Un reportaje de Infobae publicado el 20 de octubre de 2026 advierte que las empresas están sumando agentes de IA más rápido de lo que pueden supervisarlos y medir si generan retorno económico. Para las compañías en México, medir el ROI de agentes de IA ya no es opcional: sin inventario, responsables y métricas de proceso completo, la IA agéntica puede convertirse en un gasto disperso en lugar de una ventaja competitiva.
Qué se anunció
El texto de Infobae, firmado por Esteban Salazar Herrada, describe un fenómeno cada vez más común: cuando los agentes se multiplican entre áreas, la organización pierde de vista cuántos usa, qué datos procesan, cuánto cuestan y si realmente mejoran los resultados. El reportaje reúne varios datos:
- Según una encuesta global de McKinsey, el 62% de las organizaciones experimenta con agentes de IA, pero solo el 23% los ha escalado en al menos una función.
- También según McKinsey, el 39% atribuye algún impacto de la IA a su EBIT, aunque en la mayoría de esos casos el aporte es menor al 5%. Solo cerca del 6% reporta un valor significativo.
- De acuerdo con Deloitte, solo una de cada cinco empresas tiene un modelo maduro de gobierno para agentes autónomos.
- En América Latina, la adopción de agentes autónomos alcanza el 14% de las organizaciones, frente al 58% en IA tradicional y el 54% en IA generativa, según las cifras citadas por el medio.
Vladimir Vivar, director general de Applying Consulting, señaló que “es importante tener claridad sobre qué hace cada uno, quién lo utiliza y qué valor aporta”, y advirtió que acelerar una tarea aislada no siempre mejora el resultado total.
Por qué importa para las empresas
El punto más valioso del reportaje es el efecto cuello de botella: si un agente produce documentos más rápido, pero la revisión y la aprobación siguen igual, el trabajo solo se acumula en otra etapa. La productividad real se mide en el proceso completo, no en la velocidad de una tarea.
En México, muchas empresas están en una etapa de pilotos: un asistente en ventas, otro en atención a clientes, alguno en finanzas. Cada uno puede funcionar bien de forma aislada, pero sin una visión de conjunto es difícil justificar más inversión ante dirección. La brecha entre experimentar y escalar que describe McKinsey suele explicarse por falta de medición y de gobierno, no por limitaciones de la tecnología.
Medir bien también protege a las personas: permite mostrar que los agentes liberan tiempo para trabajo de mayor valor y ayuda a decidir dónde conviene invertir en capacitación.
Cómo medir el ROI de agentes de IA paso a paso
- Haz un inventario. Registra cada agente, quién lo creó, qué función cumple, qué datos usa, qué permisos tiene y quién responde si falla.
- Define la línea base. Antes de implementar, mide tiempos, costos, errores y volumen del proceso completo.
- Elige indicadores de negocio. Tiempo de ciclo, costo por transacción, tasa de errores, satisfacción del cliente o ingresos atribuibles, no solo “tareas completadas”.
- Calcula el costo total. Incluye licencias, consumo, integración, supervisión humana y mantenimiento.
- Revisa el flujo de punta a punta. Identifica si el cuello de botella se movió a otra etapa y rediseña revisiones o aprobaciones.
- Decide con datos. Escala lo que genera valor, ajusta lo que está cerca y retira lo que no aporta. Una consultoría en inteligencia artificial puede ayudarte a construir este tablero desde el inicio.
Riesgos y cómo gobernarlos
Los riesgos de no supervisar incluyen agentes duplicados, costos que crecen sin control, decisiones sin trazabilidad, exposición de datos personales e incumplimientos normativos. También está el riesgo inverso: frenar todo por falta de evidencia, cuando el problema es que no se midió.
El reportaje recomienda establecer límites de actuación, mantener registros de las acciones, definir instancias de revisión humana y evaluar riesgos de privacidad, seguridad y cumplimiento. Estas prácticas son la base de un modelo de gobierno de IA y IA responsable, y deberían diseñarse junto con la implementación de inteligencia artificial, no después.
Preguntas frecuentes
¿Cómo se calcula el ROI de agentes de IA?
Comparando el beneficio medido en el proceso completo (tiempo, costo, errores, ingresos) contra el costo total del agente, que incluye licencias, consumo, integración y supervisión humana.
¿Por qué muchas empresas no ven retorno de sus agentes?
Porque aceleran tareas aisladas sin rediseñar el proceso, no definen una línea base y no tienen un modelo de gobierno que ordene qué agentes existen y para qué.
¿Cuántos agentes debería tener mi empresa?
No hay un número ideal. Lo importante es que cada agente tenga un objetivo, un responsable, métricas claras y una revisión periódica de su valor.
En Brita Inteligencia Artificial, con más de 12 años de experiencia en IA, diseñamos a la medida estrategias de agentes con métricas y gobierno desde el primer día, para que la IA amplifique a tus equipos y su valor sea visible. Escríbenos a contacto@brita.mx.
Fuentes: Infobae. Actualizado el 21 de octubre de 2026.