Cómo elegir los casos de uso adecuados para la IA agéntica

Las empresas deberían identificar primero qué trabajo quieren mejorar y después elegir la IA agéntica, según Pete Evans, colaborador de TechRadar. Sin un objetivo claro y una referencia inicial, a las organizaciones les puede resultar difícil demostrar qué consiguieron con una inversión en IA. La encuesta de McKinsey de 2025 reveló que solo el 39% de las organizaciones declaró algún impacto financiero a nivel empresarial de su inversión en IA, pese a su adopción generalizada.

Evans señala que medir solo la adopción y los resultados puede mostrar una correlación, pero entender cómo cambia el trabajo ayuda a determinar si la IA causó una mejora. Un proceso de compras de Atos parecía tener cuatro pasos sobre el papel, pero al analizarlo con quienes lo realizaban se acercaba más a 10. El personal alternaba entre Enterprise Resource Planning (ERP), Outlook y hojas de cálculo, copiando y volviendo a introducir información. Una referencia inicial de cuatro pasos habría medido el proceso equivocado, y un agente al que se le asignaran cuatro pasos no podría completar un trabajo que llevaba 10.

Evans afirma que las tareas sujetas a reglas fijas quizá encajen mejor con Robotic Process Automation (RPA), la automatización de flujos de trabajo o cambios en el proceso. La IA agéntica resulta más adecuada cuando el trabajo exige interpretar el contexto, coordinar herramientas, hacer recomendaciones o actuar dentro de límites definidos. Evans recomienda evaluar los casos de uso según su impacto financiero, viabilidad, requisitos de proceso y tecnología, impacto en las personas y riesgos, en lugar de ordenarlos solo por el retorno de la inversión.

Las organizaciones también deben presupuestar la adopción y la gestión del cambio. Gartner llama a ese esfuerzo adicional “transition mortgage”; la adopción de IA puede exigir un 25% más de esfuerzo de formación y hasta un 200% más de gestión del cambio. Evans sostiene que el éxito debe medirse por si el trabajo cambió y si la organización puede demostrarlo, no por el número de agentes desplegados. TechRadar indica que las opiniones son del autor y no representan necesariamente las de TechRadar Pro o Future plc.