Del revuelo al alto impacto: cómo los líderes empresariales pueden obtener el retorno de la inversión (ROI) con agentes de IA

Los agentes de IA ya no son experimentales, sino operativos. Pero para muchos líderes ejecutivos, los resultados fueron decepcionantes. Según el estudio de altos ejecutivos del IBM Institute for Business Values de 2025, solo el 25 % de las iniciativas de IA han generado el retorno de la inversión (ROI) esperado, y solo el 16 % han escalado a toda la empresa. Estas cifras revelan una brecha crítica entre la ambición y la ejecución.

El problema no es la IA en sí, sino cómo se está desplegando. El éxito con agentes de IA requiere mucho más que entusiasmo. Exige un enfoque estructurado, transparente y alineado con el negocio que equilibre la experimentación con la gobernanza y el ahorro de costos con el crecimiento a largo plazo.

Entonces, ¿cómo pueden los ejecutivos convertir a los agentes de IA de proyectos piloto a valor real para el negocio? Comenzando con la mentalidad correcta, basando sus estrategias en casos de uso que ahorren costos y diseñando la arquitectura para la escala y la flexibilidad.

Uno de los errores más comunes que cometen los ejecutivos es empezar con una perspectiva errónea del retorno ROI. Muchos líderes apuntan a un crecimiento transformador y de primera línea desde el primer día, pero las implementaciones de IA más exitosas a menudo comienzan con ahorros de costos.

¿Por qué? Porque los beneficios son más fáciles de medir y más rápidos de obtener, y proporcionan el caso de negocio fundamental para escalar.

Por ejemplo, considere una empresa industrial que gestiona millones de documentos no estructurados. Al desplegar agentes de IA para analizar estos datos federados y dispersos, podrían reducir la carga de trabajo manual de los costosos analistas y mejorar la toma de decisiones.

Este proceso tiene el potencial de reducir costos, mejorar los ingresos y permitir que los analistas se centren en un trabajo de mayor valor. O tomemos como ejemplo una empresa que utiliza agentes de IA para automatizar su flujo de trabajo de tramitación de reclamaciones. Esta empresa podría lograr pagos más rápidos, clientes más felices y la capacidad de escalar sin aumentar la cantidad de personal.

Estos ejemplos no son visiones descabelladas. Son casos de uso prácticos impulsados por el ROI que generan impulso para una transformación más amplia en toda la empresa.

Para ayudar a guiar su estrategia de IA y garantizar que logre el ROI que espera, aquí hay cuatro pasos aplicables en la práctica que debe considerar.

Evite la necesidad de “dispersar” la IA en toda la empresa. En su lugar, comience con casos de uso claros y de alto impacto. Busque estas señales que indican que está listo para la IA:

• Tareas repetitivas o de baja categoría bien definidas (por ejemplo, entrada de datos o tramitación de reclamaciones)
• Transferencias manuales entre sistemas y personas (por ejemplo, flujos de trabajo de pedido a cobro)
• Disponibilidad de datos de calidad para fundamentar los agentes de IA y realizar mediciones comparativas
• Interpretación compleja de políticas (por ejemplo, cumplimiento de RR. HH. o elegibilidad de seguros)
• Alto costo o ineficiencia (por ejemplo, mantenimiento de código existente)

Empiece poco a poco, demuestre su valor y escale a partir de ahí.

Si no conoce su punto de partida, no puede medir el ROI. Sin embargo, muchas organizaciones carecen de líneas de base claras de tiempo, costo o calidad. Antes de desplegar agentes de IA, realice un ejercicio de descomposición de procesos:

• ¿Cuánto tiempo lleva este proceso actualmente?
• ¿Cuánto cuesta?
• ¿Cuales son los puntos débiles?

Utilice datos internos o puntos de referencia de la industria (como los del Institute for Business Value de IBM) para establecer una imagen clara del "antes". Esta información es crítica para demostrar el ROI a los stakeholders.

Una decisión que a menudo se pasa por alto en la estrategia de IA es la arquitectura. Muchos proveedores están impulsando agentes de IA vinculados a sus plataformas. Pero la mayoría de las empresas ejecutan entornos heterogéneos. Depender del agente de IA de un solo proveedor puede limitar la flexibilidad y la innovación.

En su lugar, considere una capa de orquestación abierta que pueda ubicarse por encima de sus sistemas existentes e integrarse con múltiples agentes de IA. Este enfoque:

• Evita el vendor lock-in (dependencia de proveedores)
• Permite cambios más rápidos a medida que evoluciona la tecnología
• Apoya la transparencia y la gobernanza en toda la empresa

En un entorno que cambia rápidamente, la agilidad arquitectónica es una ventaja competitiva.

El ROI de los agentes de IA se puede medir de tres maneras principales:

1. Rapidez en los resultados: ¿cuánto más rápido puede completar un proceso?
2. Costo del servicio: ¿cuánto más barato resulta ofrecer el mismo resultado?
3. Nuevas capacidades: ¿qué puede hacer ahora que antes no?

Las dos primeras son fáciles de medir. La tercera, las nuevas capacidades, es más difícil de cuantificar, pero a menudo es la más transformadora. Por ejemplo, obtener insights de documentos de hace décadas o refactorizar código existente que nadie se atrevía a tocar.

No ignore estas oportunidades "nuevas netas". Solo tenga claro que podrían requerir un ROI diferente, centrado en el valor estratégico en lugar de los ahorros inmediatos.

¿Cuál es el mayor concepto erróneo sobre la IA agéntica? Que es demasiado difícil o demasiado fácil de implementar con excelentes resultados.

La verdad está en el punto intermedio. Los agentes de IA no son una solución mágica ni un proyecto científico. Son una herramienta poderosa, cuando se utilizan con propósito, estructura y visión.

Para los líderes ejecutivos, el camino a seguir es claro:

• Comience con el ahorro de costos
• Construya una base sólida
• Escale con confianza
• Y alinee la IA con su estrategia de negocio en todo momento

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