pero se apaga apenas empieza el uso real? Eso es lo que hoy empieza a ocurrir con muchos agentes de inteligencia artificial en las empresas.

NVIDIA puso el foco en ese problema con una advertencia concreta: el principal desafío ya no es crear estos sistemas, sino mantenerlos operando de forma segura, estable y con costos razonables cuando salen de la prueba y entran en producción.

El hallazgo fue resumido por Marcio Aguiar, directivo de NVIDIA para América Latina, al explicar que construir agentes capaces de ejecutar tareas específicas se volvió relativamente sencillo. La pieza clave ahora es otra: sostenerlos durante meses, con reglas claras, sin que el presupuesto se desborde ni aparezcan fallas de seguridad.

“El éxito no está en la demostración inicial, sino en el rendimiento sostenido después de la implementación”, subraya la lectura que impulsa la compañía sobre este cambio de etapa en la IA corporativa.

El mecanismo puede entenderse con una imagen doméstica. Un agente de IA no es solo un chat que responde preguntas. Es más parecido a un empleado que tiene llaves, permisos y una lista de tareas en la cocina: revisa documentos, toma decisiones limitadas y actúa dentro de un cableado de reglas definido por la empresa.

Sin embargo, una cosa es invitar a esa persona una hora a la casa y otra muy distinta dejarla viviendo allí, abriendo cajones, usando electrodomésticos y resolviendo problemas todo el día. Ahí aparece el verdadero interruptor del problema: el mantenimiento.

Además, los agentes actuales ya no siempre funcionan por encargo puntual. Muchos pasan a ser sistemas de larga duración, es decir, programas que quedan activos en segundo plano, revisan tareas y solo escalan decisiones a humanos cuando hace falta. Esa autonomía eleva la oportunidad de ganar eficiencia, pero también exige un control mucho más fino.

Los tres errores que traban el salto real

NVIDIA identifica tres fallas recurrentes cuando las empresas intentan escalar estos agentes. La primera es subestimar la infraestructura, el conjunto de servidores, chips y energía que hace posible que la IA trabaje de forma continua. Lo que en una prueba parece liviano, en uso masivo puede convertirse en un consumo mucho mayor.

La segunda es tratar la seguridad y la gobernanza, las reglas de acceso, control y supervisión, como un agregado posterior. Pero un agente que trabaja todo el tiempo necesita acceso más amplio a datos internos. Si ese engranaje se deja para después, el riesgo también crece.

La tercera es avanzar sin una cuenta clara del retorno de inversión, el beneficio económico esperado frente al gasto. Allí muchos proyectos quedan atrapados en una zona gris: funcionan lo suficiente como para impresionar, pero no lo bastante como para justificar su expansión.

Ese combo explica una brecha que ya se ve con frecuencia entre los anuncios corporativos y la operación real. Hay agentes que consumen más recursos de los previstos, otros que se desactivan tras incidentes de seguridad y muchos que nunca salen de la fase piloto.

La nueva clave competitiva

Según este enfoque, el acceso a modelos de IA será cada vez más homogéneo entre competidores. Es decir, casi todos podrán comprar o usar herramientas similares. La diferencia no estará en tener el motor, sino en el sistema de soporte que lo mantiene encendido sin romperse.

Por eso, la central estratégica empieza a moverse hacia otro lugar: la capacidad de convertir modelos en operaciones fiables, adaptadas a cada negocio y sostenibles en el tiempo. No alcanza con que el agente sea inteligente. Tiene que ser previsible, seguro y rentable.

Para las empresas, la aplicación práctica es directa. Si quieren que la IA deje de ser una promesa vistosa, deben diseñar desde el inicio el costo, la seguridad, los permisos y la supervisión humana. Esa infraestructura ya no es un detalle técnico: es la pieza clave del negocio.

Al final, el futuro de estos agentes se parece menos a comprar un electrodoméstico nuevo y más a instalar el cableado completo de una casa. El hallazgo de NVIDIA revela justamente eso: la inteligencia puede encenderse rápido, pero hacer que dure es lo que realmente separa la novedad del valor.

Sofía Sicilia

Directora de operaciones en GptZone. IT, especializada en inteligencia artificial. Me apasiona el desarrollo de soluciones tecnológicas y disfruto compartiendo mi conocimiento a través de contenido educativo. Desde GptZone, mi enfoque está en ayudar a empresas y profesionales a integrar la IA en sus procesos de forma accesible y práctica, siempre buscando simplificar lo complejo para que cualquiera pueda aprovechar el potencial de la tecnología.