Los agentes de IA pueden multiplicar por 10 resultados, pero falta medir su impacto

McKinsey estima que los despliegues de agentes que alcancen una escala efectiva podrían generar mejoras de productividad de entre 3% y 5% anual y elevar el crecimiento en 10% o más.

Ya existen casos en los que estos sistemas atienden llamadas, dan seguimiento a clientes, buscan oportunidades de venta o intervienen cuando detectan un problema en una operación logística. Para las empresas, el atractivo está en ampliar su capacidad de operación sin tener que aumentar los equipos al mismo ritmo.

“Los agentes cada vez razonan mejor y tienen que incluso, junto con los humanos, tomar decisiones”, señala Palafox.

Te puede interesar:

Tecnología

ChatGPT y Gemini ya deciden qué marcas ves: Toyota, Suburbia y Klar toman ventaja

De contestar llamadas a resolver problemas

Uno de los ejemplos que utiliza HappyRobot para explicar este cambio está en la logística. Imaginemos que un camión transporta mercancía y durante el trayecto el conductor tiene una falla mecánica. Hasta ahora, detectar el problema y resolverlo podía requerir que distintas personas se comunicaran entre sí: alguien tendría que identificar que el vehículo se detuvo, localizar al conductor, avisar al cliente y buscar una solución para la entrega.

Un agente de IA puede vigilar la operación, detectar que el camión dejó de avanzar mediante la información del GPS y comunicarse con el conductor para conocer qué ocurrió.

El objetivo, explica Palafox, es que la empresa no tenga que esperar a que el cliente llame para avisar que algo salió mal.

“Esta orquestación compleja antes no había nadie que estuviera supervisando a todos los camioneros. Ahora puedes tener una inteligencia artificial que está proactivamente solucionando el problema de raíz”, refiere.

Palafox asegura que sus implementaciones completas pueden estar funcionando en aproximadamente cuatro a seis semanas, aunque algunos casos específicos pueden desplegarse en menos tiempo.

El ejecutivo sostiene que la intención de HappyRobot no es simplemente sustituir una persona que contesta llamadas por una IA que haga exactamente lo mismo. La apuesta es analizar por qué existe esa llamada y si el problema puede resolverse antes de que el cliente tenga que contactar a la empresa.

Por eso, los sectores con grandes volúmenes de comunicación están entre los que más interés muestran en este tipo de tecnología. HappyRobot trabaja con empresas de logística, servicios públicos, aerolíneas, telecomunicaciones y seguros, entre otras industrias.

En estos sectores, el agente puede funcionar como una capa que coordina información y acciones entre diferentes áreas. En lugar de que una persona tenga que revisar varios sistemas y llamar a distintos equipos, la IA puede encargarse de una parte de esa coordinación.

La IA agéntica ya trabaja pero en etapa temprana

Los casos de empresas que ya están experimentando con estos sistemas empiezan a mostrar hacia dónde puede ir esta tecnología, pero la adopción todavía está en una etapa temprana. De acuerdo con el estudio SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026 , 44% de las empresas consultadas ya utiliza agentes de IA, aunque principalmente en áreas específicas. Otro 40% está experimentando con ellos y 14% planea implementarlos. En total, 98% de las organizaciones encuestadas ya los utiliza, experimenta con ellos o tiene planes para hacerlo.

Sin embargo, el avance de esta tecnología no significa que las empresas ya sepan cómo medir su impacto. Más de 80% de los encuestados por SAP carece de suficiente información para saber cómo se desempeñan sus agentes, si cumplen con las reglas de la organización o qué retorno de inversión generan. El propio Palafox reconoce que esta última pregunta es una de las primeras que hacen las empresas cuando evalúan implementar agentes de IA.

En HappyRobot, asegura, buscan que cada proyecto tenga un retorno de inversión claro, ya sea por un aumento en las ventas, una mayor satisfacción del cliente o una ampliación de las capacidades operativas.

Un estudio de Boston Consulting Group y MIT Sloan Management Review señala que 35% de las compañías ya explora la IA agéntica y otro 44% prevé implementarla en el corto plazo. Entre las empresas que lideran su adopción, 66% espera modificar su modelo operativo en los próximos años, mientras que 58% anticipa cambios en sus estructuras de gobernanza.

El estudio de SAP muestra precisamente ese problema de gobernanza, pues aunque casi tres cuartas partes de los encuestados consideran necesarias reglas específicas para los agentes de IA, 48% de las empresas todavía no tiene claramente definida la responsabilidad sobre su administración y gobernanza. Solo 37% cuenta con un departamento o equipo dedicado a gestionarlos.

En otras palabras, la tecnología está avanzando más rápido que las estructuras internas de las empresas. Para Palafox, el valor de los agentes no está en incorporarlos por el simple hecho de utilizar inteligencia artificial, sino en identificar aquellos procesos en los que realmente pueden generar un resultado para el negocio.

El potencial que atrae inversión

Pese a estos retos, las expectativas sobre el potencial de los agentes de IA siguen impulsando el interés de empresas e inversionistas por este mercado, según Palafox. HappyRobot, por ejemplo, acaba de levantar 150 millones de dólares (que se invertirán en investigación y desarrollo, incluido el entrenamiento de modelos propios para mejorar capacidades como las conversaciones de voz) en una ronda Serie C que llevó su valuación a 1,200 millones de dólares.

Por el momento, la empresa trabaja con más de 150 compañías y busca ampliar el uso de agentes de IA en industrias como logística, seguros, energía, telecomunicaciones y aviación.

“Todo este ecosistema de competencia solo es bueno para la economía y el crecimiento exponencial que vamos a ver en productividades de economías como en México, así que nada, lo vemos como una oportunidad” concluye.