Dynatrace lanzó El Pulso de la IA agéntica 2026, un estudio global inaugural centrado en cómo la observabilidad y la confiabilidad determinan el éxito de la implementación de la IA agéntica. La encuesta, realizada a 919 directivos globales de alto nivel responsables de la implementación de la IA agéntica, revela que las empresas no se estancan porque duden de la IA, sino porque aún no pueden gobernar, validar o escalar de forma segura los sistemas autónomos.
Dentro de los resultados se encuentran que aproximadamente el 50 por ciento de los proyectos se encuentran en la fase de prueba de concepto (POC) o piloto. La adopción aún es incipiente, pero está creciendo rápidamente, con un 26 por ciento de organizaciones que cuentan con 11 o más proyectos. A medida que las organizaciones pasan de la experimentación a la implementación a gran escala, buscan cada vez más plataformas confiables, seguras y probadas.
Este cambio se refleja tanto en la ambición como en la ejecución, ya que el 74 por ciento espera que los presupuestos vuelvan a aumentar el próximo año. Estos hallazgos apuntan a un punto de inflexión estructural en el que la confiabilidad, la resiliencia, la gobernanza y la información en tiempo real definen la preparación empresarial para la IA agéntica.
Principales conclusiones del informe:
Casi la mitad (48%) de los directivos globales encuestados prevén un aumento del presupuesto de al menos 2 millones de dólares, lo que sugiere que las inversiones siguen siendo prudentes.
Los agentes de IA se utilizan con mayor frecuencia en operaciones de TI y DevOps (72%), seguidos de ingeniería de software (56%) y atención al cliente (51%).
De los encuestados, los líderes empresariales afirman que mejorar la toma de decisiones con información en tiempo real es la máxima prioridad (51%) al implementar IA agéntica, seguida de cerca por mejora del rendimiento y la fiabilidad del sistema (50%) y la mejora de la eficiencia interna para reducir los costos operativos (50%).
El mayor ROI que se espera para proyectos de IA agéntica se encuentra en ITOps/monitoreo del sistema (44%), ciberseguridad (27%) y procesamiento y generación de informes de datos (25%).
Las dos principales barreras para la producción de IA agéntica en este momento son las preocupaciones relacionadas con la seguridad, la privacidad o el cumplimiento (52%) y los retos técnicos para gestionar y monitorear los agentes a escala (51%), seguidos por la escasez de personal calificado o de formación (44%).
Confianza y supervisión humana
Las organizaciones señalan que la orientación humana sigue siendo una parte importante de la estrategia de IA agéntica, incluso cuando avanzan hacia una mayor autonomía. El informe muestra que los líderes esperan una colaboración 50/50 entre humanos e IA para las aplicaciones de TI y de atención al cliente rutinarias, y una colaboración 60/40 entre humanos e IA para las aplicaciones empresariales, lo que indica que el juicio humano guía el sistema al establecer objetivos, definir límites y garantizar la responsabilidad.
Otros hallazgos adicionales incluyen:
Aunque más de la mitad (64%) de las organizaciones utilizan una combinación de agentes autónomos y supervisados por humanos, el 69 por ciento de las decisiones tomadas por agentes de IA siguen siendo verificadas por humanos, y el 87 por ciento de las organizaciones están creando o implementando activamente agentes que requieren supervisión humana.
Solo el 13 por ciento de las organizaciones utilizan agentes totalmente autónomos y sólo el 23 por ciento confían exclusivamente en agentes supervisados por humanos.
Los principales métodos de validación incluyen comprobaciones de calidad de los datos (50%), revisión humana de los resultados de los agentes (47%) y monitoreo de desviaciones o anomalías (41%).
El 44 por ciento sigue utilizando métodos manuales para revisar los flujos de comunicación entre agentes de IA, lo que pone de relieve la necesidad de mecanismos de supervisión más automatizados y regulados. Autonomía.
“Las organizaciones no están ralentizando la adopción porque cuestionen el valor de la IA, sino porque ampliar los sistemas autónomos de forma segura requiere la confianza de que dichos sistemas se comportarán de manera fiable y según lo previsto en condiciones reales”, afirmó Alois Reitbauer, Director de Estrategia Tecnológica de Dynatrace. “Dado que la mayoría de las empresas invierten actualmente millones de dólares al año y prevén aumentar aún más su presupuesto, la IA agéntica se está convirtiendo en una parte fundamental de las operaciones digitales. Al mismo tiempo, los datos muestran que se está produciendo un claro cambio. Aunque la supervisión humana sigue siendo esencial en la actualidad, las organizaciones se están preparando cada vez más para una toma de decisiones más autónoma e impulsada por la IA. Ahora la atención se centra en generar la confianza y la fiabilidad operativa necesarias para escalar la IA agéntica de forma responsable”.
La observabilidad genera confianza y escalabilidad para la IA agéntica
A medida que las organizaciones amplían la IA agéntica más allá de los proyectos piloto, la observabilidad se convierte en la capa de inteligencia crucial que ayuda a generar confianza al proporcionar visibilidad en todas las etapas del ciclo de vida de la IA agéntica, desde el desarrollo y la implementación hasta la puesta en marcha. El informe reveló que la observabilidad ya se utiliza en todo el ciclo de vida, con la mayor adopción durante la implementación (69%), seguida de la puesta en funcionamiento (57%) y el desarrollo (54%), lo que subraya su papel como capacidad fundamental a medida que la IA agéntica pasa a la fase de producción.
Además, el informe encontró:
- Casi el 70% de las organizaciones encuestadas ya utilizan la observabilidad durante la implementación de IA agéntica para obtener visibilidad en tiempo real del comportamiento de los agentes, el rendimiento del sistema y la toma de decisiones en entornos de producción.
- El 50% utiliza la IA agéntica tanto para casos de uso internos como externos, el 33% sólo para fines internos y el 18% sólo para fines externos.
- El 50% tiene proyectos de IA agéntica en producción para casos de uso limitados, el 44% tiene proyectos en adopción generalizada en departamentos seleccionados y el 23% tiene proyectos en integración madura en toda la empresa.
