La mitad de las empresas no confía en sus propios agentes de IA. Los datos deficientes son la razón.

Puntos clave

• Los agentes de IA actualmente 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 confían en las decisiones que toman sus agentes de IA, según el informe.
• El 100% de los denominados "líderes en datos" confían en las decisiones de sus agentes, en comparación con la desconfianza generalizada entre sus pares que aún utilizan sistemas de datos más antiguos.
• 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, con el 69% esperando utilizarlos ampliamente en toda su empresa.

Los agentes de IA son programas de software que pueden realizar tareas de múltiples pasos de forma independiente, como procesar facturas, identificar problemas en la cadena de suministro o revisar solicitudes de empleo, sin que un humano tenga que hacer clic en cada paso. Las empresas los están adoptando rápidamente. El problema es que muchos agentes funcionan parcialmente a ciegas.

Un nuevo informe, presentado inicialmente por el brazo de investigación personalizada de MIT Technology Review, encuestó a 300 ejecutivos de datos y tecnología y encontró una brecha sorprendente entre lo que se promete a los agentes y lo que realmente tienen para trabajar.

Entonces, ¿qué está saliendo mal?

El problema fundamental es la infraestructura de datos obsoleta. Los sistemas heredados, incluso los actualizados hace algunos años, fueron diseñados para responder preguntas, no para tomar acciones. Un agente que necesita verificar niveles de inventario, recuperar el historial de pedidos de un cliente y actualizar un registro de envío todo al mismo tiempo está pidiendo algo para lo que esos sistemas nunca fueron diseñados.

En promedio, los agentes de IA solo tienen acceso al 45% de los datos de la empresa. En las organizaciones que el informe clasifica como "rezagados en datos", esa cifra cae por debajo del 30%. Es como contratar a un nuevo empleado y cerrar con llave la mitad de los archivadores antes de que comience.

Las consecuencias son prácticas. Aproximadamente el 66% de los rezagados en datos dicen que sus sistemas heredados evitan que los agentes se escalen en toda la empresa. Aproximadamente el 68% dicen que esos mismos sistemas evitan 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, han superado la mayoría de esos obstáculos. Estas organizaciones dan a los agentes acceso a más del 70% de sus datos, cifras estructuradas como números de ventas junto con material no estructurado como correos electrónicos y documentos. Todos los líderes en datos de la encuesta confían en las decisiones que toman sus agentes. Entre todos los demás, solo alrededor de la mitad lo hacen.

Esa brecha de confianza es importante. Un agente en el que tu equipo no confía es un agente que tu equipo ignora.

Los líderes en datos también se están enfocando fuertemente en automatizar la gestión de datos en sí, de modo que mantener la información limpia, etiquetada y accesible no requiera un pequeño ejército de analistas.

¿Qué significa esto para las empresas ordinarias?

Gartner, la firma de investigación, predice que los agentes de IA manejarán o asistirán en el 50% de las decisiones empresariales para 2027. Todos los ejecutivos encuestados planean estar usando agentes dentro de dos años. Obtener la base de datos correcta antes de entonces no es una preocupación de TI de oficina: es la diferencia entre un agente que ayuda y uno que silenciosamente toma decisiones incorrectas.

La principal recomendación del informe es directa: mejorar a qué datos pueden acceder los agentes y asegurar que esos datos contengan suficiente contexto empresarial (como qué productos son estacionales o qué clientes tienen términos especiales) para que el agente actúe sensatamente.

La brecha entre líderes en datos y todos los demás es grande, pero no es misteriosa. Se reduce a si una organización ha realizado el trabajo poco glamoroso de conectar sus sistemas de datos antes de pedirle al software que funcione sobre ellos.