La mitad de las empresas no confía en sus propios agentes de IA. Los datos deficientes son la razón.
Una encuesta a 300 ejecutivos revela que la mayoría de las organizaciones alimentan a sus agentes de IA con menos de la mitad de los datos de la empresa, lo que les cuesta velocidad, precisión y confianza.
Puntos clave
- Los agentes de IA tienen acceso a un promedio de solo el 45% de los datos de la empresa en las organizaciones encuestadas, cayendo al 30% o menos entre los peores desempeños.
- Solo alrededor de la mitad de los 300 ejecutivos encuestados confía en las decisiones que toman sus agentes de IA.
- Todos los líderes en datos de la encuesta confían en las decisiones de sus agentes; entre los demás, aproximadamente la mitad lo hace.
- Dos tercios de los rezagados en datos dicen que los sistemas antiguos impiden que sus agentes se escalen o tomen decisiones rápidas; solo el 8% de los líderes en datos reportan el mismo problema.
- Todos los encuestados planean usar agentes de IA dentro de dos años, y el 69% espera utilizarlos ampliamente.
Los agentes de IA son programas de software que realizan tareas de múltiples pasos sin que un humano tenga que hacer clic en cada paso: verificar niveles de inventario, revisar historiales de pedidos, actualizar registros de envíos. Las empresas los están adoptando rápidamente. El problema es que muchos agentes están operando a ciegas.
Un informe de la división de investigación personalizada de MIT Technology Review, basado en una encuesta a 300 ejecutivos de datos y tecnología, encontró una brecha notable entre lo que se promete a los agentes y con qué realmente cuentan para trabajar. Nuestro artículo del 5 de agosto sobre proyectos de IA empresarial llegó a una conclusión similar: el trabajo poco glamoroso de conectar sistemas de datos tiende a omitirse.
¿Entonces, qué está saliendo mal?
El problema central es la infraestructura de datos antigua. Los sistemas heredados, incluso los actualizados hace algunos años, fueron construidos para responder preguntas, no para tomar acciones. Pedirle a un agente que verifique niveles de inventario, extraiga el historial de pedidos de un cliente y actualice un registro de envío simultáneamente es solicitar algo para lo que esos sistemas nunca fueron diseñados.
En promedio, los agentes solo alcanzan el 45% de los datos de la empresa. En las organizaciones que el informe etiqueta como rezagadas en datos, eso cae por debajo del 30%. Contratar a un nuevo empleado y cerrar la mitad de los archivadores antes de que comience es aproximadamente lo equivalente.
Alrededor del 66% de los rezagados en datos dicen que los sistemas heredados impiden que los agentes se escalen en toda la empresa. Aproximadamente el 68% dice que esos mismos sistemas impiden que los agentes tomen decisiones lo suficientemente rápido para ser útiles.
¿Quién lo está haciendo bien?
Un grupo más pequeño, los líderes en datos del informe, ha superado la mayoría de esos obstáculos. Estas organizaciones dan a los agentes acceso a más del 70% de sus datos, cubriendo cifras estructuradas como números de ventas junto con material no estructurado como correos electrónicos y documentos. Todos y cada uno de los líderes en datos de la encuesta confían en las decisiones que toman sus agentes. Entre los demás, solo alrededor de la mitad lo hace.
Esa brecha de confianza tiene un costo operativo directo. Un agente en el que tu equipo no confía es un agente que tu equipo ignora.
Los líderes en datos también están priorizando la automatización de la gestión de datos en sí, para que mantener la información etiquetada y accesible no requiera un pequeño ejército de analistas.
¿Qué significa esto para las empresas ordinarias?
Gartner predice que los agentes de IA aumentarán o automatizarán la mitad de las decisiones empresariales para 2027. Todos los ejecutivos encuestados planean usar agentes dentro de dos años. Establecer correctamente la base de datos antes de entonces no es una preocupación de oficina interna: es la diferencia entre un agente que ayuda y uno que silenciosamente toma malas decisiones.
La recomendación más clara del informe: ampliar qué datos pueden alcanzar los agentes y asegurarse de que esos datos lleven suficiente contexto empresarial, como qué productos son estacionales o qué clientes tienen términos especiales, para que el agente actúe sensatamente.
La brecha entre líderes y rezagados es grande pero no misteriosa. Se reduce a si una organización ha realizado el trabajo de conexión antes de pedirle al software que funcione sobre él. Basándose en lo que hemos visto en quince historias de adopción de IA desde julio, ese paso de preparación es el que la mayoría de las empresas aún subestiman.
