Existe un concepto que este año, más que una tendencia, se posiciona como un parteaguas en toda estrategia corporativa: los agentes de inteligencia artificial. Sistemas capaces de ejecutar tareas, tomar decisiones operativas y automatizar procesos completos sin intervención constante.

Pero de acuerdo con Elisa García Barragán, CEO en Netsoft, detrás del entusiasmo hay una pregunta que empieza a incomodar a las organizaciones: ¿quién está gobernando a estos agentes… y sobre qué procesos están operando realmente?

Los datos muestran que la adopción avanza rápido, pero la madurez no. De acuerdo con Gartner, para 2026, el 40% de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes de IA específicos por tarea, frente a menos del 5% en 2025. Sin embargo, esa misma firma advierte que la realidad operativa aún está lejos de ese escenario: apenas 15% de las organizaciones está pilotando o desplegando agentes completamente autónomos.

La brecha es evidente: el mercado se mueve más rápido que la capacidad de las empresas para absorberlo. Según McKinsey, el verdadero impacto de la inteligencia artificial en las organizaciones no depende de la herramienta en sí, sino de su capacidad para rediseñar procesos y workflows completos. A pesar de ello, solo 21% de las empresas ha realizado cambios estructurales en la forma en que opera su negocio, aun cuando este factor es el que más correlaciona con mejoras en resultados financieros.

“El reto no es poner a trabajar a los agentes, es evitar que trabajen sin control. Si no hay procesos claros y una fuente de datos confiable, lo único que se automatiza es el desorden”, señaló Elisa García Barragán.

En ese contexto, la inteligencia artificial, indicó García Barragán, no está resolviendo ineficiencias: las están evidenciando. De hecho, advierte sobre un nuevo riesgo emergente: la proliferación descontrolada de agentes que replican funciones, operan sobre datos inconsistentes y generan más complejidad en lugar de eficiencia.

“Cuando los agentes empiezan a multiplicarse sin una arquitectura clara, dejan de ser una ventaja y se convierten en una nueva capa de complejidad. Es el mismo problema del SaaS fragmentado que la IA busca resolver, pero ahora automatizado”, añadió el especialista. “Es una evolución natural del problema que ya existía con el SaaS: demasiadas herramientas, ahora reemplazadas por demasiados agentes”.

La paradoja es que el potencial económico es enorme. Capgemini estima que la IA agéntica podría generar hasta 450 mil millones de dólares en valor económico, y que 93% de los ejecutivos considera que su adopción dará ventaja competitiva en el corto plazo.

Pero esa expectativa convive con una realidad más conservadora: 85% de los procesos empresariales siguen operando con niveles bajos de autonomía.El mensaje es claro: el desafío no es implementar agentes, sino integrarlos.

Desde el punto de vista técnico de Elisa García Barragán, esto implica algo más profundo que adoptar nuevas herramientas. Implica definir:

En la práctica, la conversación ya se está moviendo hacia un modelo distinto: menos herramientas aisladas, más plataformas centrales. NetSuite, por mencionar un ejemplo, evolucionó en 2025 hacia un modelo que incorpora workflows agénticos dentro del ERP, capaces de ejecutar tareas como propuestas de pago, conciliaciones financieras o selección de proveedores sobre una base de datos unificada.La diferencia es clave: en lugar de agentes operando de forma independiente, estos funcionan dentro de una arquitectura que ya integra finanzas, inventarios, operaciones y datos.

Eso es lo que permite que la inteligencia artificial pase de ser una herramienta a ser una capacidad real de negocio. Y es ahí donde el reto se vuelve tangible. El 2026 no será el año en que las empresas adopten agentes de IA. Será el año en que descubran si estaban listas para gobernarlos. Porque la inteligencia artificial no sustituye procesos. Lo que hace, en realidad, es dejar en evidencia.