Las empresas buscan la escalabilidad de la IA

En Colombia ya casi ninguna junta directiva necesita que alguien la convenza de la importancia de la inteligencia artificial. Colombia AI Pulse 2026, elaborado por Endeavor con 493 empresas, encontró que 61% considera la IA una prioridad estratégica o un pilar del negocio y 82% reporta algún impacto significativo derivado de su uso.

El entusiasmo existe y los presupuestos empiezan a acompañarlo, pero detrás de las demostraciones impresionantes aparece una realidad menos glamurosa: hacer una prueba es relativamente fácil; convertirla en un sistema confiable, escalable y rentable es mucho más difícil.

Ahí aparece lo que podríamos llamar “el purgatorio de los agentes de IA”: proyectos suficientemente prometedores para no cancelarlos, pero que todavía no generan la confianza, escala o retorno necesarios para convertirse en parte fundamental de la operación. Un demo puede construirse en pocas semanas. El problema comienza cuando debe enfrentarse a miles de usuarios, información confidencial, sistemas heredados, auditorías, regulaciones, ciberseguridad y costos crecientes. Deloitte encontró que 38% de las organizaciones estudiadas realizaba pilotos con agentes, pero solamente 11% los utilizaba en producción. Gartner, por su parte, encontró que hacia finales de 2025 al menos la mitad de los proyectos de IA generativa habían sido abandonados después de la prueba de concepto por problemas de datos, costos, riesgo o falta de valor empresarial.

El error comienza cuando una compañía decide implementar IA por no quedarse atrás. La lógica debería ser inversa: primero identificar un problema suficientemente importante y después determinar cuál es la mejor tecnología para resolverlo. Existe una prueba sencilla: eliminar las palabras “inteligencia artificial” de la presentación. Si el proyecto sigue justificándose porque reduce costos, tiempo o riesgo, probablemente existe un verdadero caso de negocio. El desafío aumenta con los agentes. Un chatbot puede equivocarse y producir una respuesta absurda; un agente conectado al negocio puede equivocarse y hacer algo: modificar un CRM, consultar información confidencial, enviar comunicaciones o iniciar procesos.

Por eso la conversación deja de ser únicamente sobre precisión y empieza a involucrar manejo de identidades, permisos, auditoría, seguridad, supervisión humana y responsabilidad. Otro error consiste en utilizar IA para acelerar procesos que ya eran deficientes. Una compañía puede tomar un flujo lleno de aprobaciones innecesarias y sistemas desconectados, añadir agentes y terminar con exactamente la misma burocracia, solamente que ahora impulsada por IA.

Antes de automatizar una tarea conviene preguntarse por qué existe. Algunas veces la respuesta será un agente; en otras bastará una automatización tradicional, integrar dos sistemas o eliminar pasos innecesarios. Que un piloto no llegue a producción no significa necesariamente fracaso. Experimentar también sirve para descubrir qué proyectos no merecen continuar. El problema aparece cuando las compañías acumulan pruebas de concepto durante meses sin criterios para escalarlas. Gartner encontró que 45% de las organizaciones con alta madurez mantiene proyectos de IA operando durante tres años o más, frente a solo 20% entre las de baja madurez. La diferencia está menos en los modelos y más en la selección, ingeniería y gobernanza.

Después del hype llega la economía real. Las empresas tendrán que medir cuánto cuesta cada interacción, qué trabajo humano permanece, qué sucede cuando el agente falla y qué indicador del negocio mejora gracias a él. La IA consiguió entrar a las empresas. Ahora enfrenta la prueba verdaderamente difícil: salir del purgatorio, llegar a producción y demostrar qué le aporta al negocio.