El entusiasmo por los agentes de inteligencia artificial —programas capaces de actuar de forma autónoma para cumplir objetivos— podría estar lejos de la realidad que se vive en laboratorios y empresas.
Un nuevo informe de la consultora estratégica Gartner alerta que cuatro de cada diez proyectos en este sector serán abandonados antes de finales de 2027. Las causas principales: costos elevados, un valor comercial incierto y gestión de riesgos deficiente.
A diferencia de un chatbot tradicional, que responde a instrucciones, la IA agéntica está diseñada para planificar, adaptarse al contexto e interactuar con el mundo exterior sin supervisión humana.
En teoría, un sistema así podría gestionar pedidos, negociar con proveedores o modificar procesos internos por sí mismo. Sin embargo, Gartner advierte que la mayoría de estos proyectos son simples pruebas de concepto impulsadas por el marketing y mal implementadas.
Anushree Verma, analista sénior de la consultora, señala que las organizaciones subestiman la complejidad y los costos reales. Según Verma, “necesitamos ir más allá del hype para tomar decisiones estratégicas” sobre cómo aplicar esta tecnología.
El escepticismo de Gartner coincide con los hallazgos de un estudio de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad Duke, que evaluó a los agentes más avanzados del mercado. El mejor sistema probado solo pudo completar el 30% de las tareas de forma totalmente autónoma en un entorno laboral simulado. Las conclusiones son claras: las tareas simples pueden automatizarse con éxito, pero las complejas siguen fuera del alcance actual.
Incluso en áreas consideradas un caso de éxito, como la generación de código, las cifras cuestionan el optimismo. La organización METR comprobó que desarrolladores que esperaban ahorrar un 20% de tiempo gracias a la IA, en realidad invirtieron un 19% más en proyectos complejos debido a la necesidad de corregir errores.
Este cambio de narrativa es notable, ya que en marzo de 2025 la misma Gartner proyectaba que para 2029 los agentes de IA resolverían el 80% de los problemas de atención al cliente sin intervención humana. El viraje hacia una postura menos optimista podría tener un impacto directo en la financiación del sector.
Las principales empresas de IA aún no han demostrado modelos de negocio sostenibles. OpenAI, por ejemplo, registró pérdidas de 5.000 millones de dólares en 2024 pese a facturar 10.000 millones, y necesitaría multiplicar por diez sus ingresos para 2029 para cumplir con sus inversores.
En el mundo laboral, el reemplazo de personal por IA ya es un hecho. Firmas como Duolingo o Klarna han reducido plantillas de forma masiva, pero algunas —como Klarna— han tenido que recontratar debido a la baja calidad del servicio automatizado. Esto evidencia que ahorrar costos no siempre es sinónimo de eficiencia.
Gartner y varios expertos coinciden en que la IA agéntica no es una burbuja total, pero sí un sector donde las valoraciones y expectativas podrían estar infladas. La recomendación es clara: antes de vender la promesa de autonomía total, las compañías deberían probar sus sistemas en entornos reales y con objetivos claros, en lugar de trasladar los riesgos a empresas y consumidores.
Me dedico al SEO y la monetización con proyectos propios desde 2019. Un friki de las nuevas tecnologías desde que tengo uso de razón.
Estoy loco por la Inteligencia Artificial y la automatización.
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